基于角点检测的图像相似度计算方法，李德华，朱景超，本文提出一种计算图像相似度的方法。传统的方法中或者采用了耗时的图像特征，或者需要准备一组训练样本，而本文的方法简单快捷，

项目使用说明 目录结构 资产：存放图片文件 src：规范代码 webclient：前端代码 inception5h：模型 所需环境 码头工人 Tensorflow 1.x 点网核心3.x 节点10+ 如何启动 启动milvus和redis ： docker-compose up -d 启动前端 cd ./webclient npm i npm start cd .. 启动初期 dotnet run

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像素点 此回购包含一些有关基本图像处理的单独程序。 它主要是出于个人学习的目的，我将继续编写它们的朴素（纯C）和SIMD（ARM NEON，SSE）优化版本。 随时为该回购创建问题/观看/提出拉取请求。

读取PDF文件，转成对应格式的图片文件，支持多种图片的类型保存。

Laravel开发-laravel-pdf-to-image 将PDF文件转换为图像

imageUtilJar.7z

Digital-Image-Processing 2020 Spring, Digital Image Processing, course of EE, THU 每周知识点、作业、代码及效果。 基础知识（光度学、色度学、颜色空间、Bayer模式）。 空域增强 点操作 模板操作 频域增强 低通滤波器：理想、巴特沃斯低通滤波器 高通滤波器：理想、巴特沃斯高通滤波器 带通、带阻滤波器 高频增强滤波 同态滤波 图像分割 边缘检测与边缘连接 随机抽样一致（RANSAC） 阈值分割 手动选择全局阈值 迭代全局阈值 大津算法（Otsu） 局部分割（4×4） 高斯混合模型(GMM) 基于区域的分割 区域生长法 区域拆分-合并法——四叉树分割 数学形态学图像分割 膨胀运算与腐蚀运算 开运算与闭运算 显着性区域分割——HC && RC算法 伪彩色增强 亮度分层切割 伪彩色变换映射 频域滤波 全彩色图像处理

图像分割算法的描述与概括（作者李磊）

VB 动态改变图像框Image的Stretch属性，用户通过自定义的两款代码，可随意改变image的长度和宽度大小，不过本源码将此两种操作封装在按钮事件中，用户只需单击按钮，即可放大或缩小image框，动态改变了Image的Stretch属性，可以按如下方法定义按钮事件： 　　Private Sub Form_Load() 　　Image1.Picture = LoadPicture(App.Path "\e055.ico") '加载图片 　　End Sub 　　Private Sub Command1_Click() 　　Image1.Stretch = True '缩放图形来适应控件的大小 　　End Sub 　　Private Sub Command2_Click() 　　Image1.Stretch = False '缩放控件来适应图形的大小 　　End Sub 　　Private Sub Command3_Click() 　　Image1.Width = Image1.Width * 2 '放大图像框 　　Image1.Height = Image1.Height * 2 　　End Sub 　　Private Sub Command4_Click() 　　Image1.Width = Image1.Width / 2 '缩小图像框 　　Image1.Height = Image1.Height / 2 　　End Sub 　　完整的源代码请下载查看。