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数字图像处理MATLAB版+数字图像处理MATLAB版图片及代码
数字图像处理MATLAB版+数字图像处理MATLAB版图片及代码 MATLAB是一种功能强大的编程语言和开发环境,广泛应用于数字图像处理领域。 全书共分11章,第1章讲解了MATLAB基础知识,让读者对MATLAB有一个概要的认识。第2~10章分别讲解了图像处理基础、图像运算、图像编码、图像变换、图像增强、图像复原、图像的分割、图像数学形态学处理和小波图像处理等内容,向读者展示了MATLAB对数字图像进行处理的方法及技巧。第11章总结性地介绍数字图像在各个领域中的应用,让读者进一步领略到MATLAB的强大功能和广泛的应用范围。
2024-06-30 14:24:58
76.97MB
matlab
图像处理
1
【图像分类】 BP神经网络遥感图像分类(含各地物面积)【含Matlab源码 4125期】.zip
Matlab领域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
2024-06-30 13:03:46
8.34MB
matlab
1
基于机器学习的中医图像分类源码.zip
机器学习
2024-06-30 09:22:58
3.65MB
机器学习
1
已分割好的车牌图像
该压缩包里包含了已分割好了的407个车牌图像,可直接用于车牌的字符分割、字符识别方面的模板,素材与训练。
2024-06-29 13:43:52
5.93MB
车牌图像
1
OpenCV4系统化学习路线图(新版)
一、什么是OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法,包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库,支持多种操作系统,包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写,同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口,方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性,它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一,广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。
2024-06-28 11:33:20
3KB
计算机视觉
机器学习
opencv
图像处理
1
弱光图像六大增强算法,一站式解决论文实验比较部分
EnlightenGAN, RUAS, SCI, URetinex-Net, Zero-DCE, Zero-Dce++六大算法综合的可执行程序。具体请参考本程序的同名文章:《弱光图像增强算法(6大算法附程序),一站式解决论文实验比较部分》。这篇文章里有如何使用。我的预训练模型已经放在了程序里面。欢迎关注我的博客。后面会持续更新。
2024-06-28 10:35:58
35.77MB
深度学习
图像增强
算法比较
1
【图像加密解密】菲涅尔域双随机相位编码图像加密解密【含Matlab源码 4548期】.zip
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
2024-06-26 20:02:44
2.07MB
matlab
1
电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计).zip
电车轨道与障碍物检测(SJTU数字图像处理课程设计).zip
2024-06-26 14:40:47
957KB
1
mkimgproxy:生成imgproxy图像处理服务器的URL。支持使用键值和盐值https进行URL签名
mkimgproxy 生成imgproxy图像处理服务器的URL。支持使用键值和盐值进行URL签名 ImgProxy信息传递。 使用以下命令行生成IMGPROXY_KEY和IMGPROXY_SALT echo $( xxd -g 2 -l 64 -p /dev/random | tr -d ' \n ' ) 用法示例:使用适当的裁剪功能获取图像大小调整为800x500像素的URL,JPEG压缩质量= 70 from mkimgproxy import ImgProxy IMGPROXY_URL = "http://my-imgproxy-server/path" IMGPROXY_KEY = "9cbc4f564037858e5b9f2304f8540aa606943bddeaecb00a0b4a498092d0d65c079e291d3a2ddceafd23f1a29bb914fb
2024-06-26 14:38:50
3KB
Python
1
Image(VideoInpainting计算机视觉图像修复近五年CCF-A、CCF-B全部顶刊论文合(资源描述附CVPR链接)
https://download.csdn.net/download/m0_51339444/85120848 计算机图形学(Computer Graphics) 和计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学中两个重要的研究方向。图形学研究的问题可以概括为如何生成和处理图像,而视觉研究的问题可以概括为如何感知和理解图像。虽然二者研究的问题相差很大,但是由于研究对象往往都是图像,所以二者的关系也很紧密。 传统的图形学和视觉的研究方法,主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果,视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下,越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域,一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开,特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面,已经初见成效。今天我们讨论的问题,图像补全(image inpainting),正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。
2024-06-25 11:56:50
366.05MB
计算机视觉
Inpainting
图像修复
1
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