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搜索资源列表

  1. 图像处理源码，用opencv编的。

  2. 图像处理源码，用opencv编的，包括霍夫变换，Canny算子提取边缘，直方图均衡化等，已经过测试好用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-25
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：cao2138

  1. 基于纹理的图像检索源码matlab

  2. 基于纹理的图像检索源码，matlab编写，包含测试图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-12
    • 文件大小：662528
    • 提供者：wwwtheresa123

  1. Android应用源码PC端动态演示手机摄像头图像

  2. 本站之前分享过一个PC端动态演示手机屏幕的源码，点击PC项目分类目录就可以找到，本项目是一套PC端动态演示手机摄像头图像的源码，在电脑上先运行服务端，手机需要和电脑在一个网络中，打开安卓端以后会要求配置一个ip地址，把PC的IP地址填入手机，点击登录以后服务端控制台会循环打印连接成功，并且弹出一个窗口用来演示手机传过来的图像每秒可以显示20-30帧图像。可以截屏图片并保存为本地文件，本项目包括java服务端源码和安卓客户端源码通过Socket进行通信。我用模拟器测试的，模拟器录像有点问题，需要的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-29
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_39841856

  1. label_images:标签图像工具-源码

  2. 标签图 LabelImg是图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 批注以PASCAL VOC格式（ 所使用的格式）另存为XML文件。此外，它还支持YOLO格式 安装 从源代码构建 Linux / Ubuntu / Mac至少需要 ，并已通过进行了测试。但是，强烈建议使用以及 。 的Ubuntu Linux的 Python 2 + Qt4 sudo apt-get install pyqt4-dev-tools sudo pip install lxml mak

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42133680

  1. aws-lambda-s3-resize-images:AWS Lambda脚本，用于在上载到S3存储桶时调整图像大小-源码

  2. 回购名称 aws-lambda-s3-resize-images 描述 AWS Lambda脚本，用于在上载到S3存储桶时调整图像的大小。使用Python（经3.7测试），Amazon的boto3 SDK，PIL图像库和Lambda触发器。 先决条件 。 图片库。 确保附加到Lambda函数的IAM角色具有S3访问策略。如果要创建自定义策略，请包括： s3.GetObject s3.PutObject 向Lambda函数添加触发器以在存储桶中进行S3上传。 请记住，将DEST_BUCKET

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42129970

  1. BASIN:R软件包用于统计微镜图像分析-源码

  2. 盆地 R软件包利用Shiny提供了用于对二维共焦显微镜图像进行统计分析的用户界面。用户可以在用户生成的csv文件的帮助下直接上传两个图像或一个图像文件夹，编辑其实验设计，创建分析结果的表格和图形，并生成其实验的全格式报告。 BASIN概述和快速教程 可通过ShinyApps获得BASIN的简化版本。这个版本只需要2张图像，但是工作流程几乎与完整版本相同，并且是BASIN大部分功能的入门教程。请注意，对于完整版的BASIN，用户需要下载包含上传图像名称的csv，并手动分配“控制”和“测试”生物条

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42169674

  1. laravel-imageboard:使用Laravel制作的图像板-源码

  2. 关于Laravel Laravel是一个具有表达力，优雅语法的Web应用程序框架。我们认为，发展必须是一种令人愉快的，富有创造力的经历，才能真正实现。 Laravel减轻了许多Web项目中使用的常见任务，从而减轻了开发过程中的痛苦，例如： 。 。 用于和存储的多个后端。 富有表现力，直观的 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问，功能强大，并提供大型，强大的应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛，最全面的和视频教程库，因此轻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_42162216

  1. missing-fan:基于深度学习的被测设备中风扇缺失的图像分类-源码

  2. 风扇缺失的图像分类 目标 设计基于CNN的深度神经网络（DNN）以推断被测设备中所有风扇的存在 用受过训练的模型开发图像分类应用程序，以推断网络摄像头图像中风扇的实时状态，以进行自动光学检测（AOI）应用程序 粉丝图片 通行证：所有四位粉丝的存在失败：至少缺少一个风扇 数据集和预处理 数据集：705张图像（通过），1000张图像（失败）。在距设备的不同距离和不同角度处捕获图像，以在训练（80％）和验证（20％）数据集中引起更多变化 将图像的色彩空间从BGR转换为RGB 将图像调整为224 x 2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42116604

  1. animatch:简单JavaScript游戏，以记住正确的图像序列-源码

  2. 一个内存测试游戏，可以匹配一系列图像。 目录 用户体验 项目目标 该项目的目的是创建一个适合所有年龄段的人的游戏，但主要针对年轻用户。 游戏将通过显示每个级别供用户进行匹配的越来越多的图像序列来测试用户的记忆。 球员进球 玩家目标是： 喜欢玩游戏。 直观的界面和规则。 快速轻松地开始演奏。 从游戏获得有关进度的反馈，例如。 分数。 通过以下实现了这一目标： 采用一种配色方案并使用吸引所有用户的图像。 具有直观的设计和布局，使用户可以快速学习如何玩游戏。 有说明来帮助用户更快地学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：925696
    • 提供者：weixin_42114046

  1. astro_python_scripts:为天文应用测试python脚本-源码

  2. astro_python_scr ipts 为天文应用测试python脚本 *通过拍摄多张图像并将它们“平均化”来增强来自天文图像的信号 program1.py-calc_stats（加载一个csv文件并计算一维数据数组的均值和中值） program2.py-mean_datasets（加载文件列表，并在所有文件上获取均值“图像”，即每个单元格的均值；信号集的均值） program3.py-load_fits（加载FITS文件并找到最亮像素的位置，并显示图像） program4.py-m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42116672

  1. Hyperspectral-Image-Classification-using-Deep-Learning:使用具有转移学习功能的深度神经网络架构进行高光谱图像分类-源码

  2. 利用深度学习对高光谱图像进行分类 使用具有转移学习功能的深度神经网络架构进行高光谱图像分类 这是尝试从论文中实现SGCNN-X（混洗组卷积神经网络）模型的尝试，其中X代表卷积层数。 要使用转移学习对Hypersectral影像进行分类，请执行以下步骤（来源：印度松树，目标：博茨瓦纳） 使用地面真实图像将图像和标签中大小为SXSX 64 （S-样本大小）的样本分配给这些样本。 使用变量overlay_ratio提取样本，这会生成多个数据集。 25％的重叠率意味着，当且仅当来自同一类别的下一个样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：199229440
    • 提供者：weixin_42139252

  1. FreezeG:冻结生成器用于伪图像翻译-源码

  2. 冻结 用于*伪*图像翻译的冻结生成器 受学习培训录像的，我测试了一个简单的想法，即在传递学习设置中冻结生成器的早期层，并且效果很好。 重用预训练生成器的高层进行图像到图像的翻译不是一个新颖的想法 ， ，我想它也可以应用于噪声到图像的传递学习GAN。 这是一种伪转换方法，因为应先将输入图像投影到学习的潜在空间，然后再传播投影的矢量以生成目标图像。 因此，性能仅限于原始GAN的域内图像。 我使用了，以下是我得到的一些结果。 通过固定早期图层的潜在向量并处理馈入最后一层的向量，可以分别控制渲染样式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：weixin_42129970

  1. UltimateKEYS-testing:UltimateKEYS的测试存储库-源码

  2. UltimateKEYS-测试 UltimateKEYS的测试存储库 正式发布： 测试版本： 精简版（CE）： 精简的“精简版”（CE）使使用西方语言时的输入更加轻松。 请注意，这是一个测试版本。 有关覆盖脚本和图像，请参见compact-edition文件夹。 支持AutoHotkey v2.0 alpha： 有关实验支持，请参见文件夹autohotkey-v2.0-alpha 。 美国-国际键盘布局的叠加脚本： 请参阅文件夹autohotkey-kbdusx ，以获取“美国-国际”的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42169674

  1. CResMD:（ECCV 2020）具有动态可控残差学习功能的交互式多维调制，用于图像恢复-源码

  2. 中央情报局 具有动态可控残差学习功能的交互式多维调制图像复原 何经文*，和（*表示同等贡献） 二维调制 三维调制 二维调制的演示视频。 依赖关系和安装 Python 3（推荐使用 ） NVIDIA GPU + Python软件包： pip install numpy opencv-python lmdb pyyaml TensorBoard： PyTorch> = 1.1： pip install tb-nightly future PyTorch == 1.0： pip i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42157556

  1. pediatric-genova:热那亚大学与加斯里尼儿童医院合作对新生儿脊髓MRI数据进行图像分析-源码

  2. 小儿热那亚 热那亚大学与Gaslini儿童医院合作处理新生儿脊髓弥散MRI数据的图像分析管道。 图1显示了我们的图像处理管线的主要特征概述。由于SCT算法已在成人成像中得到验证，因此我们专门针对新生儿扫描定制了每个处理步骤，以便应用和改进dMRI模型（例如DKI）。 我们管道的主要步骤涉及运动校正，分割，椎骨标记，向PAM50地图集配准以及特定ROI中扩散度量的计算。 下图显示了我们的图像处理管道概述的关键功能的概述。 该管道将​​循环遍历位于data文件夹下的所有主题（或仅指定的主题），并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42134144

  1. MNIST-Image-Classification:MNIST图像分类-源码

  2. MNIST图像分类 MNIST（“国家标准技术研究院”）是计算机视觉的事实上的“ Hello World”数据集。 自从1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集已成为基准分类算法的基础。 随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。 数据集包含两个文件： 1.）mnist_train.csv 2.）mnist_test.csv mnist_train.csv文件包含60,000个培训示例和标签。 mnist_test.csv包含10,000个测试示例和标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42161450

  1. 图像着色-源码

  2. 图像着色 任务是使用卷积神经网络进行图像着色，从而将灰度图像转换为彩色图像。 通过将图像转换为灰度，我们失去了颜色信息，因此将灰度图像转换回彩色版本并不是一件容易的事。 数据集 CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像，但是某些训练批次可能包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_42139252

  1. keras-UNet-demo：使用unet进行图像分割-源码

  2. keras-UNet-demo 关于 U-Net是一个强大的卷积神经网络，专为生物医学图像分割而开发。 尽管我在测试图像蒙版上犯了一些错误，但预测对于分割非常有用。 Keras的U-Net演示实现，用于处理图像分割任务。 特征： 在Keras中实现的U-Net模型 蒙版和覆盖图绘制的图像 训练损失/时期 用于绘制蒙版的json文件 用于减少损失的数据扩充 获得帮助 labelme获取蒙版点： : 实用程序以查看模型功能： : 按数字顺序接收文件 def last_4chars ( x

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42159267

  1. FewShot_GAN-Unet3D：本文的Tensorflow实现：使用生成式对抗学习的少量镜头3D多模式医学图像分割-源码

  2. 使用生成式对抗学习的3D医学图像分割很少 该存储库包含我们在同名论文中提出的模型的tensorflow和pytorch实现： 该代码在tensorflow和pytorch中都可用。 要运行该项目，请参考各个自述文件。 数据集 选择了数据集来证实我们提出的方法。 它包含10个标记的训练对象和13个未标记的测试对象的3D多模式脑MRI数据。 我们将这10个标记的训练数据分为两个模型的训练，验证和测试图像。（例如，2,1和7）13个未标记的测试图像中的其余部分仅用于训练基于GAN的模型。 数据集也用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42126865

  1. Mulimg_viewer：Mulimg查看器是一种多图像查看器，可以在一个界面中打开多个图像，便于图像比较和图像拼接-源码

  2. Mulimg查看器 1.介绍 Mulimg_viewer多图像浏览器，在一个界面显示多个图像，方便图像的比较，筛选。 功能 多路径并行显示 多框并行放大 点按旋转 支持远程目录 下载地址： : 测试图像地址： : 您的星级是我开发完善该项目最大的支持！qq交流群：945669929 2. ubuntu 提供Ubuntu和Windows的包（amd64）。其他环境可以使用二进制运行。建议使用Python3.6以上。 2.1 安装：推荐使用conda安装，pip安装wxpython可能会失败

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42116604
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