这是一个关于数字图像雾化处理的程序源代码 -This is a digital image on the atomization of source code

深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集 深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集

数字图像处理期末综合实验：对给定含噪声图像“期末图像综合实验.bmp”，编写C程序识别出图像中各种颜色物体的不同大小物体的个数。（含代码及实验报告）

资源包含文件：课程报告word和pdf两个版本+代码 本次要求将图片前景的黑色栏杆去除，恢复遮挡部分。要求修改的图片有两张，第一张图片的前景栏杆较窄，第二张图片的前景栏杆大部分较窄，有一根栏杆较粗。 （原图片一和图片二） 为了去除遮挡部分，首先需要找到遮挡部分的位置，即 mask，这一步使用一系列图像处理的方法来完成。 针对第一张图片，由于遮挡物较窄，我使用了 Fast Marching Method 算法来实现去遮挡，该算法运算较快，对窄遮挡物去除效果较好，但对宽遮挡物（宽度大于 15 像素）进行修复时会出现模糊现象(Telea, 2004)。 因此，针对第二张图片的宽栏杆部分，我使用了 criminisi 算法来进 行修复，该算法运算较慢，但对宽遮挡物修复效果极佳(Criminisi, Perez, & Toyama, 2003)。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125326824

七彩色图片批量处理工具可以实现图片压缩，缩小图片尺寸，图片旋转，图片加文字或图片水印，调整亮度与对比度，图片去色，去除图片Exif信息(拍摄时间，相机型号信息)，CMYK转RGB等，全部支持批量处理。支持处理的图片格式：JPG, PNG, BMP, GIF(静态), PSD, TBI。 注意：图片处理后将采用JPG格式保存。 这是一款绿色软件，下载后解压缩就能使用，无需安装。 七彩色图片批量处理工具更新： 1、新增对使用[alpha通道]的bmp图片的处理支持。 2、提升图片处理速度。 七彩色图片批量处理工具截图：

图像视频处理 coursework

资源包含文件：设计报告word+MATLAB代码 本项目对低照度图像进⾏灰度化，计算并显⽰以上低照度图像的灰度直⽅图和离散傅⾥叶变换频谱幅度图；对低照度图像分别进⾏直⽅图均衡化和同态滤波操作，并对两种算法的最终结果进⾏对⽐。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122977175?spm=1001.2014.3001.5502

主要介绍了Python图像的增强处理操作,结合实例形式分析了使用ImageEnhance类处理图片的亮度、对比度、色度以及锐度等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

计算机数字图像技术是计算机应用学科中非常重要的分支,其应用领域涉及到测量、计算机辅助设计、物理、三维立体模拟等各行各业。而且随着计算机硬件性能的提升,图像处理算法的改进,更是拓宽了数字图像处理技术的应用面。本文着重探讨了当前数字图像处理技术的应用现状,以及数字图像技术在未来的发展趋势。

通过matlab进行图像信号处理，将真实照片进行漫画风格化