OpenCV4.x图像处理实例-YOLO v8检测与识别物体
本文将详细介绍通过OpenCV的DNN模块，使用YOLO V8模型进行对静态图像、视频流和摄像头进行物体检测与识别。
图像隐写技术简介（理论版）
常见的隐写术及其简单介绍
数字图像处理之matlab实验（五）：形态学图像处理
数字图像处理之matlab实验基础
机器视觉旋转中心的标定
机器视觉旋转中心标定原课
图像处理：灰度图片线性截断拉伸
线性拉伸算法对于某些灰度图像，其对比度增强效果良好，但是适应性不强，如果图像中存在坏点或者存在少量像素值散布较大的情况，该方法失效。线性截断拉伸算法是线性拉伸算法的改进，可以克服线性拉伸算法的缺陷，具有剔除异常点的功能，适应性强，能较好地处理各种灰度图像。
python实现人脸识别（face_recognition）
本项目是世界上最强大、简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待
MATLAB【数字图像处理】 实验五:形态学图像处理
1、任选一种结构算子实现对图像或目标的开、闭、腐蚀和膨胀运算。图1 第一题2、采用形态学处理方法实现图像去噪。图2 第二题3、对图像分割实验（实验四）得到的分割结果进行形态学处理，对肺部区域的空洞进行填充。*4、请用形态学算法生成只包含边界接触的圆形。（选做题）图3 第四题...
Python——图像缺失弥补
关于loss值的选取：对于completion比较简单，采用MSE值来计算，就是简单地用生成的图片和真实图片做一个减法，就可以得出loss值；这个图片去跑completion网络，并且把网络参数保存——然后在completion基础上，用global completion得到的全局图片和生成的loc
通过Python的PIL库进行图像的过滤
ImageFilter是Python图像处理库PIL中的一个类，提供了一些常用的图像滤波器。它可以用来对图像进行模糊、边缘检测等处理。
Photoshop (PS)下载安装
Photoshop，简称PS，是一款常用和功能强大的图像处理软件。主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。PS有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。
一键AI绘画-生成自己想要生成的图片（你懂的）。
https://colab.research.google.com/drive/1_Ma71L6uGbtt6UQyA3FjqW2lcZ5Bjck-#scrollTo=uQBR9zXQGJrn
MATLAB学习——低通滤波（频域滤波(一)）
频率域图像增强首先通过傅立叶变换将图像从空间域转换到频率域，在频率域对图像进行处理，处理后再将图像进行傅立叶反变换转换到空间域。让低频率通过，而滤掉或衰弱高频率。作用是过滤掉包含在高频中的噪声。所以低通滤波的效果是图像去噪声平滑增强。其中D0为巴特沃斯低通滤波器的截至频率，参数n为巴特沃斯滤波器的阶
图像处理之阈值分割[全局阈值、Otsu阈值和迭代式阈值分割]
背景CO的灰度级为0 ~ t-1，目标C1的灰度级为t ~ L-1。对于物体和背景对比较明显的图像，其灰度直方图为双峰形状，可以选择两峰之间的波谷对应的像素值作为全局阙值，将图像分割为目标对象和背景。迭代阈值法是阈值法图像分割中比较有效的方法，通过迭代的方法来求出分割的最佳阅值，具有一定的自适应性。
基于MATLAB的单目摄像机标定
最近接触了摄像机标定实验，感觉还挺有意思，操作也不难，因此借此篇文章记录分享一下怎么使用MATLAB工具箱进行单目摄像机标定。本篇文章是对自己做实验的一次记录，可能实验结果误差很大，因为手动标定可能不是很细节，但是整体摄像机单目标定操作流程如此所示。如有存在不足之处，还请指正！以上操作环境为 MAT
智能图像处理技术：开启未来视觉时代
围绕文档图像处理及 OCR 领域等前沿技术展开讨论，寻找文档图像处理领域的未来进阶方向。
指纹识别综述(3): 特征提取
全面介绍从指纹图像提取脊线方向场、奇异点、细节点等特征的各种代表性方法。
2.1.1 摄像头
摄像头是目前自动驾驶车中应用和研究最广泛的传感器，其采集图像的过程最接近人类视觉系统
图像处理—数据集的构建
本内容针对有监督学习的图像，处理数据集。
毕业设计-基于 MATLAB 的图像去雾技术研究
毕业设计-基于 MATLAB 的图像去雾技术研究：工业促进了人类社会的发展，随之而来的是空气污染越来越严重，空气中悬浮的尘粒和水滴在大气光的散射和吸收下形成雾霾。雾霾天气条件下，自然光受空气中悬浮粒子的干扰发生散射，使所获取的户外图像对比度和色彩饱和度降低，图像细节模糊不清，其视觉效果会显著降低，从
适用于计算成像领域无参考图像的图像信噪比评价方法（SNR,PSNR,SSIM）（基础）
图像信噪比计算，单幅图像信噪比计算。
