基于区域生长法的图像分割matlab代码明显的结果 该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。 该方法包括4个主要部分： 将RGB图像转换为YCbCr颜色空间 自动选种 基于初始种子的区域生长 合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域） 我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。 一些结果包括在下面。 在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。 最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并 相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。 如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。 相似度：0.2，尺寸：1/80 相似度：0.15，大小：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.14，尺寸：1/60 相似度：0.17，尺寸：150 相似度：0.1，尺寸：1/15 以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并

盲水印 基于小波变换的盲水印。 文档： https : //BlindWatermark.github.io/blind_watermark/#/en/ 文档： https : //BlindWatermark.github.io/blind_watermark/#/zh/ 中文自述文件README_cn.md 源代码： https : //github.com/guofei9987/blind_watermark 安装 pip install blind-watermark 对于当前的开发人员版本： git clone git@github.com:guofei9987/blind_watermark.git cd blind_watermark pip install . 如何使用 如何嵌入水印： from blind_watermark import Wat

Android Studio universal-image-loader-1.9.5 最新版本 import com.nostra13.universalimageloader https://github.com/nostra13/Android-Universal-Image-Loader/blob/master/downloads/universal-image-loader-1.9.5.jar

基本概念（概要） 1. 读取输入图像2. 将图像大小调整为 1024 x 1024 图像3. 定义 Haar 滤波器矩阵 { 1/sqrt(2)*[1 1; 1 -1] } 4. 执行过滤沿着 Colms 然后沿着 Rows 并向下采样 2 迭代更新输出图像5. 多分辨率图像的显示6. 执行恢复沿行然后沿 Colms 并按 2 上采样迭代更新输出图像7. 显示最终恢复的 Img

Few-Shot Classification with Feature Map Reconstruction Networks 特征可视化

去噪声代码matlab MWCNN图像降噪 Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现 Matlab代码： 引文： 刘鹏举，等。 “用于图像复原的多级小波-CNN”。 IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。 2018。 教程 安装正确的环境： conda env创建environment.yml conda激活EE367 cd ./pytorch_wavelets 点安装。 cd ../（返回项目根目录） python runMe.py （可选）使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb 输出图像应保存到experiments /（model）/ images / test_images文件夹中 笔记 如果遇到内存不足错误或被杀死9，则可能需要将每个args的runMe.py中的“ n”值更改为1000。 去做 修复数据加载代码，以便我们不会淹没系统内存来编写补丁 不要将修补程序加载到系统内存中，只需加载文件名，然后按照DataLoader的查询读取它们

基于AODNet的图像雾度去除 在Pytorch中使用AODNet去除单图像雾霾 在ICCV 2017上实施Boyi Li的论文 。 内容 相依性 Python 3.6或更高版本 火炬== 1.7.1 枕头== 5.1.0 numpy的= = 1.14.3 matplotlib == 2.2.2 用法 使用方法：下载整个项目并运行inference.py 文件夹./saved_models：保存经过训练的模型的位置，文件为.pth格式。 ./data/gt文件夹： groundtruth（无雾图像）。 文件夹./data/hazy：训练数据的相应模糊图像。 文件夹./test_images：出现在原始纸张中的一些测试图像。 data.py：用于加载训练数据的函数。 train.py：使用保存在文件夹./data/中的训练数据从头开始训练新的AODNet。 model.py：A

全色锐化-PCA 使用 PCA 进行多光谱图像全色锐化 这是如何使用线性主成分分析执行全色锐化的示例。 将imshow应用于计算的图像矩阵所产生的图形包含在fig目录下。 有关分步说明，请参阅我的博客文章。 实现是在Matlab中。 随意使用和改进！

本算法库为一个轻量级的图像基础处理框架，适合于小白或者初学者，包含了基于C语言的图像读写(支持BMP/JPG/PNG/TGA格式)，自己编写实现的图像基本绘制(点/线/三角形/矩形/圆形/椭圆/任意多边形)算法内容，不依赖任何第三方库，彻底拜托MFC/LIBPNG/LIBJPG/OPENCV等，为入门者扫清障碍！

中国地质大学武汉摄影测量必备程序代码之一，用于角点检测，根据不同的原始训练数据需要有不同的阈值调整！