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  1. 编程语言:Python
  2. 代码类别:图形图像处理
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1. python计算机视觉.pdf

  本书是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖 Python 语言讲解了基础理论与算法,并通过 大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、 立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。(This book is an authoritative guide to computer vision programming, which explains basic theories and algorithms based on the Python language.A large number of examples carefully analyze object recognition, content based image search, optical character recognition, optical flow, tracking, 3D reconstruction,Stereoscopic imaging, augmented reality, attitude estimation, panoramic creation, image segmentation, noise reduction, image grouping and other techniques.)

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2020-10-13发布

2. PythonSIFT

说明:  图像配准SIFT算法,使用python实现(github搬运)(image resigtration sift)

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2020-10-12发布

3. faceDetection_HOG

说明:  利用HOG算子实现电脑读取图像并进行面部识别与检测(Using hog operator to realize computer reading image and face recognition and detection)

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2020-10-11发布

4. 目标检测定位算法源码

说明:  这个一个在目标检测中起定位作用的神经网络代码,不过这次我没有写使用教程,东西应该不难。(This is a neural network code that plays a role in target detection, but this time I did not write a tutorial, things should not be difficult.)

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2020-10-08发布

5. compare_SSIM

说明:  给定两张图片,利用ssim来计算两张图片他们之间的ssim相似度(compute ssim between two images)

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2020-09-13发布

6. shuangmu

  双目匹配计算视差,生成深度图。(前提是用自己标定好的摄像头拍的图片,导入内外参数然后进行立体匹配)(Binocular matching calculates parallax and generates depth map.(The premise is to take a picture with your own calibrated camera, import internal and external parameters, and then stereo matching))

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2020-09-03发布

7. shuangmu

说明:  双目匹配计算视差,生成深度图。(前提是用自己标定好的摄像头拍的图片,导入内外参数然后进行立体匹配)(Binocular matching calculates parallax and generates depth map.(The premise is to take a picture with your own calibrated camera, import internal and external parameters, and then stereo matching))

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2020-09-03发布

8. huang

  1维LBP算法,在一维上做LBP算法,用于提取微表情特征(1-dimension LBP,abstract microfacial expression features)

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2020-09-02发布

9. 三维空间维罗尼算法演示voronoi3d

  python实现的三维空间维罗尼图算法演示。(3d voronoi use python)

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2020-07-16发布

10. voronoi3d

  python实现的三维空间维罗尼图算法演示。(3d voronoi use python)

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2020-07-16发布

11._CNN

说明:  以图搜图,深度学习,采用vgg16,对应文件夹放入图片即可使用(image_retrieval_platform-master)

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2020-07-12发布

12. SLIC超素1

说明:  通过超像素算法,读入图片确定分割数,得到最佳图像分割结果(Through the superpixel algorithm, read in the picture to determine the number of divisions to get the best image segmentation result)

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2020-07-08发布

13. 用Python语言实现Poisson Image Editing(泊松编辑)算法

  用Python语言实现Poisson Image Editing(泊松图像编辑)算法(implementation of Poisson Image Editing algorithm with python.)

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2020-07-05发布

14. morphological

  图像的腐蚀、膨胀、开、闭运算。用菱形算子进行。(Image of erosion, dilation, opening and closing operation)

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2020-07-03发布

15. unet-master 2

说明:  使用unet对图像进行分割的源码,里面有训练集,可以根据自己的需要更换训练数据。(Use the source code of the image segmentation using UNET, which has a training set, you can change the training data according to your own needs.)

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2020-06-29发布

16. KNN手写数字识别

说明:  可支持手写数字识别,r和python两种语言编写,生成画板鼠标手写输入,也支持上传图片(Handwritten digit recognition)

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2020-06-26发布

17. ssd.pytorch

  SSD: Single Shot MultiBox Object Detector, in PyTorch A PyTorch implementation of Single Shot MultiBox Detector from the 2016 paper by Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang, and Alexander C. Berg. The official and original Caffe code can be found here. Table of Contents Installation Datasets Train Evaluate Performance Demos Future Work Reference

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2020-06-25发布

18. ssd.pytorch

说明:  SSD: Single Shot MultiBox Object Detector, in PyTorch A PyTorch implementation of Single Shot MultiBox Detector from the 2016 paper by Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang, and Alexander C. Berg. The official and original Caffe code can be found here. Table of Contents Installation Datasets Train Evaluate Performance Demos Future Work Reference

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2020-06-25发布

19. 5

说明:  python实现双目立体匹配SGBM算法(SGBM algorithm for binocular stereo matching based on Python)

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2020-06-24发布

20. laplacian

  Calculate the Laplacian of an image, can be accelerated by the GPU.

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2020-06-21发布