digital image processing paper 来源:http://www.google.com.hk/url?q=http://www.wamis.org/agm/pubs/agm8/Paper-5.pdf&sa=U&ei=oFwRTb-2FIeyvwO84vzUDQ&ved=0CA8QFjAA&usg=AFQjCNEkthb1F3AhSkYoDR_XolBFx-Z6Bg
2022-05-26 17:20:47 165KB digital image processing paper
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大学计算机xuanxiu课程:image processing and computer vision 课程 个人作业以及源代码
2022-05-24 17:05:22 27.48MB 文档资料
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利于制作图像处理的软件,更好的理解图像处理的过程。
2022-05-18 13:33:53 554KB image processing
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绘图机器人V3 关于 Drawing Bot是一款免费的开源软件,可将绘图仪/绘图仪/ 3D打印机的图像转换为线条图。 它还可以用作视觉艺术家的应用程序,以从图像/视频创建风格化的线条图。 它适用于Windows,Mac和Linux。 特征 带有实时图形预览的高级用户界面 多种路径查找算法-可配置以创建独特的绘图样式 自动路径优化,可实现更快的绘图-线简化,合并,过滤,排序 笔设置:可配置的颜色/笔划宽度/分布粗细/混合模式-非常适合多层绘图。 60多个图像滤镜用于更改输入 自动CMYK分离 用户可配置的绘图区域,具有填充/缩放模式 原始颜色/灰度采样专用笔 预设:可以保存/导入/导出,以便与其他用户共享不同的样式 导出可以按/笔或按/绘图导出为多种文件类型 批处理:自动转换整个图像文件夹。 GCode-可配置的工程图区域,XYZ偏移/自动归位。 支持的文件类型 Import For
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项目:建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下: 加载数据集 探索,总结和可视化数据集 设计,训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求: tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后,我得到以下摘要信息: 训练例数:34799 测试例数:12630 验证示例数:4410 图像形状为:(32 32,3) 类数标签:43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在,我们将探索分
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Multiscale Transforms with Application to Image Processing 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
2022-05-06 19:07:49 3.75MB Multiscale Transforms Application Image
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使用OpenCV和CNN进行图像分割 使用OpenCV(和深度学习)进行图像分割
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This exploratory paper quests for a stochastic and context sensitive grammar of images. The grammar should achieve the following four objectives and thus serves as a unified framework of representation, learning, and recognition for a large number of object categories. (i) The grammar represents both the hierarchical decompositions from scenes, to objects, parts, primitives and pixels by terminal and non-terminal nodes and the contexts for spatial and functional relations by horizontal links between the nodes. It formulates each object category as the set of all possible valid configurations produced by the grammar. (ii) The grammar is embodied in a simple And–Or graph representation where each Or-node points to alternative sub-configurations and an And-node is decomposed into a number of components. This representation supports recursive top-down/bottom-up procedures for image parsing under the Bayesian framework and make it convenient to scale up in complexity. Given an input image, the image parsing task constructs a most probable parse graph on-the-fly as the output interpretation and this parse graph is a subgraph of the And–Or graph after * Song-Chun Zhu is also affiliated with the Lotus Hill Research Institute, China. making choice on the Or-nodes. (iii) A probabilistic model is defined on this And–Or graph representation to account for the natural occurrence frequency of objects and parts as well as their relations. This model is learned from a relatively small training set per category and then sampled to synthesize a large number of configurations to cover novel object instances in the test set. This generalization capability is mostly missing in discriminative machine learning methods and can largely improve recognition performance in experiments. (iv) To fill the well-known semantic gap between symbols and raw signals, the grammar includes a series of visual dictionaries and organizes them through graph composition. At the bottom-level the dictionary is a set of image primitives each having a number of anchor points with open bonds to link with other primitives. These primitives can be combined to form larger and larger graph structures for parts and objects. The ambiguities in inferring local primitives shall be resolved through top-down computation using larger structures. Finally these primitives forms a primal sketch representation which will generate the input image with every pixels explained. The proposal grammar integrates three prominent representations in the literature: stochastic grammars for composition, Markov (or graphical) models for contexts, and sparse coding with primitives (wavelets). It also combines the structure-based and appearance based methods in the vision literature. Finally the paper presents three case studies to illustrate the proposed grammar.
2022-05-06 16:13:24 7.92MB image processing image grammar
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使用Python进行动手图像处理 这是Packt发布的“ 进行的代码存储库。 用于高级图像分析和有效解释图像数据的专家技术 这本书是关于什么的? 图像处理在我们的日常生活中扮演着重要角色,它在社交媒体(面部检测),医学成像(X射线,CT扫描),对机器人技术和太空的安全性(指纹识别)等各种应用中发挥着重要作用。 本书将触及图像处理的核心,从概念到使用Python的代码。 本书涵盖以下激动人心的功能: 在Python中执行基本的数据预处理任务,例如图像去噪和空间滤波 在Python中实现快速傅立叶变换(FFT)和频域滤波器(例如Weiner) 进行形态图像处理并使用不同的算法对图像进行分割 学习从图像中提取特征并匹配图像的技术 编写Python代码以实现用于图像处理的有监督/无监督机器学习算法 使用深度学习模型进行图像分类,分割,对象检测,转移学习和神经样式转移 如果您觉得这本书适
2022-05-05 10:08:27 117.31MB JupyterNotebook
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印第安手语识别 您好,该存储库包含用于识别印度手语(ISL)手势的python实现。 由于研究较少,因此网络上没有可用的标准数据集。 因此,我们决定创建自己的手势图像。 ISL数据集包含所有字母(AZ)和数字(1-9),总类别=35。每个类别具有1200张图像。 由于涉及两只手并且由于复杂性,ISL手势实际上很难识别。 为了对图像进行分类,已使用SVM实现了词袋(弓)模型。 70:30的比例已用于训练和测试拆分。 使用这种方法,模型可以提供大约99%的准确度,而错误率却非常低。 手势 数据集中使用的所有手势均在下图所示的带有标签的图像中。 必需的设置 python 2.7(不适用于较高版本,因为openCV不支持SURF功能) opencv-python的== 3.4.2.16 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 麻木 盗用者 执行 该实现遵循以下几个
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