nasa-api-照片 使用NASA API从火星探测器获取照片和数据。 科技栈 SpringMVC JSON格式 Lombok 胸叶/引导带

nanoPhotosProvider2 。 将您的自托管照片简单地自动发布到 nanogallery2。 浏览图库中的相册时会按需提供内容。 主要特点： 自动生成响应缩略图 与所有布局兼容：网格、对齐、级联和马赛克 提取主色（单色和渐变/模糊图像） 支持相册 易于安装和维护 - 只有平面文件/没有数据库 访问 nanoPhotosProvider2 主页了解使用详情： ://nanophotosprovider2.nanostudio.org/ 限制 文件名中仅支持英文字符（不支持éàęąùâä... ）。 或者，您可以定义包含特殊字符的元数据文件。 该nanogallery2选项locationHash如果专辑有2倍以上的水平不应该被启用。 :copyright: 执照 nanoPhotosProvider2 是开源的，并在 GPLv3 许可下获得许可。 要求 nanogallery2 >=

face_gui 项目介绍 该项目能够从给定的正面照片中，自动识别脸部区域，并对图像前景进行提取分割，然后替换背景，并按照证件照的规格进行规范化处理。一共由5个模块组成： 1. 头部局部照识别与截取模块设计 利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回归树算法检测面部的68个关键点位置. 2. 图像前景分割 利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割，将人头和衣服等前景分离出来. 3. 证件照规范化 按照规格进行图片处理:分辨率：361×381，分辨率96dpi，位深度24，大小30k左右. 4. 背景替换 根据图片的背景颜色特征进行替换背景（蓝-红-白），如蓝背景变为红背景：将BGR图像转为HSV图像，蓝颜色H通道在78和110之间，然后转换通道将这些像素替换为(0，0，255)即可。 5. 界面

包含实战项目，详细教程。本书内容涵盖了PhotoshopCS6的全部工具和命令讲解，是目前相对最完善的PhotoshopCS6自学教程。 多个实战项目，可以自己学习学习。

swift4.0最新，包括相簿列表，Photos分级从相簿中选择图片

一共13636张图片，适用于一般的车牌识别项目、课设、毕设等，内附有利用CNN实现车牌识别的模型可供大家参考

基于HTML5的3D照片画廊

网络安全与数据恢复相关工具

过去的Vu 让我们一起回忆整个世界！ 贡献 我们欢迎任何热心的开发人员帮助我们构建更好的 PastVu。 您可以使用以下说明安装项目的本地版本。 创建开发环境 （首选选项） 使用 Docker 运行 您需要安装和 。 # Download database dump curl -O https://varlamov.me/pastvu/github/pastvu.gz # Run the mongo container in background docker-compose up -d mongo # Import pastvu db docker-compose exec -T mongo mongorestore --gzip --db pastvu --archive < pastvu.gz # Install node modules docker-compose run

旧照片还原（官方PyTorch实施） | | | | :fire: 使旧照片重现生命，CVPR2020（口服） 通过深潜空间转换恢复旧照片，正在审查PAMI 1 ，2 ，3 ，4 ，2 ，1 ，2 1香港城市大学， 2 Microsoft亚洲研究， 3 Microsoft Cloud AI， 4 USTC 这个项目的笔记 该代码源自我们的研究项目，目的是演示研究思路，因此我们并未从产品角度对其进行优化。 而且，我们将花费时间来解决一些常见问题，例如内存不足问题，分辨率受限，但不会在工程方面涉及太多问题，例如推理速度加快，fastapi部署等。顶一下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。的的的的的的的的话。。。。。。。。。。。