微软MSR的图像合成软件，简单的拼接，效果还不错 Microsoft Image Composite Editor

BinaryToImage 将可执行的二进制文件转换为RGB或Greyscale png图像格式。 将8位二进制值表示为像素，并从中创建图像。 它转换目录中的一个文件或多个文件。 样品用法： python binary2image.py input_dir

摘要 我们解决由一些运动对象引起的单一图像的盲去运动模糊的问题。在这样的情况下，可能只有图像的一部分是模糊的，并且场景含有不同程度层的模糊。大部分存在的盲去卷积研究致力于从整个图像中恢复出一个简单的模糊核。然而，在不同运动的情况下，模糊不能被建模为一个单一的模糊核，并且尝试使用同样一个模糊核去卷积整幅图像将会引起严重的伪影。因此去模糊的任务需要涉及图像切割把图像分为不同模糊核的区域。 我们的方法依赖于图像上的梯度滤波器的统计特性被模糊严重改变这一观点。假设由一个匀速运动引起的模糊，我们可以把调查局限于一维箱式过滤器模糊。这使我们能够把期望的梯度分布建模为一个关于模糊核宽度的函数。这些分布在区别不同模糊的区域方面功能出奇的强大。该方法在含有丰富纹理的现实世界的图像产生具有说服力的去卷积结果。

Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的tensorflow2实现。 包括的网络： MobileNet_V1 MobileNet_V2 SE_ResNet_50，SE_ResNet_101，SE_ResNet_152，SE_ResNeXt_50，SE_ResNeXt_101 挤压网 ShuffleNetV2 RegNet 其他网络 对于AlexNet和VGG，请参见： : 对于InceptionV3，请参见： : 对于ResNet，请参阅： : 培养 要求： Python> = 3.6 Tensorflow> = 2.4.0 tensorfl

颜色分类leetcode 外行术语中的算法： 机器学习中的水果图像识别过程与婴儿开始识别水果的过程非常相似。 例如，父母试图让婴儿学习颜色。 他们向宝宝展示颜色，并用它告诉宝宝颜色的名称。 而且他们只是不做一次，他们不断提醒宝宝并每天练习颜色识别练习！ 大脑中会发生一些化学物质，婴儿通过多次看到不同的颜色开始学习红色、黄色等颜色。 形状类似，宝宝开始认识圆形、矩形、三角形等。 然后父母不断提醒宝宝，如果它又红又圆，那就是“苹果”。 如果它是圆形的和橙色的，它就是一个“橙色”等等。 也许作为人类，宝宝以后也会通过嗅觉和味觉来识别水果。 所以，和父母一样，我们在机器学习模型（你可以考虑婴儿的大脑）中输入各种图像和一些数学方程（将其视为大脑中的那些化学React），这些方程识别不同的特征（婴儿会考虑的因素）识别水果，如颜色、大小、形状、气味、味道）。 通过不同的组合，宝宝最终会对水果进行分类。 因此，这里正在进行两项任务来识别图像的果实： 特征提取 --> 决定识别水果的因素 分类 --> 查看特征的组合并检查它与哪个水果最相似。 传统上，只有一种称为卷积神经网络 (CNN) 的算法用于与

本代码实现了二维图像成像，希望能给大家带来帮助

Java开发中对图片的操作需要引入 com.sun.image.codec.jpeg,但有时引入这个包会报错，利用下面的操作可以完成解决这个问题

自动Trimap生成器 关键字：Alpha合成Trimap 关键：Alpha合成，三分图 ーワード：アルファチャンネル，マスク画像 介绍 在图像遮罩中，trimap通过标记未知区域来估计背景的前景 从数学上讲，图像可以用以下等式表示： 在该等式中， I p表示整个图像， F p表示确定的前景，而B p表示确定的背景。 另一方面， 是一个alpha遮罩常数，其值在0到1之间。 值为0表示像素属于背景； 而一个 值1表示相反。 任何 中间的值表示必须确定的混合像素。 说明 从二进制（蒙版）图像输入生成三图（前景，背景和未知区域） 前景的像素值为255； 背景的像素值为0； 未知像素的像素值

视网膜算法matlab代码糖尿病视网膜病变检测与图像处理 去噪、过滤、形态学操作和BLOB分析都完成了。 该项目是在视网膜（眼底）图像上完成的。 该算法基于发现血管并提取它们。 通过这种方式，我们可以清楚地看到出血等问题区域。 如果他们的数字很大（例如大于5），那么眼睛有相当多的出血，考虑到眼底出血主要是由于葡萄糖水平引起的，那么我们可以说眼睛患有糖尿病视网膜病变。 STARE 数据库用于数据集： 代码是用MATLAB编写的。

1.Rafael C.Gonzalez英文原版 2.第三版完整版 3.数字图像处理国外经典教材