在图像处理领域，对比度增强是一项重要的技术，用于改善图像的视觉效果，使其细节更加鲜明。本项目聚焦于“BrightnessPreservationBasedOnDynamicStretching”，即基于动态拉伸的亮度保持图像对比度增强方法。这种方法旨在提升图像的对比度同时保持整体亮度的稳定，避免图像过曝或过暗。 动态拉伸是一种非线性的图像变换技术，它通过改变图像的灰度级分布来优化对比度。在MATLAB环境中，这种技术通常通过重新映射灰度值范围实现。`DymStretchBP.m`是实现这个功能的核心脚本，它可能包含了以下关键步骤： 1. **读取图像**：脚本会读取输入的图像数据，这通常通过MATLAB的`imread`函数完成。 2. **计算原始直方图**：接下来，脚本会计算图像的原始灰度直方图，以了解当前灰度分布情况。直方图是图像灰度值频率的统计表示，对于分析和调整对比度至关重要。 3. **确定拉伸范围**：动态拉伸的关键在于确定新的灰度级范围。这可能涉及到查找图像中的最小和最大灰度值，或者使用更复杂的策略如等频分割，以确保对比度最大化而不会损失重要信息。 4. **灰度级映射**：根据拉伸范围，脚本会创建一个映射函数，将原始灰度值转换到新的区间。这通常通过线性插值或对数插值实现，以保持亮度的相对比例。 5. **应用变换**：然后，脚本会将映射函数应用于每个像素，改变其灰度值，从而增强图像的对比度。 6. **亮度保持**：为了防止增强对比度时导致图像整体变亮或变暗，脚本可能包含亮度保持机制。这可以通过调整映射函数，使变换后的直方图与原始直方图的累积分布函数相匹配，从而保持平均亮度不变。 7. **显示和保存结果**：脚本会显示增强后的图像，并可能提供选项将其保存为新的文件。 `license.txt`文件则包含了关于该代码的许可信息，可能规定了代码的使用、分发和修改条件，遵循适当的开源许可证或版权保护条款。 总结来说，`BrightnessPreservationBasedOnDynamicStretching`是一种在MATLAB中实现的图像处理技术，它通过动态拉伸和亮度保持策略来提升图像的对比度，而不会影响整体亮度。这种方法对于需要清晰展示图像细节的场景尤其有用，如医学成像、遥感图像分析或数字艺术创作。理解并掌握这种技术有助于提升图像处理技能，为各种应用提供高质量的图像处理解决方案。

样本图：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/144466029 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2602 标注数量(json文件个数)：2602 标注类别数：3 标注类别名称:["claystone","silt","mediumsand"] 每个类别标注的框数： claystone count = 4264 silt count = 4 mediumsand count = 4 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

内容概要：本文详细探讨了在FPGA上使用Verilog语言实现SAD（Sum of Absolute Differences）算法及其与AHB接口的数据传输交互。SAD算法用于图像匹配和运动估计，文中介绍了SAD算法的计算模块设计，采用流水线架构提升计算效率。此外，还讨论了三种窗口配置（计算、储存及AHB接口数据交互）的功能实现，并详细描述了AHB接口的数据传输模块和状态查询功能的设计。最后，通过仿真测试和硬件验证确保了系统的正确性和高效性。 适合人群：对FPGA开发有一定了解，特别是从事图像处理和嵌入式系统设计的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高效图像处理的应用场景，如视频编码、机器视觉等。目标是通过优化SAD算法和AHB接口设计，提高图像处理的速度和精度。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解FPGA在图像处理中的应用，尤其是SAD算法的具体实现细节和AHB接口的数据传输机制。建议结合实际项目进行实践，以更好地掌握相关技术和方法。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它以简体中文作为编程语法，降低了编程的门槛，使得更多非计算机专业的人也能轻松学习编程。在这个"易语言窗口滑入效果源码"项目中，我们将深入探讨如何在易语言中实现窗口的滑入动画效果。 窗口滑入效果通常用于软件界面的动态展示，它可以使程序启动或切换窗口时更具视觉吸引力。在易语言中，这种效果可以通过控制窗口的位置和透明度来实现。以下是一些关键知识点： 1. **窗口对象与属性**：在易语言中，窗口是程序的基本组成部分，通过创建窗口对象并设置其属性（如位置、大小、背景色等）来定义窗口的外观。窗口滑入效果涉及的主要属性包括窗口的左上角坐标（X, Y）和透明度。 2. **事件处理**：易语言中的事件驱动编程模式是实现滑入效果的关键。例如，我们可以监听窗口的“初始化”事件，在该事件中编写滑入动画的代码。 3. **动画原理**：滑入效果的本质是改变窗口的坐标和透明度，通过一定时间间隔的连续更新来实现平滑的运动。这需要用到定时器组件，每隔一定时间（如每毫秒或每帧）更新窗口的状态。 4. **透明度控制**：易语言提供了调整窗口透明度的功能，通过修改窗口对象的透明度属性，可以实现从完全透明到完全不透明的过渡，从而产生窗口逐渐出现的效果。 5. **数学运算**：计算窗口滑入的轨迹通常涉及到简单的线性插值（Lerp）或基于时间的缓动函数，这些都需要基本的数学知识。例如，可以用线性插值公式计算窗口在每一帧应该达到的位置和透明度。 6. **编程技巧**：为了使动画看起来更加流畅，需要合理设定动画的帧率和持续时间。此外，还可以利用条件判断和循环结构来确保动画的完整执行，防止窗口在动画过程中被用户意外关闭。 7. **调试与优化**：在实现滑入效果后，可能需要进行反复调试和优化，确保动画在各种系统环境下都能正常运行，并且尽可能减少对系统资源的占用。 通过学习和理解以上知识点，开发者可以利用易语言创造出具有专业水准的窗口滑入动画，提升软件的用户体验。这个源码项目提供了一个很好的实践平台，可以帮助初学者更好地理解和掌握易语言的图形界面编程技巧。在实践中，可以尝试修改源码，探索不同的动画效果，进一步提高编程技能。

训练集：2.8W张人脸图像； 测试集：7K张人脸图像； 图像的尺寸为48*48像素。数据集包括的情绪标签包括以下7类： angry disgusted fearful happy neutral sad surprised 面部情绪识别技术是基于人脸识别技术衍生出来的一种更为复杂的应用，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个领域的技术。面部情绪识别的核心目标是从人的面部表情中识别出其所表达的情绪状态，这在人机交互、心理学研究、安保监控等多个领域都有非常广泛的应用。 本数据集是一个包含七种基本情绪（angry愤怒、disgusted厌恶、fearful恐惧、happy快乐、neutral平静、sad悲伤、surprised惊讶）的面部图像库。这些情绪标签基于心理学家保罗·艾克曼博士的研究，他认为人类表达的基本情绪是有限的，并且是普遍存在的。训练集提供了2.8万张人脸图像，用于模型的训练，而测试集则包含7千张图像，用于评估模型的识别性能。图像的尺寸统一为48*48像素，这样的处理有助于减少数据处理的复杂度，并且在一定条件下还能保留足够的面部特征信息。 在机器学习和深度学习中，数据集的构建是至关重要的一步。一个高质量的数据集不仅需要数量多的样本，而且样本的质量和多样性也非常重要。本数据集的样本量足够大，可以训练出较为准确的情绪识别模型。同时，样本涵盖了不同年龄、性别、种族的人群，并且在不同的光照、表情夸张程度下收集，这使得模型在面对真实世界场景时，能够更好地泛化，减少过拟合的风险。 在数据集的使用过程中，通常需要经过以下几个步骤：首先是对图像进行预处理，包括灰度化、归一化、直方图均衡化等，目的是为了提高算法的处理速度和识别准确率。接着是特征提取，可以通过传统方法如Gabor滤波器、局部二值模式（LBP）等，也可以使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行自动特征提取。提取到的特征用于训练分类器，常见的分类器有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、多层感知机（MLP）等。 在技术上，面部情绪识别通常分为两个主要的技术路线：基于几何特征的方法和基于图像特征的方法。基于几何特征的方法主要关注人脸的关键点和几何结构变化，例如眼睛的开合程度、嘴巴的张开程度等。而基于图像特征的方法则侧重于人脸图像的纹理信息，通过深度学习模型自动学习到层次化的特征表示。 当前，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的面部表情识别方法已经逐渐成为了主流。特别是随着大数据和高性能计算能力的发展，深度学习模型在面部表情识别方面展现出了极高的准确性和鲁棒性。未来，随着研究的深入和技术的进步，面部情绪识别技术在人工智能领域将会有更广泛的应用前景。

电力场景电气设备红外图像变压器检测数据集VOC+YOLO格式4271张14类别，是一份详尽的图像数据集，主要用于电力设备检测领域中的变压器检测。这份数据集包含了4271张红外图像，每张图片都对应一张VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件，用以支持图像的物体识别和定位任务。 数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式结合的方式提供，其中VOC格式包含图像标注的矩形框、类别等信息，而YOLO格式则适用于YOLO系列目标检测算法。数据集中不包含分割路径的txt文件，仅限于图片、VOC格式xml标注文件和YOLO格式txt标注文件。 数据集共标注有14种不同的类别，每个类别都有详细的标注信息，这些类别包括但不限于空气断路器（ACB）、电流互感器（CT）、连接器（Connection）、避雷器（LA）、负荷开关（LBS）等。每张图片中，相应的类别都有对应的矩形框来标定其位置。 具体到每个类别的标注框数，数据集中标注最多的类别为“Connection”，框数达到了3961个，而“core”类别标注的框数最少，为699个。这14个类别总共标注了11896个框。这些数据标注均使用了labelImg工具进行，标注规则是为每个类别画出矩形框。 需要注意的是，尽管这份数据集为电力设备检测提供了极为宝贵的信息和便利，但数据集提供者并不对使用这些数据训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。使用者应自行评估数据集的适用性和准确性，对模型的性能负责。 数据集的使用场景主要集中在电力设备，尤其是变压器的检测工作。通过这些红外图像和对应的标注，研究人员和工程师可以构建和训练目标检测模型，以实现对电力设备缺陷和异常状态的自动检测。这不仅提高了检测的效率，而且对于保障电力系统的稳定运行和预防事故的发生都具有重要的意义。 值得注意的是，该数据集的下载地址为下载.csdn.net/download/2403_88102872/90089745。这一资源对于需要进行相关研究的科研人员和工程师来说是一个宝贵的资料库。

内容概要：本文介绍了基于FPGA的实时语音生成图像系统的设计与实现。该系统旨在为听障人士和婴幼儿提供一种全新的、直观的声音感知方式，通过FPGA实现语音信号的采集和传输，并在PC端完成语音识别和图像生成。系统的核心模块包括语音采集、I2C总线配置、异步FIFO、UART串口通信、PC端数据接收与音频恢复、离线语音识别和实时图像生成。语音采集模块使用WM8731音频编解码芯片进行模数转换，I2C总线用于配置WM8731的寄存器，异步FIFO解决跨时钟域数据传输问题，UART模块负责数据传输，PC端通过串口接收数据并恢复音频，使用Vosk离线语音识别模型将语音转换为文本，再调用火山方舟的seedream-3-0模型API生成图像。 适合人群：对FPGA技术有一定了解，从事电子信息系统开发的技术人员，特别是关注助听设备和教育辅助工具的研发人员。 使用场景及目标：①实现语音信号的实时采集、传输和处理；②为听障人士和婴幼儿提供直观的声音感知方式；③推动FPGA技术在语音信号处理领域的应用，探索其在实时性、精度和功耗等方面的优化潜力；④为相关领域的技术进步和发展提供技术支持。 其他说明：该系统不仅为听障群体和婴幼儿提供便捷有效的辅助工具，还在教育、医疗、娱乐等领域具有广泛应用前景。通过该系统的实现，展示了FPGA在复杂信号处理任务中的优势，为未来的技术创新和应用提供了新的思路和方法。

三维重建是计算机视觉领域中的一个重要课题，它涉及图像处理、几何建模以及机器学习等多个方面的技术。本项目提供的是一套基于VC++的开发代码，主要应用于点云提取和三维扫描数据的重建，非常适合学习和研究。 我们要理解点云的概念。在三维空间中，点云是由大量离散的三维坐标点组成的数据集，这些点可以代表物体表面的各个位置。通过多个二维图像的对应关系，我们可以计算出这些点的位置，从而构建出物体的三维模型。在图像处理中，点云提取通常包括特征匹配、投影和反投影等步骤。 特征匹配是点云提取的关键步骤，它涉及到图像的特征检测和描述子计算。常见的特征有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（ Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。这些特征具有良好的旋转、缩放和光照不变性，有助于在不同视角或光照条件下找到对应的图像点。 投影和反投影则是将二维图像信息转换为三维空间的过程。投影是从三维世界到二维图像的映射，如透视投影和正交投影；反投影则相反，从二维图像反向推算出三维空间中的点。这一过程需要用到相机内参和外参，内参描述了相机自身的特性，如焦距、主点位置等；外参则表示相机相对于场景的位置和姿态。 在获得点云数据后，下一步就是进行三维重建。这通常包括点云配准、表面重建和精细化处理等阶段。点云配准是通过比较不同视角下的点云，找出最佳的对应关系，使得它们在同一个坐标系下对齐。常用的方法有ICP（迭代最近点）算法。表面重建则根据点云生成连续的三角网格模型，如Poisson重建或者基于 delaunay 三角剖分的方法。精细化处理通常是对重建结果进行平滑和去噪，提高模型的视觉效果。 在这个VC++项目中，开发者可能已经实现了这些关键算法，并封装成易于使用的库或函数。通过阅读和理解代码，我们可以深入学习点云处理和三维重建的实现细节，进一步提升自己的编程和理论水平。同时，对于图像处理爱好者和专业人士来说，这是一个极好的实践平台，能够帮助他们将理论知识转化为实际应用。 总结起来，本项目围绕“三维重建”这一主题，涵盖了点云提取、特征匹配、投影与反投影、点云配准和表面重建等多个关键技术。通过学习和研究这个VC++代码库，不仅可以深入了解图像处理技术，还能锻炼编程技能，为未来在机器人导航、增强现实、虚拟现实等领域的工作打下坚实基础。

微信小程序AR实现，手势AR、图像AR、平面AR，多图识别，引入小程序插件即可使用，免开发。通用（UniApp、HBuilder、原生）.zip

图像融合 M3FD 数据集 论文：Dual Adversarial Learning and a Multi-scenario Multi-Modality Benchmark to Fuse Infrared and Visible for Object Detection 下载链接：https://github.com/JinyuanLiu-CV/TarDAL 数据集：该数据集仅包含整个数据集中的M3FD_Fusion文件 为方便网络不好的同学，现将此数据集进行上传。