这是基于vc++的例程，实现了采用OpenCV获取某一点的像素值。OpenCV是intel公司开发的编程工具包，就有强大的图像处理功能。

将二进制位图转化为光滑的矢量闭合曲线，简单、高效、高鲁棒性

该程序能对图片进行像素级，亚像素级别图像处理，并对多条轮廓进行圆心拟合，计算各自圆心坐标，方便快捷，坐标数值以及处理后的图像均能保存

实现对BMP位图的RGB的buffer进行像素改变，就是画点，画线，画矩形，写文字。

一个可以手动点击图片上任意一个点的时候，可以查看该点的亚像素坐标，精确到0.0001

SWT C++ OPENCV 像素点文字检测 分享一下 看看和基于区域的区别有多大

neuron_hardware：具有verilog的单个神经元实现。 该节点包含一个乘法器和累加器模块以及一个S型模块，并以64 * 64像素为输入。 到

基于超像素的快速模糊c均值聚类算法在彩色图像分割中的应用

Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN） 概述 一种新颖的基于像素梯度的CNN。 为CNN的输入制作“像素渐变数组” 。 与基于灰度图像的普通CNN相比，精度更高。 Pytorch实现为自定义的torchvision.transforms 。 像素渐变阵列 图像的梯度方向是图像处理中的基本组成部分之一，并且经典用于“定向直方图（HOG）功能”，这是最成功的描述符之一。 该存储库是将其带入深度学习领域的建议： 制作量化像素渐变的3维数组（=“像素渐变数组”）。 使用像素梯度阵列作为深度学习模型（例如CNN）的输入。 像素渐变阵列的生成总结如下。 评估 通过使用MNIST数据集进行图像分类。 有关更多详细信息，请参见demo_mnist.py。 结果 火炬实施 如何在pytorch模型中实现像素渐变阵列。 步骤1：必要的模块 import numpy as n

基于加权测地驱动度量标准的室内场景RGB-D图像超像素