image pro-plus中文详细教程，适用于生物，医学，图像微观处理，没有matlab繁琐，简单易用。

本人很不容易找到的NSCT代码（matlab），亲测可用，压缩包有函数和例子 由于水平不够没有把每个函数看懂，但确实实现了NSCT分解和融合，低价分享给有需求的人 压缩包里还有理一个压缩包 里面有必要的函数应和大文件放一起 notes： The original author of this paper By Zhiqin Zhu and Mingyao Zheng Chongqing University of Posts and Telecommunications If you feel the infringement, please contact me and delete it immediately

粒子图像测速技术的新发展和最新应用，PIV领域的权威著作

一个简单的Java库，从图像中提取色调。 用法 示例 import java.awt.Color ; import java.io.File ; import static java.lang.System.* ; import io.github.hulang1024.rgbaster.Colors ; import io.github.hulang1024.rgbaster.Options ; import io.github.hulang1024.rgbaster.Rgbaster ; import io.github.hulang1024.rgbaster.WebColorValueUtils ; Colors colors = Rgbaster . colors( new File (imageDir, " foo.png " ) ); out . println( " Dom

笔管ImageResize模块 Quill富文本编辑器的模块，允许调整图像大小。 另请参阅 ，该模块可为Quill启用复制粘贴和拖放功能。 演示版 用法 Webpack / ES6 import Quill from 'quill' ; import { ImageResize } from 'quill-image-resize-module' ; Quill . register ( 'modules/imageResize' , ImageResize ) ; const quill = new Quill ( editor , { // ... modules : { // ... imageResize : { // See optional "config" below } }

转移学习 使用VGGNet对花朵图像进行分类。

简介   Domain adaptation 可以解决不同域之间的偏移的问题。之前大多数的工作都没有考虑连续序列的问题，都是对于单一内容的。这篇文章中，作者提出了一个SSDAN的网络来做文本识别。其中的gateed attention similarity用来将源域和目标域的字符特征分布来对齐。对文本识别带来提升。 domain adaptation的好处   如何训练一个鲁棒的识别器能够很好地识别所有类型的字体？最直接的方法是使用所有类型的数据集来训练，拟合出一个很好地网络。但是数据集的标注需要巨大的消费，因此，如何无监督地使用数据集是一个很好地方法。使用domain adaptation是

窗体设计时各种菜单栏工具栏常用到的图标，分类比较混乱（原始就是这样），建议使用时通过搜索查找需要的图标，例如查找保存图标，搜save；查找新建，搜new；自行摸索。

HDR成像 要求 python3（或更高版本） opencv 3.0（或更高版本） 您将需要使用pip3安装一些软件包： 麻木 matplotlib 用法 $ python HDR-playground.py < input img dir > # for example $ python ./HDR-playground.py taipei taipei.hdr 我还提供了一个jupyter版本（ HDR-playground.ipynb ），其功能与HDR-playground.py相同。 jupyter非常适合开发python程序！ 输入格式 输入目录应具有： 一些.png图像 image_list.txt文件应包含： 文件名 接触 1 /快门速度 这是image_list.txt的示例： # Filename expos

冲浪环境matlab代码图像拼接 使用单应性生成拼接图像的 Matlab 代码。 要求 Matlab 计算机视觉工具箱 校准图像（遵循针Kong相机模型） 通过查找连续图像之间的单应矩阵进行图像拼接。 特征 ： 哈里斯角检测器 冲浪 匹配方法： SAD : 绝对距离的总和 SSD：距离平方和 NCC：归一化互相关 它是如何工作的： 在图像中查找特征并存储它们 匹配连续图像之间的特征 使用单应性模型执行 RANSAC 以获得内点：使用重投影误差 做 NDLT（归一化直接线性变换）以获得优化的单应矩阵 将目标图像变形为基础图像。 如何运行： 按连续顺序命名您的图像（1.jpg，2.jpg，3.jpg ...）（注意：连续图像应该有一些重叠区域） 在 run.m 中加载 %imgae 示例中的图像 设置基础镜像 跑步。