▍1. brisk
说明： 利用brisk算法对两张图片进行特征检测，并且实现图像拼接。(The brisk algorithm is used to detect the features of the two images and realize the image mosaic.)
更多选项
▍2. ransac
说明： sift特征提取，ransac剔除匹配点进行优化，实现图像拼接。(SIFT feature extraction, RANSAC eliminate matching points for optimization, to achieve image mosaic.)
▍3. 5. Morphological Operations
说明： how to apply morphological operators on images
▍4. imfill
点云插值，离散点云插值，孔洞填充，使用python语言(Point cloud interpolation, discrete point cloud interpolation, hole filling, using Python language)
▍5. imfill
说明： 点云插值，离散点云插值，孔洞填充，使用python语言(Point cloud interpolation, discrete point cloud interpolation, hole filling, using Python language)
▍6. myshow.py
在simpleitk环境下显示2D 3D图像 并与之互动(Display and interact with 2D 3D images in the simpleitk environment)
▍7. OpenCV官方教程中文版(For Python)
官方出版的opencv教程，学习opencv必备。(Officially published opencv tutorials are essential for learning.)
▍8. OpenCV官方教程中文版(For Python)
说明： 官方出版的opencv教程，学习opencv必备。(Officially published opencv tutorials are essential for learning.)
▍9. mmdetection-master
基于mmdetection框架的深度学习目标检测框架(deep learning object detection based on mmdetection)
▍10. mmdetection-master
说明： 基于mmdetection框架的深度学习目标检测框架(deep learning object detection based on mmdetection)
▍11. mx-maskrcnn-master
我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)
▍12. mx-maskrcnn-master
说明： 我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)
▍13. deformation_transfer_python_for_same_face
对三角网格进行驱动形变，使用Deformation transfer of Triangular Mesh算法(Driving Deformation of Triangular Mesh)
▍14. deformation_transfer_python_for_same_face
说明： 对三角网格进行驱动形变，使用Deformation transfer of Triangular Mesh算法(Driving Deformation of Triangular Mesh)
▍16. facedetectandrecognition-dlib-python3.6
说明： 机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技 能，为包括人脸识别领域的人工智能的发展做出了极大的贡献。本文探索如何应用机器学习中的一些技术，使计算机更好地完成人脸识别领域中的人脸检测和人脸验证。 在人脸检测方面，针对如何快速、准确地检出人脸的问题，基于DLIB中特征模型，可以快速提取检测出人脸，并且提取出人脸特征点,主要作用就是快速检测定位人脸。在训练过程中，引入了ResNet机器学习算法，该算法采用多层卷积神经网络结构，对人脸进行多层特征提取和描述，得到人脸特征描述符。通过测试可以证实了上述方法能够检测和识别人脸。(In terms of face detection, for the problem of how to detect faces quickly and accurately, based on the feature model in DLIB, you can quickly extract and detect faces, and extract face feature points, the main role is to quickly detect and locate faces. In the training process, the VGG-FACE machine learning algorithm is introduced. This algorithm uses a multi-layer convolutional neural network structure to perform multi-layer feature extraction and description on the face to obtain the face feature descriptor. Tests can confirm that the above method can detect and recognize human faces.)
▍17. mytest1
说明： 以中心图像为模板，将其他八张图映射到模板中，然后粘贴到对应位置完成拼接(Take the center image as the template, map the other eight images to the template, and paste them to the corresponding position to complete the splicing)
▍18. yolov3-master-protorch
说明： 目前一种快速稳健的卷积神经网络yolov3的代码，在protorch平台上运行(At present, the code of yolov3, a fast and robust convolutional neural network, runs on the platform of protorch)
▍20. picture_encryption
说明： 使用python实现图像的加解密算法，涉及到基于RC4的图像加解密，基于logistic的图像加解密，arnold图像置换，有图像界面，使用QT制作(Using Python to implement image encryption and decryption algorithm involves image encryption and decryption based on RC4, image encryption and decryption based on logistic, Arnold image replacement, image interface, QT production)
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