1、资源内容：基于Matlab实现图像配准技术（源码+图像+程序运行说明）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计中的部分功能，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

C#实现图像边缘检测C#实现图像边缘检测

ResNet_classification。ResNet网络在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用，包含批量化测试验证。该文件包含ResNet18、ResNet50、ResNet101等网络实现图像分类的代码及对训练好的模型进行单一测试和批量测试的代码。ResNet网络是参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元。

内涵多种增广方法，包括随机裁剪、cutout、镜像翻转、旋转、mosaic等7种方法，对目标检测图像与标签文件同时增广，格式VOC

matlab 矩阵数组应用之： 将图像通过矩阵表示，运用相位相关法或者投影法计算出两个图像矩阵之间的关联关系，最后将他们拼接成一个矩阵用于表示一张大图

资源内容：基于Python实现图像去雨、去模糊、去噪（完整源码+数据）.rar 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业、算法等方向学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习

今天小编就为大家分享一篇关于Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

一、 实验内容： 线性平滑滤波实现 非线性平滑滤波实现——中值滤波 线性锐化滤波实现 非线性锐化滤波实现 二、 实验要求： 熟练掌握基于Matlab函数的空域滤波实现方法 比较体会各种空域滤波的适应场合及优缺点

前言 总结一下最近看的关于opencv图像几何变换的一些笔记. 这是原图: 1.平移 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(image0.jpg, 1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] mode = imgInfo[2] dst = np.zeros(imgInfo, np.uint8) for i in range( height ): for j in range( width - 100 ): dst[i, j + 10