向量化 将栅格图像转换为矢量化轮廓或多边形

Adobe composition-1k数据集只包含alpha和fg（以及测试集中的trimap）。 文件内容包括如下： ├── adobe_composition-1k │ ├── Test_set │ │ ├── Adobe-licensed images │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg │ │ │ ├── trimaps │ ├── Training_set │ │ ├── Adobe-licensed images │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg │ │ ├── Other │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg 总的来说，数据集文件收集不易，但是完整的，总共体积大小为410MB左右，如果要合成图像的话还需要经过后续转换步骤，涉及COCO训练数据和VOC测试数据。

行业分类-设备装置-三维组织器官培养模型及其高通量自动化立体图像分析平台及其应用

详细总结了光流方法和图像金字塔算法，是学习这两方面方法的经典内容。

二、正交梯度算子法 梯度算子法：利用一阶导数（梯度）检测边缘点。 正交梯度：两个垂直（正交）方向的一阶导数。 正交模版：由正交梯度生成的边缘点检测模板。 1. 正交梯度法（正交模板法） 函数 f (x, y) 在 (x, y) 处的梯度用二维列矢量表示： 幅度（模值）： 方向角： 梯度的幅值代表边缘的强度； 梯度的方向与边缘的走向垂直。 §6.2 边缘点检测

可读取文件的bmp灰度图像压缩和解压文件，简单易懂。。。。

实现图像数据的JPEG-LS标准的压缩，可以实现无损压缩也可以有损压缩

基本达到理论误码率图像，但是性能还不够好，误码率不够理论值那么小，代码有注释，嘎嘎好懂。文件夹中“程序”是BF译码算法，运行main1就行，信噪比我设置为[0:0.5:2]，是为了和BP有相同的横坐标，好比较，1-2上误码率比较小，在信噪比为4的时候会有较大的变化，可以根据需要把信噪比改成0-5，程序运行时间比较久，可能需要10分钟左右，同样是个值得优化的点。 解压后直接出现的代码是BP算法，BP算法取对数就是SUM-Product译码算法，运行LDPC_demo.m，信噪比为3,4的时候就没有图像了，所以只设置为0-2，想要大信噪比的同学可以尝试一下把码长变长，但是运行时间会更久。这个程序大概运行10-30分钟，耐心等待~~~有什么问题可以评论区留言咱一起讨论。

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今天小编就为大家分享一篇Python实现图像的垂直投影示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧