数字图像处理，冈萨雷斯，文字版，英文版，第四版，全球版，带书签，彩色超清晰，英文版电子书：Digital Image Processing 4th Edition

基于taro的高性能图片裁剪组件 支持移动 支持旋转 支持缩放 可导出绘制的图片的本地地址 使用 下载代码 赋值src/components/ImageCropper 下的文件到你的项目中 引入import ImageCropper from "@/components/ImageCropper" 使用 参数说明 属性 类型 描述 必填 imgSrc String 图片地址 是 cut_ratio Number 裁剪框的 宽/高 比 否 img_height Number 图片的高度 否 img_width Number 图片的宽度 否 img_left Number 图片相对屏幕的左边距 否 img_top Number 图片相对屏幕的上边距 否 如何拿到绘制的图片地址 class demo extend Component{

PyTorch图像分类 以下论文是使用PyTorch实现的。 ResNet（ ） ResNet- （ ） 警告（ ） DenseNet（ ， ） 金字塔网（ ） ResNeXt（ ） 摇一摇（ ） LARS（ ， ） 抠图（ ） 随机擦除（ ） SENet（ ） 混合（ ） 双切口（ 1802.07426 ） RICAP （ 1811.09030 ） CutMix（ 1905.04899 ） 要求 Ubuntu（仅在Ubuntu上进行过测试，因此可能无法在Windows上运行。） Python> = 3.7 PyTorch> = 1.4.0 火炬视觉 NVIDIA Apex pip install -r requirements.txt 用法 python train.py --config configs/cifar/

【图像变换】DIBR-3D图像变换（3D Image Warping）matlab源码.zip

【图像变换】DIBR-3D图像变换（3D Image Warping）matlab源码.md

巴特沃斯带通滤波器的matlab代码图像处理器 空间领域 亮度 对比 3x3低通 5x5低通 7x7低通 9x9低通 边缘检测高通 高升 整体直方图均衡 自适应直方图均衡 频域 低通-理想 低通-高斯 低通-巴特沃思 高通-理想 高通-高斯 高通-巴特沃思 高升 带通-理想 带通-高斯 带通-巴特沃思 带阻-理想 带阻-高斯 乐队停止-巴特沃思 形态过滤器 二进制蒙版-RGB 二进制蒙版-HSV 侵蚀 扩张 开场 闭幕 边界（测试版） 对象识别 如何运行程序 -重要的！ 请确保在您的MatLab版本上安装了以下工具箱：-Image Processing Toolbox（）请确保GitHub克隆的根文件夹中具有以下文件：-butterworth_high_center_f.m -butterworth_low_center_f.m -distance_from_center .m -ffilter.m -fft2_centered.m -gaussian_high_center_f.m -gaussian_low_center_f.m -homomorphic_gamma.m -idea

图像处理工具箱\@uint8\Contents.m ..............\......\contourc.m ..............\......\contours.m ..............\......\dct2.m ..............\......\idct2.m ..............\applylut.c ..............\applylut.dll ..............\applylut.m ..............\ball1.gif ..............\bestblk.m ..............\blkproc.m ..............\bmpread.m ..............\bmpwrite.m ..............\bwarea.m ..............\bweuler.m ..............\bwfill.m ..............\bwlabel.m ..............\bwmorph.m ..............\bwperim.m ..............\bwselect.m ..............\cmgamdef.m ..............\cmgamma.m ..............\cmpermute.m ..............\cmunique.m ..............\col2im.m ..............\colfilt.m ..............\Contents.m ..............\convmtx2.m ..............\corr2.m ..............\dct2.m ..............\dctmtx.m ..............\dctmtx2.m ..............\dilate.m ..............\dither.m ..............\edge.m ..............\erode.m ..............\freqz2.m ..............\fsamp2.m ..............\fspecial.m ..............\ftrans2.m ..............\fwind1.m ..............\fwind2.m ..............\getimage.m ..............\getline.m ..............\getpts.m ..............\getrect.m ..............\gifread.m ..............\gifwrite.m ..............\gray2ind.m ..............\grayslice.m ..............\hdfpeek.m ..............\hdfread.m ..............\hdfwrite.m ..............\histeq.m ..............\idct2.m ..............\im2bw.m ..............\im2col.m ..............\im2double.m ..............\im2uint8.m ..............\imadjust.m ..............\imapprox.m ..............\imcontour.m ..............\imcrop.m ..............\imfeature.m ..............\imhist.m ..............\immovie.m ..............\imnoise.m ..............\impixel.m ..............\improfile.m ..............\imresize.m ..............\imrotate.m ..............\imshow.m ..............\imslice.m

小波matlab代码3D Gabor小波对高光谱图像的分类 这是2013年西安电子科技大学李俊浩的研究生课程。所有代码均在MATLAB平台上进行过测试。

成像和计算机视觉中的逆问题通常作为数据保真度优化问题来解决，其中包括 H1 或 TV（总变异）等数据正则化器以呈现问题的适定性。 然而，虽然已知 H1 正则化会产生过度平滑的重建，但 TV（或 ROF）模型是保留特征的，但会引入阶梯伪影。 Sochen、Kimmel 和 Malladi (1998) 引入的几何衍生的 Beltrami 框架在特征保留和避免楼梯伪影之间提供了理想的折衷方案。 到目前为止，Beltrami 正则化器的主要限制因素之一是缺乏真正有效的优化方案。 在这里，我们从最有效的 TV 优化方法之一开始，原始对偶投影梯度，并将其应用于 Beltrami 泛函。 这样做，我们在基本灰度去噪问题上获得了比 ROF 去噪更好的性能，然后将该方法扩展到更复杂的问题，如修复、去卷积和颜色情况，所有这些都以一种简单的方式。 与最先进的 TV/ROF 正则化器相比，使用所提出的原始对

安卓镜像厨房 2021年最新版本