彩色图像上的默认颜色图通常会重现令人困惑的灰度图像。 提议的颜色图保持了美观的彩色图像，该图像自动再现为具有离散的、可量化的饱和度水平的单调灰度。 根据图形图像中的颜色级别显示强度信息是非常有用的。 而商业软件（例如 MATLAB）中强度值到颜色的默认映射（“颜色图”？）？ 提供视觉上令人愉悦且数量上有用的图形，但是当原始彩色图像以黑白打印或影印时，大部分信息通常会丢失。 这是由于将不同颜色映射到相同的灰色阴影，通常导致最大和最小强度值都以黑色结束。 为了保持高质量的黑白图像，生成图像的作者被迫使用灰度颜色图，并在他的计算机屏幕和演示图像上失去了吸引人的颜色选项，或者为相同的信息生成两个单独的渲染，一个是黑色的和白色和一个彩色（或支付特定期刊？昂贵的彩色印刷费用）。 我们没有牺牲漂亮的颜色，而是设计了一个颜色图，它保留了颜色，但混合了颜色分量，以便颜色图的背面和白色呈现产生强度单调的

基于python inference 、ResNet实现的图像分类

此函数使用 DLT、RANSAC 和 Lev-Mar 优化估计两个图像之间的 2D-2D 投影单应性。 函数调用格式如下： [h wim] = homography(im1, im2); 在哪里 im1 -> 第一张图片im2 -> 第二张图片h -> 返回的单应矩阵wim -> im1 wrt im2 的变形版本

粒子图像测速的意思，这是一门实验技术，网上也有详细介绍（但貌似中文的不太多，英文的论文材料不少），研究流体运动的方法。（ 小弟正在苦逼研究这程序中，因为要交作业...可以一起商讨哈，不得不感叹技术的巧妙，Matlab的强大！！！） Hope this short answer can help you ,thanks!

为解决工业计算机层析成像(CT)图像的伪影和弱边缘问题,提出一种基于小波变换的图像区域可伸缩拟合能量最小化分割方法,实现图像边缘的精确定位,从而提高图像测量精度。首先,采用小波变换对图像进行预处理,降低金属伪影。然后,采用所提方法精确分割图像,提高感兴趣区域边缘的定位精度。实际数据测量结果表明,所提方法可有效降低图像弱边缘的影响,测量相对误差低于0.7%,相较Chan-Vese算法,测量精度提高了1.4倍,满足实际测量需求。

EfficientNet_classification。EfficientNet在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用。该文件包含python语言编写的model文件、my_dataset文件、predict文件、train文件、配置文件等。能够实现训练自己的数据集进行图像分类，以及对训练后的网络进行测试。EfficientNet利用NAS(Neural Architecture Search)搜索技术，将输入分辨率，网络的深度、宽度三者同时考虑，搭建更nice的网络结构。EfficientNet-B0的网络框架，总体看，分成了9个Stage：Stage1 是一个卷积核大小为3x3，步距为2的普通卷积层（包含BN和激活函数Swish）；Stage2～Stage8 是在重复堆叠 MBConv 结构；Stage9 是一个普通的1x1的卷积层(包含BN和激活函数Swish) + 一个平均池化层 + 一个全连接层组成

图像质量的评价准则

根据中值滤波的定义，完成中值滤波过程。选择了3X3的矩形窗对加了椒盐噪声的图像进行中值滤波。自己跑过，亲测有效。

此代码将显示每个位值的图像。

消息： [2020/06/15]可以使用Google Colab进行演示（包括可视化）！ 请查看以了解用户测试的许多结果！ 该存储库包含“用于高分辨率3D人类数字化的多级像素对齐的隐式函数”的pytorch实现。 该代码库提供： 测试代码 可视化代码 Google Colab上的演示 如果您没有运行GPU的环境来运行PIFuHD，我们将提供Google Colab演示。 您还可以上传自己的图像并与可视化一起重建3D几何。 使用以下笔记本尝试我们的Colab演示： 要求 Python 3 在测试 json 皮尔 skimage tqdm cv2 为了可视化 与pybrbree PyOpenGL的 freeglut（为ubuntu用户使用sudo apt-get install freeglut3-dev ） ffmpeg 注意：建议至少使用8GB GPU内存来运行PI