【图像处理】从点云数据中提取边界（识别和追踪）（Matlab代码实现）
现有的解决方案在以下一种或多种情况下存在缺陷:沿凹形状识别细节，单独识别形状内的“洞”，适当的边界跟踪，以及沿正则化建筑轮廓保存详细信息。通过使用输入数据中的最大点对点距离，识别步骤的解决方案正确地检测任何类型形状的边界边缘，并单独识别形状内部的孔(如果有的话)。所提出的跟踪算法将边界边划分为段，准
Stable Diffusion web UI 部署详细教程
本文使用 AutoDL 平台进行 Stable Diffusion web UI 云端部署AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL。
Halcon直线检测
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【01Studio MaixPy AI K210】13.颜色识别
【代码】【01Studio MaixPy AI K210】13.颜色识别。
K210入门使用处理图像畸变方法
K210基础入使用教程处理图像畸变的方法
AI数字人：语音驱动面部模型及超分辨率重建Wav2Lip-HD
数字人打造中语音驱动人脸和超分辨率重建两种必备的模型，它们被用于实现数字人的语音和图像方面的功能。通过Wav2Lip-HD项目可以快速使用这两种模型，完成高清数字人形象的打造。
Planet（鸽群卫星）遥感数据（3m）介绍及下载
最近因项目需要高分辨率的光学影像来识别细小地物，但目前公开的光学遥感卫星最高分辨率仅为10m（这里主要指的是RGB合成的真彩色影像），也尝试去高分卫星所属的分管中心申请高分卫星影像，流程繁琐不说，好不容易申请到了，发现对同一区域每年就随便开放两景数据，这不是敷衍人？？？最后，转向商业卫星，看看有没有
二维图像处理到三维点云处理
下面是opencv和pcl的特点、区别和联系的详细对比表格。OpenCV和PCL虽然有一些相似之处，但它们的应用场景和功能是有所不同的。OpenCV主要用于图像处理和计算机视觉领域，而PCL则主要用于点云处理和三维重建领域。
Python案例分析｜使用Python图像处理库Pillow处理图像文件
本案例通过使用Python图像处理库Pillow，帮助大家进一步了解Python的基本概念：模块、对象、方法和函数的使用使用Python语言解决实际问题时，往往需要使用由第三方开发的开源Python软件库。本案例使用图像处理库Pillow中的模块、对象来处理图像：实现读取图像、获取图像信息、调整图像
K210连接不上Maxipy IDE
但还是没有解决，而且在用kflash连接的过程中也遇到了“握手失败请检查串口设置，ERROR Novaild Kendryte K210 found in Auto Detect...”的问题，再搜索了一番后还是没有解决两个都是连接不上（心态小崩）。我尝试着想，是不是因为我提前把屏幕和摄像头都安到开
图像处理中调用matlab自带均值滤波、高斯滤波和中值滤波函数的案例以及自编均值滤波的案例。
利用matlab自带均值滤波器的代码，分别对一幅图像实现3*3，5*5，7*7，9*9的均值滤波，并对实验结果进行分析。分别给干净图像添加高斯和椒盐噪声，然后进行均值滤波、高斯滤波和中值滤波，并对实现结果进行分析。自编均值滤波器对一幅图像实现填充后，并完成3*3，5*5，7*7，9*9，11*11的
MICCAI 2022论文集分享
MICCAI 2022论文集百度y分享.
海康摄像头前端调用实时画面解决方案（无插件版开发）
项目中有一个需求，是需要把海康摄像机的实时画面在项目前端的页面中展示出来。本文的技术栈主要用到了等，辅助软件主要有海康自带的iVMS-4200 3.9.1.4 客户端、VLC media player等。原先最开始是想使用海康官方提供的WEB无插件开发包，但是在实际开发中发现有部分海康摄像头型号不支
oneAPI人工智能分析工具包实现图像处理
oneAPI是一个由英特尔（Intel）主导的、面向异构计算的开放标准和平台。它旨在简化和加速跨多种硬件架构的应用程序开发，包括CPU、GPU、FPGA和其他加速器。oneAPI的发展始于英特尔意识到在异构计算时代，开发者面临的挑战越来越多。不同硬件架构有各自独特的编程模型和工具链，给开发和维护带来
Google Earth Engine（GEE）计算热度（LST）
今天来分享一下如何在GEE中计算热度，用地表温度来反演LST
保障AI时代的图像安全：揭示解决虚假图片危机的三种策略
保障 AI 时代图像安全：揭示 AI 图像篡改、生成式鉴别与 OCR 对抗攻击的技术解决方案。
图像的灰度化灰度值的读取Matlab
在matlab工作区选取灰度矩阵I，即可得到图像详细的灰度值矩阵。使用数据游标测得灰度图片上，海域灰度为218，陆地灰度为243。figure->工具->数据游标。
ImageJ 用户手册——第四部分（ImageJ用户界面）
自定义工具是允许与ImageJ工具栏和/或图像画布进行自定义交互的附加组件（宏和插件）。它们安装在“颜色选择器工具”和“更多工具菜单”之间的工具栏右侧。启动时，从ImageJ/macros/StartupMacros.txt加载默认的工具集。稍后，可以使用“更多工具”菜单添加或替换工具。如前所述，自
Halcon自标定做畸变校正
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