Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

Deblurring Gray Images Using the Lucy-Richardson Algorithm lena256x256。使用matlab中deconvlucy函数进行图像处理，进行过多次的迭代实验以及图像恢复的方法，包含两种图形的大小处理方式

将图片转换成LVGL的源码文件，最方便的是通过LVGL官网的链接https://lvgl.io/tools/imageconverter。鉴于LVGL官网访问不便，或是无法联网的情况下，可使用本工具。 工具名称：lvgl_image_converter 运行环境：Python 安装需求：pip install -r requirements.txt 基本用法：详见压缩包内的说明文档 用法示例： python3 lv_img_conv.py -f true_color_alpha -cf RGB888 -ff BIN -o test -r ./images

在图像处理领域，OpenCV是一个强大的库，尤其在计算机视觉任务中被广泛应用。这个压缩包文件专注于使用OpenCV和Python进行轮廓检测，旨在帮助我们识别和处理图像中的特定对象，特别是红色和蓝色的目标。让我们详细了解一下这个主题。 我们要理解的是**二值化**。在图像处理中，二值化是一种将图像转换为黑白两色调的过程，以便更容易地分析和处理。通过设置一个阈值，图像中的像素会被分为两个类别：低于阈值的像素变为黑色，高于或等于阈值的像素变为白色。这样可以简化图像并突出目标特征。 接着是**阈值分割**，这是二值化的一个变种，它允许我们根据不同的条件来分割图像。在处理红蓝目标时，我们可以设置特定的色彩阈值，使红色和蓝色目标在图像中脱颖而出。 **轮廓检测**是图像处理中的重要步骤，OpenCV提供了`findContours`函数来实现这一功能。该函数可以找出图像中所有独立的不连续区域的边界，这对于识别和定位图像中的特定形状非常有用。在本案例中，我们可能使用它来找到红色和蓝色目标的边缘。 筛选是后续步骤，目的是从检测到的所有轮廓中选择出我们需要的目标。这通常通过比较轮廓的面积、周长、形状等特征来完成。例如，我们可以过滤掉面积过小或过大，或者形状不符合预期的对象。 **绘制和展示**是将结果可视化的重要环节。`cv2.drawContours`函数可以帮助我们在原始图像上绘制出检测到的轮廓，这不仅有助于验证算法的效果，也方便了后续的人工分析和调整。 压缩包中的`demo2.png`和`demo1.png`是示例图像，它们可能包含了红色和蓝色目标，供我们运行代码进行处理。`generate_contour.py`是主要的Python脚本，里面包含了上述提到的所有图像处理步骤。通过运行这个脚本，我们可以看到如何应用这些技术来检测和显示图像中的目标。 这个压缩包提供了一个完整的流程，从图像预处理到目标检测，再到结果展示，对于学习OpenCV和Python在图像处理上的应用，尤其是轮廓检测，是一个很好的实例。掌握这些知识后，你不仅可以识别特定颜色的目标，还能将其应用到更复杂的计算机视觉任务中，如目标跟踪、物体识别等。

该软件包包含一组工具，允许使用移动最小二乘算法实时变形点和图像。 这是一种无需使用薄板样条算法提供的计算扩展技术即可获得良好图像变形的快速技术。 该算法发表在Scott Schaefer，Travis McPhail，Joe Warren的论文“使用最小二乘法进行图像变形”中

Helicon Focus 是一款通过整合聚焦区域从几个部分聚焦的图像创作一张完全聚焦图像的工具。它被设计用来在进行宏观摄影、显微摄影和超焦距山水摄影时解决浅景深问题。 Helicon Focus能够从多张部分聚焦的图片，通过比较聚焦区域，生成完全聚焦的图像。软件专为超倍摄影，显微摄影和超焦距风景摄影设计，解决这些领域存在的景深较小的问题。软件还能够处理经常改变大小和位置的物体的连拍问题。这一功能在超倍摄影中具有很重要的作用。

【内容概要】: LabelMe智能标注版是一款集成SAM（Segment-Anything Model）的高级图像标注工具，专为AI项目设计。它不仅提供传统的手动标注功能，还融入自动化标注支持，利用SAM模型初步识别图像中的目标区域，显著加快标注效率。用户可交互式调整模型预测，实现精准标注，导出多样化数据格式，无缝对接各类机器学习与深度学习框架。 【适用人群】: 该工具面向AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员、图像处理专业人士以及对图像数据集有精细化标注需求的学生与教师，特别是追求高效标注流程与高质量数据集构建的用户。 【使用场景】: 广泛适用于自动驾驶、医疗影像分析、无人机监测、卫星图像处理、生物多样性研究、安防监控、电子商务商品识别等领域的图像数据预处理。特别适合大型图像数据集的快速标注项目，或需要高精度物体轮廓细节的复杂场景标注工作。 【目标】: 通过结合用户指引的智能辅助标注与人工审核调整，显著减少手动标注时间，提升标注精度与一致性，简化AI模型训练数据准备流程，加速算法研发周期，助力实现更高效、更准确的计算机视觉模型训练与应用部署。

FluidImporter是一款专为sketchup用户制作的模型导入插件，使用这款插件可以将各种模型文件导入到草图大师中进行编辑，支持.obj、.fbx、.stl、.ply、.3ds、.dae、.ase等格式，而且导入后模型的布局和格式不会改变，包括原来的材质、贴图、颜色和网格面等信息，欢迎有需要的朋友们前来下载使用。 支持文件格式 包括 .obj, .fbx, .stl, .ply, .x

在图像处理领域，预测编码是一种常见的数据压缩技术，主要用于减少图像数据中的冗余信息，以达到高效存储和传输的目的。本资源"图像处理的预测编码源代码"是基于Matlab实现的一个实例，非常适合初学者理解和掌握预测编码的基本原理。 Matlab是一种强大的数值计算和可视化工具，特别适合进行图像处理和信号处理相关的实验与开发。在这个压缩包中，包含了一个名为"eye"的文件，这通常指的是Matlab的内置函数`eye()`生成的单位矩阵。在图像处理的上下文中，单位矩阵可能被用作基础参照，用于构建预测模型。 预测编码的核心思想是利用当前像素值与其相邻像素值的关系来进行预测，预测误差则被编码和存储。误差通常使用无损或有损编码方法，如行程编码、霍夫曼编码或熵编码等。在Matlab中，可以通过自定义函数或者内置的图像处理工具箱来实现这些操作。 预测编码主要包括线性预测编码（LPC）、差分脉冲编码调制（DPCM）和自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等方法。线性预测编码通过建立像素值的线性预测模型，然后编码预测误差；DPCM则是根据前一时刻的预测误差来预测当前时刻的误差；ADPCM则进一步引入了自适应算法，使预测系数随时间自适应调整，提高预测精度。 在Matlab中实现预测编码，一般会涉及以下步骤： 1. 读取图像：使用`imread()`函数读取图像数据。 2. 预处理：可能需要将图像转换为灰度，使用`rgb2gray()`函数。 3. 预测：根据预测模型（如前一像素、平均值或线性组合）计算当前像素的预测值。 4. 计算误差：得到当前像素实际值与预测值的差，即误差。 5. 量化：将误差转换为有限数量的离散级别，可使用`quantize()`函数。 6. 编码：对量化后的误差进行编码，可以选择不同的编码方法。 7. 存储：将编码后的结果保存到文件。 8. 解码和重构：在接收端解码并反量化误差，再结合预测值重构图像。 通过分析和理解这个"eye"文件，你可以了解到如何在Matlab中搭建预测编码的框架，以及如何利用单位矩阵作为基础进行预测。对于进一步的学习，可以尝试对其他图像应用这些代码，或者修改预测模型和编码策略，以探索其对压缩效果的影响。 预测编码是图像压缩技术的重要组成部分，Matlab提供的强大工具和丰富的库函数使其成为学习和实践这一技术的理想平台。通过深入研究这个源代码，你不仅可以掌握预测编码的基本原理，还能提升Matlab编程技能，为后续的图像处理和信号处理项目打下坚实的基础。

图像增强是图像处理的一个重要分支, 它对图像整体或局部特征能有效地改善；直方图是图像处理中最重要的基本概念之一,它能有效地用于图像增强。本文主要探讨了直方图的理论基础，直方图均衡化的概念及理论，同时用MATLAB语言加以实现, 给出标准的数字图像在各种处理前与处理后的对照图像及直方图。实验结果表明, 用直方图均衡化的算法, 能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围，使处理后的图像视觉效果得以改善。 图像增强是一种旨在优化图像质量和突出关键特征的技术，它在图像处理领域扮演着至关重要的角色。直方图均衡化是图像增强的一种有效手段，尤其对于改善灰度图像的对比度和扩展其动态范围有着显著的效果。 直方图是描述图像中不同灰度值出现频率的图形表示，它为分析图像的亮度分布提供了直观的工具。直方图均衡化是通过重新分配图像的灰度级来扩大对比度的过程。在图像中，如果大部分像素集中在某个灰度范围内，那么图像可能看起来暗淡或缺乏对比度。直方图均衡化通过创建一个新的映射函数，将原始图像的灰度分布转换为更均匀的分布，从而提高了图像的整体对比度。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，常被用来实现图像处理算法，包括直方图均衡化。在MATLAB中，可以使用`histeq`函数来执行直方图均衡化。该函数首先计算图像的累积分布函数（CDF），然后通过对每个灰度值应用逆CDF映射，将原始图像的灰度分布转换为新的分布，这样就实现了直方图的均衡化。 在进行直方图均衡化时，通常会比较处理前后的图像和直方图，以评估算法的效果。实验结果通常显示，经过直方图均衡化的图像具有更高的对比度，视觉效果更佳，这对于人眼识别细节或机器识别任务都十分有利。此外，直方图均衡化还可以改善因光照不均、曝光不足或过度而导致的图像质量问题。 图像增强不仅限于直方图均衡化，还包括空间域和频域增强等多种方法。空间域增强直接操作图像像素，例如通过调整亮度、对比度、锐化等来改变图像特征。频域增强则涉及图像的傅立叶变换，通过修改频谱来改变图像的特性。这两种方法各有优势，适用于不同的场景和需求。 图像增强是提升图像质量、突出关键信息的关键步骤，而直方图均衡化作为其中的有效技术，对于改善灰度图像的视觉效果尤其有效。在实际应用中，应根据具体的需求和图像特点选择合适的增强方法，以达到最佳的处理效果。无论是用于医学影像分析、遥感图像处理还是计算机视觉任务，图像增强都是必不可少的一环，它能够提升图像的可读性和后续分析的准确性。