该程序实现了对图像和视频的基本处理技术方法，是基于Simulink搭建方法的，简易高效。

开发平台为Visual Studio 2015，MFC的Picture控件显示OpenCV图像，播放视频

易语言后台截取摄像头图像源码,后台截取摄像头图像,捕获视频,发送消息_

这本书挺好的对于使用MATLAB进行图像压缩和处理等科研的同学们是种不错的选择

基于yolov5算法实现人员检测识别，并且对视频与图像中的行人进行人员统计，最后用tkinter实现前端展示，并且最终会对行人进行阈值比较，超过阈值进行报警通知（弹框提示）。

20个MATLAB图像与视频处理实用案例代码，亲测可用，由于需要一些工具箱，因此要求matlab高版本。

Cartoonify_reality 即使适当地完成图像处理的基础知识也很方便，否则将需要机器学习模型。该项目是这样的灵感之一，它仅使用核心opencv过滤器和功能将图像和视频卡通化，还使用K-means聚类算法来实现压缩图像。 这种聚类为它提供了所需的基本卡通色彩。 算法-K_Means聚类 滤镜-双边滤镜，轮廓，腐蚀，Canny（边缘检测） 先决条件 您需要什么东西来安装软件以及如何安装它们 scipy numpy cv2 入门 下载python interpeter，最好是3.0版以上的版本。 安装上面给出的前提条件库。 运行vid.py文件将您的Webcamp提要装箱。 取消注释cartoonize.py的最后两行，然后运行以对图像进行卡通化。 $vid.py $cartoonize.py 原始图片 卡通输出 建于

此代码是“多尺度引导图像和视频融合：一种快速有效的方法”的实现如果您发现工作对您的研究有用，请引用这篇文章。 指示： 1) 运行 MGFF_demo.m 查看 Proposed MGFF 方法在灰度图像上的融合结果 2) 运行 MGFF_RGB_demo.m 查看 MGFF 方法对彩色图像的融合结果。 3) 代码中提供了所有必需的描述或说明。 我还强烈建议您参考论文以获取更多详细信息。 文章： https : //link.springer.com/article/10.1007/s00034-019-01131-z 4) 提供两组图片和代码用于演示。 您可以找到论文中使用的所有数据集在https://sites.google.com/view/durgaprasadbavirisetti/datasets?authuser=0 5）这是融合灰度和彩色图像的算法的基本实现。

马蒂斯 Matisse是一款经过精心设计的Android本地图像和视频选择器。 你可以 在活动或片段中使用它 选择包括JPEG，PNG，GIF的图像以及包括MPEG，MP4的视频 应用不同的主题，包括两个内置主题和自定义主题 不同的图像加载器 定义自定义过滤规则 进一步了解自己 志虎风采 德古拉风格 预习 下载 Gradle： repositories { jcenter() } dependencies { implementation ' com.zhihu.android:matisse:$latest_version ' } 查看，查看更多不稳定版本。 护卫队 如果您将用作图像引擎，请按照Glide的自述文件中的说明添加规则。 并添加额外的规则： - dontwarn com.squareup.picasso .** 如果您将用作图像引擎，请按照Picass

BM3D代码matlab denoising_dl 基于深度学习和其他机器学习方法的图像或视频降噪。 该程序将探索许多神经网络对静止图像进行降噪，并且将来还将扩展到视频降噪。 当前，已实现具有批处理归一化的MLP / CNN / CNN。 比较的黄金程序是BM3D，python版本来自：。 经过测试，最终结果与BM3D matlab不同。 让我们使用matlab作为参考代码。 原始python代码git：原始BM3D是matlab版本，在这里： 有一些BM3D源代码：VapourSynth-BM3D：这是围绕Marc Lebrun的BM3d实现的python包装器：