▍1. week5
说明： 吴恩达第五周作业。学习算法分两部分进行理解，第一部分是根据code对算法进行综述，第二部分是代码(The learning algorithm is divided into two parts, the first part is to summarize the algorithm according to the code, the second part is the code)
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▍2. defogging_hekaiming
说明： 何凯明的暗通道去雾算法，Python版本代码(image defogging based on dark channel)
▍4. Envalue
说明： 本代码总结了信息熵、条件信息熵、PSNR、SSIM等图像评价指标(This code summarizes information entropy, conditional information entropy, PSNR, SSIM and other image evaluation indexes)
▍5. 对影像进行SavitzkyGolay平滑ENVI_Savitzky_Golay_Filter
说明： 对影像进行SavitzkyGolay平滑，去除噪点(To smooth the image and remove the noise)
▍6. sift_point
说明： 图像的尺度不变特征特征点提取，快速提取图像的特征点(SIFT feature extraction of image)
▍7. pca+svm
说明： pca-svm的人脸识别，利用pca进行人脸特征提取，再利用svm进行聚类分析(Face recognition based on PCA SVM)
▍8. capture_camera
说明： 图像凭借代码，捕获摄像头进行图像拼接。利用柱面投影的方式进行投影，然后对图像进行拼接。(image stitching program)
▍9. tiffsilde
说明： 使用python中的opensilde库对tiff格式图片进行分割。(TIFF format image segmentation.)
▍10. Convlution3D-master
说明： 行为识别3D卷积神经网络,ucf或者KTH数据集都可以使用(3DCNN for action recognition)
▍11. 图像处理与机器视觉
说明： 对图像进行RGB、HSV单通道分离，滤波，合并。(Single-channel filtering and merging of images)
▍12. computer_vision-master
图像特征提取，有SIFT、BOW、VLAD、LBP、HOG、FishVector、gist、Metric、colorhist。(Image feature extraction, including SIFT, BOW, VLAD, LBP, HOG, FishVector, gist, Metric, colorhist.)
▍13. computer_vision-master
说明： 图像特征提取，有SIFT、BOW、VLAD、LBP、HOG、FishVector、gist、Metric、colorhist。(Image feature extraction, including SIFT, BOW, VLAD, LBP, HOG, FishVector, gist, Metric, colorhist.)
▍15. SlidingWindow_based
滑窗计算刀具磨损量，拟合刀具边界，自动计算磨损量(sliding window based tool wear calculation)
▍16. SlidingWindow_based
说明： 滑窗计算刀具磨损量，拟合刀具边界，自动计算磨损量(sliding window based tool wear calculation)
▍17. hucai
水表图像识别 图像预处理 哈哈就不懂四周(Water Meter Image Recognition)
▍18. hucai
说明： 水表图像识别 图像预处理 哈哈就不懂四周(Water Meter Image Recognition)
▍19. opencv Snake
说明： opencv中的一段 snake的代码, opencv snake,(A piece of Snake code in opencv, opencv snake,)
▍20. deeplab V3和unet
利用全卷积神经网络，实现图像的语义分割，基于tensorflow的keras可以直接运行(Using the full convolutional neural network to achieve semantic segmentation of images, keras based on tensorflow can be run directly)
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