项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/116572729 通过使用图像形心和质心计算某种皮肤细胞图像形心的例子理解图像形心和质心的应用方法。 项目可直接运行~

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在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理的基础上，设计了JPEG图像压缩算法程序实现流程，利用 Python语言对程序进行了编写，并实现了对压缩质量进行控制，验证了JPEG压缩编码对图像数据压缩的可行性。

基于单目视觉图像序列的三维重构。。。。。。。。。。。。

主要介绍了Python计算机视觉 图像扭曲（仿射扭曲），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

HED算法用到的数据集

DeepFashion包含超过800,000种不同的时尚图像，从精美的商店图像到无约束的消费者照片。 DeepFashion注释了丰富的服装商品信息。此数据集中的每个图像都标有50个类别，1,000个描述性属性，边界框和服装标记。 DeepFashion包含超过300,000个交叉姿势/跨域图像对。 使用DeepFashion数据库开发了四个基准，包括属性预测，消费者到商店的衣服检索，店内衣服检索和地标检测。这些基准的数据和注释也可以用作以下计算机视觉任务的训练和测试集，例如衣服检测，衣服识别和图像检索（In-shop）

目前，基于深度学习的目标检测方法主要有两大分支，分别是基于区域提取的两阶段目标检测模型和直接进行位置回归的一阶段目标检测模型。 故本项目通过采用深度学习方法实现对吸烟行为的目标检测，使用python语言搭建YOLO算法实现对吸烟行为的实时监测。 YOLO算法将整幅图像分为了多个网格单元，对每个网格中心目标进行检测，该算法不用生成候选区域，在一个卷积网络中就可以完成特征提取、分类回归等任务，检测过程得到了简化，检测速度也变得更快，但该算法对于小尺度目标的检测不够准确，如果图像中存在重叠遮挡等现象就可能出现遗漏。

python版opencv的函数库，包含所有的函数。中文翻译版本，toturial教程，官方手册，大牛精心翻译，自学必备.

主要为hog 方向梯度直方图函数的实现，输入图像，输出特征，为简化版代码，基本按照步骤实现了hog特征的提取，为python实现，感谢您的学习。