前景展望 前景 图像 领域
Python从0到1丨带你认识图像平滑的三种线性滤波
摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解三种线性滤波方法。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十五.图像增强及运算篇之图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）》，作者：eastmount。 ......
【一步步开发AI运动小程序】五、帧图像人体识别
> 随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让**云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导**等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本 ......
领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道：第七章
## 第七章 使用语言：一个扩展的实例 ### 7.1 货物运输系统简介 1）跟踪客户货物的主要处理部署 2）事先预约货物 3）当货物到达其处理过程中的某个位置时，自动向客户寄送发票 >一个货物从货主手上通过托运公司运输货物，从起始点到目的地，托运公司（可能只负责一段路途，再由合作伙伴/外包/私人等 ......
比较不同Python图形处理库或图像处理库的异同点
python的图像处理库有很多种比如：pillow库 、Numpy库、Scipy库、opencv库、pgmagic库等 其中较常用的是NUmapy库、pillow库 、openCV库，今天我们就这三种图像处理库来进行比较 首先是numapy库； 他是一个python库可以帮助我们处理所有类型的科学计 ......
DDD领域驱动设计
本文源于最近学习实践DDD相关知识的自我总结。相关内容源于网络 本文部分引用 1、钟敬老师极客时间的DDD课程——手把手教你落地 DDD 2、欧创新老师极客时间的DDD课程——DDD 实战课 一、DDD基本开发过程 1、捕获行为需求 识别需求流程、功能、参与者、功能结果 （1）常用手段：用例建模 （ ......
shopee的前景以及商用API（代码封装）
Shopee平台是东南亚和台湾地区最具代表性的电商平台之一，在过去几年里取得了巨大的成功。以下是Shopee平台的发展前景： 电商市场的快速增长：东南亚和台湾地区是人口众多、市场潜力巨大的区域，电商市场的增长速度在近年来已经非常快。越来越多的人开始在网上购物，并且消费者也开始更加信任线上购物渠道。S ......
dicom 图像分割
用Amira分割DICOM图像 https://blog.csdn.net/MC_007/article/details/82386522 完整预处理教程（DICOM医学图像分割） https://zhuanlan.zhihu.com/p/540192623 CT影像数据DICOM与图像分割 htt ......
【实践篇】领域驱动设计：DDD工程参考架构
不同团队落地DDD所采取的应用架构风格可能不同，并没有统一的、标准的DDD工程架构。即使无法制定通用的、标准的工程应用架构，但为团队制定一个遵循领域驱动设计思想的参考架构依然有价值。 ......
抠图党福音：教你一键分割图像
摘要：输入一个图像，通过Segment Anything模型即可获得图像所有目标的分割点位置，再通过位置将图像进行分割保存。 本文分享自华为云社区《一键分割图像》，作者：雨落无痕 。 Segment Anything Segment Anything Model（SAM）通过点或框等输入提示生成高质 ......
双目图像深度信息提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习（supervised learning）推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不 ......
图像二值化
阈值 |效果|示例颜色|通道| |-|-|-| | 滤色 | #00ffff | 白 GB | **差值** | #ff0000 | 白 仅R |**正片叠底**|#00ffff|黑 仅R | 正片叠底 | #ff0000 | 黑 GB ......
基于Graph-Cut算法的彩色图像深度信息提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在图像处理领域普遍应用于前后背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等，目前在 ......
浅谈物联网平台的重要性以及建设展望
随着物联网（Internet of Things，简称IoT）技术的快速发展，物联网平台已成为连接各种设备，处理大量数据，并为用户提供智能服务的关键工具。在此背景下，深入理解物联网平台的重要性，以及对其未来建设的展望显得尤为重要。 物联网平台在链接设备、管理数据以及提供服务等方面具有重要价值：在设备 ......
【图像数据增强】Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey
| 原始题目 | Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey | | | | | 中文名称 | 深度学习的图像数据增强:综述 | | 发表时间 | 2022年4月19日 | | 平台 | arXiv | | 来源 | 南京大学 | | 文章 ......
opencvsharp surf 图像拼接
代码如下： 1 Mat src1 = Cv2.ImRead(@"C:\Users\sa\Pictures\Saved Pictures\3.png"); 2 Mat src2 = Cv2.ImRead(@"C:\Users\sa\Pictures\Saved Pictures\4.png"); 3 ......
基于前景和背景的图像分割，流行排序模型 MATLAB代码 将图像像素
基于前景和背景的图像分割，流行排序模型MATLAB代码将图像像素分为前景类和背景类。基于图的流形排序模型的交互式图像分割框架，该模型是一种基于图的半监督学习技术，可以根据输入数据显示的内在结构学习非常光滑的函数。通过克服传统模型中图构造的两个核心问题：图的结构和图的边缘权值，改进了最终的分割结果。 ......
S2-#图像处理和特征提取，用于从茎图像中检测植物病害 ,matlab代码
S2-#图像处理和特征提取，用于从茎图像中检测植物病害 ,matlab代码这段代码是为了从黄麻植物茎的图像中提取疾病影响部分而实现的。实现并应用了不同的图像处理方法，如基于色彩的分割、形态分析(侵蚀、膨胀等)、斑点检测、最大连通分量、颜色共现方法、纹理分析等。利用多类支持向量机将提取的特征用于黄麻植 ......
S3 MATLAB 图像处理综合实验平台 包括以下功能 Read image-
S3 MATLAB 图像处理综合实验平台包括以下功能Read image-open-gallery 导入图片Resolutions 图像模糊处理Image histogray灰度直方图显示，分水岭图像分割,gamma变换，直方图均衡化Spatical Filtering 图像添加噪声和滤波，以及图像 ......
基于小波变换的图像融合是将原始图像进行小波分解，得到一系列不同频段的子图像，这些子图像能够反映图像的
基于小波变换的图像融合是将原始图像进行小波分解，得到一系列不同频段的子图像，这些子图像能够反映图像的局部特征，然后用不同的融合规则对子图像进行处理，最后利用小波逆变换得到融合图像。基于小波变换的图像融合步骤：（1）对原始图像进行预处理和图像配准；（2）对处理过的图像分别进行小波分解，得到低频和高频分 ......
20.基于hu不变距的图像检索应用 MATLAB程序 检索相识图片，计
20.基于hu不变距的图像检索应用MATLAB程序检索相识图片，计算hu特征和颜色特征进行图像检索，带gui界面 ID:135622444316177 ......
MATLAB图像增强代码 代码些许复杂，由本人一个朋友编写 是
MATLAB图像增强代码代码些许复杂，由本人一个朋友编写是机器视觉和图像增强领域的应用，有gui界面，可以载入原图和参照强化的图像，读取参照图像的RGB或者HSV 分量，并强化原图像，运行，corrction.m.结果如下图 ID:925620010658083 ......
1.图片去雾MATLAB代码 图像去雾技术 包括全局及局部直方图均衡化
1.图片去雾MATLAB代码图像去雾技术包括全局及局部直方图均衡化和基于RETINEX理论去雾三种算法局部直方图和retinex(MSR)的参数，懂算法可以自己调节图像亮度含GUI界面只有代码。 ID:495615931294745 ......
合合信息亮相CCIG2023：多位大咖共话智能文档未来，文档图像内容安全还面临哪些技术难题？
近日，中国图象图形大会（CCIG 2023）（简称“大会”）在苏州圆满落幕。本届大会以“图象图形·向未来”为主题，由中国科学技术协会指导，中国图象图形学学会主办，苏州科技大学承办，特邀谭铁牛院士、赵沁平院士、吴一戎院士等百余位国内外知名学者，来自代表企业的技术专家，共话图像图形学术研究与技术创新趋势... ......
别玩手机 图像分类比赛
如今，手机已成为大众离不开的生活工具，而且它的迅速发展使得它的功能不再以通讯为主，手机逐渐发展为可移动的大众传播媒体终端设备，甚至可以比作为第五媒体。当今的大学生群体是智能手机使用者中的一支巨大的的队伍，零零后大学生在进入大学以来，学习生活中过度的依赖手机，甚至上课时忘记携带手机便会手足无措，神情恍... ......
KubeEdge在边缘计算领域的安全防护及洞察
摘要：着重介绍Kubeedge在安全防护方面的实践，并介绍OpenSSF在开源软件安全方面的计划与目标。 本文分享自华为云社区《KubeEdge在边缘计算领域的安全防护及洞察》，作者：华为云云原生团队。 随着开源软件安全漏洞持续引起世界各地政府和企业的关注，越来越多的组织、开发人员、研究人员和安全专 ......
必看！.NET 7 在网络领域的四大更新
http://www.pczh.cn/news/26036.html 最新的 .NET 7 现已发布，我们想介绍一下其在网络领域所做的一些有趣的更改和添加。这篇文章我们将讨论 .NET 7 在 HTTP 空间、新 QUIC API、网络安全和 WebSockets 方面的变化。 HTTP 改进了对连 ......
深度学习---图像分类网络
分类网络 深度学习在图像邻域的应用大致可以分为图像分类、目标检测、图像分割三大类，其中图像分割又可以细分为语义分割、实例分割和全景分割，这一篇梳理下常见的分类数据集和分类网络，后续会重点介绍ResNet，并逐步实现ResNet训练及推理。 一、常用分类数据集 MNIST 内容是0-9的手写数字，60 ......
1、领域驱动设计最佳实践
分层概念 在领域驱动设计中，通常将一个应用系统划分为四层架构，分别是表现层、应用层、领域层和基础设施层。 表现层：负责处理用户界面和用户交互，如接收用户输入，显示输出结果等。 应用层：负责协调应用程序的活动，如处理业务用例和业务流程等。 领域层：负责实现业务逻辑和业务规则，包含领域模型和领域服务等。 ......
Java 中的机器学习正在加速图像处理 Java 开发人员可以使用预训练的机器学习模型快速实现图像分类或对象检测。
来源: https://www.infoworld.com/article/3601711/machine-learning-in-java-is-speeding-image-processing.html 近年来，人们对机器学习的兴趣稳步增长。具体来说，企业现在在各种用例中使用机器学习进行图像识 ......
数字图像处理（绪论）——冈萨雷斯
一、图像处理的范围 数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。本书范围：其输入和输出都是图像的处理，包含从图像中提取特征的处理，也包含各个目标的识别。 二、图像处理的起源 起源于从通过海底电缆从伦敦送到纽约（首先使用特殊的打印设备对图片编码，然后在接收端重建这些图片），后面通过改进数字图片的视 ......