包含cifar的训练生成模型的python代码，包含cifar10_ResNet20v1_model.h5和inception_v3.ckpt的训练好的模型，以及调用模型进行任一图片加扰动处理的代码和图片像素恢复的python3代码。

清明上河图高清全图（清摹本）（超清大图一亿像素以上）.jpg

做课程用的一整套像素风Rpg素材，适合做独立游戏或学校作业 ·PSD/地图图块分层PSD文件 ·tileset/地图资源: 图块（草地、房屋、树木、宝箱、木桶、种植物、栅栏、河流、高地） ·spritesheets/人物图片: 英雄四方向行走 Npc待机图四个

图像前景背景分割是图像处理中的关键技术,文中提出了基于超像素分类的二值分割算法。对于输入图像,首先采用超像素分割算法,将图像分割成多个保留边缘的封闭区域,即超像素;对每一块超像素,考虑颜色和纹理,构造一种对光照和颜色较为鲁棒的特征,来消除同种物体在光照和颜色差异下的影响;用所得特征训练分类器,判断每块超像素属于前景或背景;最后将超像素分类结果作为初值用图分割的方法进行修正,得到最终的二值分割结果。实验结果显示算法能较好的完成前景背景分割的任务。此外,本算法易于和现有的分类算法相结合,具有较强的可移植性。

利用Matlab读取图片各个像素的RGB颜色值，然后在Excel中将各像素RGB颜色对应地填充到单元格中。

pixel_perfect 在屏幕上添加半透明图像。 入门 在pubspec.yaml依赖项中添加pixel_perfect。 dependencies : pixel_perfect : any 如何使用 将包含图像的资产文件夹添加到您的pubspec.yaml uses-material-design : true assets : - assets/ 将以下包导入到您的dart文件中 import 'package:pixel_perfect/pixel_perfect.dart' ; return PixelPerfect ( image : 'assets/design.png' , // path to your asset image offset : Offset ( 0 , 0 ) // optional argument if you

石oph 不稳定的 免费使用，使用python构建的开放源码lithophane maker。 最终目标是能够将任何图像转换为指定大小的漆石。 如何使用 到目前为止，该程序必须使用几个命令行参数运行。 py main.py -inputfile -outputfile -thickness(mm) -layerheight(mm) -max_x(mm) -max_y(mm) max_x和max_y变量代表打印时应考虑的最大x和y值，通常为输出stl的大小。 该程序可能会提供自动调整分辨率的选项，但是由于该程序中的四舍五入，图像的底部和右侧仍会切掉一些。 将来，我将解决这些问题。 如果max_x或max_y太不相称或太小，则可能会切断边。 我不完全确定为什么，但是它对某些照片的影响比对其他照片的影响更大。 光刻的建议大小在x上为100，在max_y变量上接近正确的比例。 您可以在“ Pi

【Android 进程保活】提升进程优先级 ( 1 像素 Activity 提高进程优先级 | taskAffinity 亲和性说明 | 运行效果 | 源码资源 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/115482010 博客源码快照

亚像素图像处理，想更加深入了解可以看下文档中LICENSE.pdf

用python写的一个图片批量处理工具，对于有大量图片需要修改像素大小和图片占用空间压缩，还是比较实用的。 功能介绍： 1、将本工具放入图片同一级目录，直接运行就可以自动的批量处理了，同时会自动的覆盖原有图片，建议使用前先提前做好图片备份； 2、默认宽度600px，高度是自适应的，图片不会变形； 3、图片压缩功能；