它有什么作用？ 下载它在Rule34上找到的与您搜索的标签匹配的每个图像。 依存关系 python3.5 + 我该如何使用？ Windows可执行文件： ： raw 或者 克隆存储库 导航到根目录（其中包含requirements.txt目录） 运行pip install -r requirements.txt 这将安装所有依赖项 然后 运行main.py / main.exe并按照屏幕上的说明进行操作 如果您遇到困难，请将鼠标悬停在每个字段上以了解其功能 享受你过多的色情 常问问题 我可以一次搜索多个标签吗？ 是的，该程序将每个单词视为一个标签； 因此， gay mario被视为两个标签； gay和mario 那么多字标签呢？ 该程序对待它们的方式与rule34相同，通常带有下划线。 我建议先在rule34上进行搜索，以确保它是一个真实的标签。 我可以下载特定数量的

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基于Lire和Lucene的JavaFX GUI。 首先按内容对图像进行索引，然后在索引中搜索JPEG图像之间的相似性。 LIRE：http://www.semanticmetadata.net/lire/ LUCENE：http://lucene.apache.org/core/控制台模式，其输出易于解析器分析（安静模式）。

使用MRF和ICM进行图像降噪 该存储库包含执行非常短但功能强大的算法以实现能量最小化的功能。 这种算法称为迭代条件模式的ICM，它是迭代的和确定性的。 它在每个阶段修改图形所有位置的值。 我们在这里使用它进行图像去噪，其中我们将图像x视为随机场X的实现。

将图像首先进行分割的matlab代码贝叶斯分类器图像日夜 阅读完整报告，或 朴素贝叶斯分类器构成基于贝叶斯定理的简单概率分类器。 这个定理表达了给定特征向量 x 的模式被分类到类 ωi 的可能性。 该相似性等于概率，它描述了向量 x 在 ωi 类中的分布，乘以属于 ωi 类的模式的概率，再除以定义 x 的概率函数的概率。 朴素贝叶斯分类器的算法试图识别模式的不同类别并将其与它所属的类别进行匹配。 最初，它获得一组称为可测量特征或参数的属性（让 x1、χ2、...、χM）。 鉴于这些，模式被分类为类（让 ω1, ω2, ..., ωM）。 请注意，该算法始终将其特征视为不相关，即使它们是相关的。 这就是被称为Naive的原因。 然而，朴素贝叶斯分类器在许多真正复杂的情况下仍然非常有效。 这个项目代表了模式识别的朴素贝叶斯分类器。 该代码是在 Matlab 上编写的，它对白天和黑夜的图像进行分类。 基本上，该算法读取 20 张白天图像和 20 张夜间图像。 它还计算每个图像的平均亮度和亮度的方差。 基于此，它通过以下方式将图像分类为“白天”或“夜晚”类： 显示图像频率 y 的正态分布，具有

SESR：同时增强和超分辨率 在更高的空间比例上可感知地增强图像生成 指标： 论文： : 预印本： : RSS-2020焦点演讲： ： 数据： ： 深度SESR模型 一种有效的水下图像模型； 可以接受2x-4x SESR的端到端培训 模型架构和实施细节： : 带有一维FENet的Deep SESR 2x的重量（在UFO-120上进行了训练）在以下型号中提供： HDF5：deep_sesr_2x_1d.h5文件； 使用test_sesr_Keras.py Protobuf：deep_sesr_2x_1d.pb文件； 使用test_sesr_TF.py UFO-120数据集 1500个训练和120个测试样本（水下图像） 促进2x，3x和4x SESR模型的配对训练 还具有带注释的显着性图，用于训练显着性预测模型 可以从以下网址下载： http : //irvla

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该数据集旨在允许测试不同的方法，以检查与使用对比度和患者年龄相关的CT图像数据的趋势。基本思想是识别与这些特征密切相关的图像纹理，统计图案和特征，并可能构建简单的工具，以便在对这些图像进行错误分类时自动对这些图像进行分类（或查找可能是可疑情况，测量错误或机器校准不良的异常值） ） overview.csv CT Medical Images_datasets.txt CT Medical Images_datasets.zip

Fundus_Review 该存储库将更新我们以前的论文中未包括的内容，包括对新发布的眼底图像数据集的描述以及最新的实验结果及其设置。 还介绍了我们的pdf文件：“深度学习在眼底图像中的应用：综述”。 如有任何疑问，请联系 纸 这是我们论文的pdf文件：“医学图像分析”接受的“深度学习在眼底图像中的应用：综述”。 您也可以通过或下载。 数据集 该文件描述了广泛使用的眼底图像数据集。 未包含在我们的原始论文中的新发布的数据集以蓝色显示。 实验结果 该文件描述了值得关注的最新作品的实验结果。 未包含在我们的原始论文中的最新结果以蓝色显示。 新增论文的参考文献已链接到其在线出版物。 引文 请引用本文为：陶力，王波，胡春雨，洪康，刘汉若，王凯，傅华柱。 深度学习在眼底图像中的应用：综述。 医学图像分析，2021年。

生成下面这种风格的图片 light dark TODO 初始化配置，宽高设置为当前设备分辨率 添加主流设备分辨率 添加自定义图案 添加图案比例&颜色设置