Seamless是一款专业的无缝贴图制作软件,比起Genetica这种专业贴图制作插件,Seamless或许不是最好的无缝贴图制作软件,但是如果单论无缝贴图处理,Seamless处理非常迅速,可以为您节省大量的时间。需要此款工具的朋友们可以前来下载使用。 Seamless软件注册机下载地址:点击下载 注册说明 1、安装之后,打开主程序,点击菜单上的注册选项 2、然后打开keygen.exe
2024-08-29 14:52:48 2.82MB 图形图像
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国产医用荧光内窥镜图像融合效果展示图
2024-08-29 00:06:41 5.84MB 医疗图像 图像处理
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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-08-28 16:48:18 3.46MB matlab
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Deblurring Gray Images Using the Lucy-Richardson Algorithm lena256x256。使用matlab中deconvlucy函数进行图像处理,进行过多次的迭代实验以及图像恢复的方法,包含两种图形的大小处理方式
2024-08-27 15:47:11 2KB matlab Richardson lucy 图像处理
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将图片转换成LVGL的源码文件,最方便的是通过LVGL官网的链接https://lvgl.io/tools/imageconverter。鉴于LVGL官网访问不便,或是无法联网的情况下,可使用本工具。 工具名称:lvgl_image_converter 运行环境:Python 安装需求:pip install -r requirements.txt 基本用法:详见压缩包内的说明文档 用法示例: python3 lv_img_conv.py -f true_color_alpha -cf RGB888 -ff BIN -o test -r ./images
2024-08-26 19:00:12 352KB
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图像处理领域,OpenCV是一个强大的库,尤其在计算机视觉任务中被广泛应用。这个压缩包文件专注于使用OpenCV和Python进行轮廓检测,旨在帮助我们识别和处理图像中的特定对象,特别是红色和蓝色的目标。让我们详细了解一下这个主题。 我们要理解的是**二值化**。在图像处理中,二值化是一种将图像转换为黑白两色调的过程,以便更容易地分析和处理。通过设置一个阈值,图像中的像素会被分为两个类别:低于阈值的像素变为黑色,高于或等于阈值的像素变为白色。这样可以简化图像并突出目标特征。 接着是**阈值分割**,这是二值化的一个变种,它允许我们根据不同的条件来分割图像。在处理红蓝目标时,我们可以设置特定的色彩阈值,使红色和蓝色目标在图像中脱颖而出。 **轮廓检测**是图像处理中的重要步骤,OpenCV提供了`findContours`函数来实现这一功能。该函数可以找出图像中所有独立的不连续区域的边界,这对于识别和定位图像中的特定形状非常有用。在本案例中,我们可能使用它来找到红色和蓝色目标的边缘。 筛选是后续步骤,目的是从检测到的所有轮廓中选择出我们需要的目标。这通常通过比较轮廓的面积、周长、形状等特征来完成。例如,我们可以过滤掉面积过小或过大,或者形状不符合预期的对象。 **绘制和展示**是将结果可视化的重要环节。`cv2.drawContours`函数可以帮助我们在原始图像上绘制出检测到的轮廓,这不仅有助于验证算法的效果,也方便了后续的人工分析和调整。 压缩包中的`demo2.png`和`demo1.png`是示例图像,它们可能包含了红色和蓝色目标,供我们运行代码进行处理。`generate_contour.py`是主要的Python脚本,里面包含了上述提到的所有图像处理步骤。通过运行这个脚本,我们可以看到如何应用这些技术来检测和显示图像中的目标。 这个压缩包提供了一个完整的流程,从图像预处理到目标检测,再到结果展示,对于学习OpenCV和Python在图像处理上的应用,尤其是轮廓检测,是一个很好的实例。掌握这些知识后,你不仅可以识别特定颜色的目标,还能将其应用到更复杂的计算机视觉任务中,如目标跟踪、物体识别等。
2024-08-26 08:12:48 111KB 图像处理 opencv python
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该软件包包含一组工具,允许使用移动最小二乘算法实时变形点和图像。 这是一种无需使用薄板样条算法提供的计算扩展技术即可获得良好图像变形的快速技术。 该算法发表在Scott Schaefer,Travis McPhail,Joe Warren的论文“使用最小二乘法进行图像变形”中
2024-08-23 17:24:10 1.13MB matlab
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Helicon Focus 是一款通过整合聚焦区域从几个部分聚焦的图像创作一张完全聚焦图像的工具。它被设计用来在进行宏观摄影、显微摄影和超焦距山水摄影时解决浅景深问题。 Helicon Focus能够从多张部分聚焦的图片,通过比较聚焦区域,生成完全聚焦的图像。软件专为超倍摄影,显微摄影和超焦距风景摄影设计,解决这些领域存在的景深较小的问题。软件还能够处理经常改变大小和位置的物体的连拍问题。这一功能在超倍摄影中具有很重要的作用。
2024-08-22 11:10:55 92.45MB 聚焦图像
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【内容概要】: LabelMe智能标注版是一款集成SAM(Segment-Anything Model)的高级图像标注工具,专为AI项目设计。它不仅提供传统的手动标注功能,还融入自动化标注支持,利用SAM模型初步识别图像中的目标区域,显著加快标注效率。用户可交互式调整模型预测,实现精准标注,导出多样化数据格式,无缝对接各类机器学习与深度学习框架。 【适用人群】: 该工具面向AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员、图像处理专业人士以及对图像数据集有精细化标注需求的学生与教师,特别是追求高效标注流程与高质量数据集构建的用户。 【使用场景】: 广泛适用于自动驾驶、医疗影像分析、无人机监测、卫星图像处理、生物多样性研究、安防监控、电子商务商品识别等领域的图像数据预处理。特别适合大型图像数据集的快速标注项目,或需要高精度物体轮廓细节的复杂场景标注工作。 【目标】: 通过结合用户指引的智能辅助标注与人工审核调整,显著减少手动标注时间,提升标注精度与一致性,简化AI模型训练数据准备流程,加速算法研发周期,助力实现更高效、更准确的计算机视觉模型训练与应用部署。
2024-08-22 09:35:56 12.33MB 人工智能 图像标注
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FluidImporter是一款专为sketchup用户制作的模型导入插件,使用这款插件可以将各种模型文件导入到草图大师中进行编辑,支持.obj、.fbx、.stl、.ply、.3ds、.dae、.ase等格式,而且导入后模型的布局和格式不会改变,包括原来的材质、贴图、颜色和网格面等信息,欢迎有需要的朋友们前来下载使用。 支持文件格式 包括 .obj, .fbx, .stl, .ply, .x
2024-08-21 10:07:35 16.97MB 图形图像
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