图像处理专题

Photoshop（PS ）CS6 - 2025 软件安装包+安装教程

简体中文运行系统：Win7及以上版本运行环境：64位硬件要求：[email protected]内存@4G(或更高）软件简介：AdobePhotoshop，简称“PS”和“Ps”，是由AdobeSystems开发和发行的图像处理软件

初心领域·2025-03-26 19:05

Python在图像处理领域的第三方库支持（三）

Python在图像处理领域的强大能力离不开丰富的第三方库支持。

赛博AI Lewis·2025-03-26 19:03

使用OpenCV将BMP图像转为8位灰度图 | 原理详解与代码实战

其特点包括：结构清晰：包含文件头、信息头、调色板（可选）和像素数据兼容性强：几乎被所有图像处理软件支持体积较大：适合保存高质量图像但占用空间大1.2BMP文件结构结构名称大小（字节）说明文件头14包含文件类型

小乌龟登顶记·2025-03-26 15:34

opencv-python图像增强一：传统图像去噪方法整理

一、简介：在数字图像处理领域，噪声一直是影响图像质量的重要因素。无论是拍摄过程中的环境干扰，还是传输过程中的信号失真，噪声都可能导致图像模糊、细节丢失，甚至影响后续的图像分析和应用。

CV-King·2025-03-26 15:32

2018版Photoshop从浅入深教程-传智-专题视频课程

2018版Photoshop从浅入深教程—5367人已学习课程介绍[外链图片转存中…(img-Fr20E8so-1732274195154)]学员可以掌握ps软件的基本使用方法，并学会常见修图技巧、背景图设计，可以轻松完成各种图像的抠图、后期处理及初级图像合成效果的制作，进而打造精美商业广告设计图。课程收益第一天初识PS软件第二天图像的基础合成第三天钢笔抠图与文字第四天形状绘图与应用第五天图像调色

2401_89087749·2025-03-26 14:56

从小白到大神，有这些python库就够了，盘点python18个顶级第三方库。

Python的强大之处在于其生态系统——成千上万的库覆盖了Web开发、数据分析、图像处理、机器学习等各个领域。作为新入行的你，哪些库最值得使用呢？

欧子有话说·2025-03-26 13:18

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域，精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。

RockLiu@805·2025-03-26 06:24

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

Python图像处理PIL库安装与使用

安装和使用Pillow库（PIL的现代版本）进行图像处理非常简单。下面我将详细介绍如何安装Pillow库以及提供一些基本的图像处理示例。安装Pillow打开命令提示符或终端。

范哥来了·2025-03-26 05:48

农业无人机：无人机图像处理_（5）.无人机图像在精准农业中的应用

无人机图像在精准农业中的应用1.引言在精准农业中，无人机图像处理技术发挥着重要作用。通过无人机采集的高分辨率图像，农民和农业研究人员可以实时监测作物生长情况、土壤湿度、病虫害状况等，从而实现精准管理。

zhubeibei168·2025-03-26 04:38

OpenCV 基础全方位剖析：夯实计算机视觉开发根基

无论是在前沿的学术研究，还是在蓬勃发展的工业界，OpenCV凭借其强大的功能与高效的性能，为开发者提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，助力无数项目落地。

2201_75491841·2025-03-26 00:09

Illustrator（AI）CS6 - 2025 软件安装包+安装教程

该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到

初心领域·2025-03-25 22:25

科创人·微软中国CTO韦青：数智时代创业得跳下巨人肩膀

文|babayage编辑|笑笑《科创人·认知源代码》专题，以专访嘉宾第一人称口吻，完整分享其认知体系、思维模式及价值观念。本期我们有幸邀请到微软（中国）CTO韦青，分享数

科创人·2025-03-25 16:41

opencv二值化详解

二值化是图像处理中最常用的方法之一，它的目的是将一个像素点从灰度图像转变成彩色图像。可以说二值化是一种常用的图像处理技术。

菩提本无树007·2025-03-25 15:01

阿里微服务架构面试专题：springboot+springcloud+docker

前言微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTfulAPI）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而

java码农之路1·2025-03-25 08:43

纯VM一些让操作解放自己

(方便配置文件和存图放在该位置)4.图像处理的结果统筹脚本.5.运行计数.

虚假程序设计·2025-03-25 08:12

一个简单的人脸识别demo

使用face_recognition和OpenCV库完成人脸检测和识别任务：#导入必要的库importcv2#OpenCV库，用于图像处理importface_recognition#人脸识别库importnumpyasnp

Rainly2000·2025-03-25 08:10

MATLAB图像处理：64级小波变换与边缘检测实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：小波变换是数字信号处理中强大的工具，特别适用于图像分析和处理。本资料包着重探讨如何利用MATLAB进行64级小波变换以实现图像的方向性和边缘检测。通过分析小波变换的多分辨率特性以及其在提取图像细节和边缘信息中的优势，本课程将指导学生通过实际操作步骤，包括图像加载、小波分解、边缘定位及图像重构，来掌握小波变换和边缘检测算法。学生将学习如何使用MATLAB中的wa

ELSON麦香包·2025-03-25 05:48

Nacos架构与原理 - 通信通道

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-03-25 05:14

python matplotlib绘制 3D图像专题（三维柱状图、曲面图

x=np.arange(-4.0,4.0,delta)生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算Z轴数据（高度数据）Z=(Z1-Z2)*2绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride

前端node资料大全·2025-03-25 02:58

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

一、概述啸叫抑制算法也叫声反馈抑制，本专题我们讨论啸叫抑制算法的平台搭建，算法仿真和设备端的工程落地实现。完整记录一个扩声系统的搭建。

aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

OpenCV 基础模块 Python 版

OpenCV基础模块权威指南（Python版）一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core：基础数据结构与操作（Mat/Scalar/Point）│└─imgproc：图像处理流水线

ice_junjun·2025-03-24 15:31

目前常用的机器视觉工具库总结，选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。

提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。优点：高性能，适合复杂的工业应用。提供图形化编程界面（HDevelop），用户友好。支持多种硬件设备（如相机、采集卡）。

yuanpan·2025-03-24 12:41

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

1.生成数据大型语言模型（LLMs）具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据，这对于进行各种实验和评估非常有用。例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！A:正

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

leetcode-hot100-python-专题三：滑动窗口

1、无重复字符的最长子串中等给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例1:输入:s=“abcabcbb”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“abc”，所以其长度为3示例2:输入:s=“bbbbb”输出:1解释:因为无重复字符的最长子串是“b”，所以其长度为1。示例3:输入:s=“pwwkew”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“wke”，所以其长度为3。请注意，

༺ Dorothy ༻·2025-03-24 00:15

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片

岑依惜·2025-03-23 18:58

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

opencv对图像处理

形态学转换：基于图像形状的操作，通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀：腐蚀：求局部最小值，原图高亮部分被蚕食膨胀：求局部最大值，原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大，填充孔洞图像平滑（去噪

syfirst1111·2025-03-23 03:16

OpenCV图像处理基础2

接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。

指尖下的技术·2025-03-23 03:43

初始OpenCV

OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。

指尖下的技术·2025-03-22 22:41

【2017-2025】Adobe Photoshop【PS】软件下载安装

托马斯在父亲的帮助下，开始了图像处理的编程尝试。他们的初始产品是一个用于Mac系统的程序，最初名为

adkjcbqvblq·2025-03-22 22:39

GStreamer —— 3.2、Qt+GStreamer+OpenCV制作图像处理播放器(对每帧图像处理)，支持本地mp4文件、rtsp流、usb摄像头等（可跨平台，附源码）

运行效果介绍本项目是一个结合了Qt、GStreamer和OpenCV的跨平台图像处理播放器项目。该

信必诺·2025-03-22 19:48

人脸识别的一些代码

、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图（这个看着写的挺好的）6、face_recognition和图像处理中

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”，江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日，《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”，耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

Java多线程与高并发专题——Callable 和 Runnable 的不同？

为什么需要Callable？Runnable的缺陷Runnable是JDK1.0就有的，而Callable是JDK1.5新增的，那我们为什么需要Callable？要想回答这个问题，我们先来看看先有的Runnable有哪些缺陷？不能返回一个返回值第一个缺陷，对于Runnable而言，它不能返回一个返回值，虽然可以利用其他的一些办法，比如在Runnable方法中写入日志文件或者修改某个共享的对象的办法

黄雪超·2025-03-21 19:47

并查集：从连通性检测到动态合并的算法艺术

它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作，广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理，并通过实战案例揭示其精妙之处。

六七_Shmily·2025-03-21 07:33

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三）

提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南，请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外，编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯C++（以及Py

AI专题精讲·2025-03-21 04:36

实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成：多模态 AI 的创作力边界

我也第一时间体验了这一功能，再次感受到AI技术对传统图像处理工具的颠覆性冲击。本文从主要功能、安装方法、应用场景，并通过实际测试展示其能力，希望帮助大家更好地了解和使用这一工具。

·2025-03-21 03:54

gralloc usage flags

下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案，并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。

Damon_X·2025-03-21 03:30

【OpenGL】实现三维空间漫游和立方体、球体贴图

图像处理引用文件stb_image.h访问镜像下载：https://gitee.com/mirrors/stb-image主函数main.cpp#include#include#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION

a9c93f2300·2025-03-21 02:48

Python函数专题：引用传参

在Python编程中，函数是一个非常重要的概念。函数不仅能提高代码的可重用性，还能够使代码结构更加清晰。在函数的设计和使用中，参数的传递方式是一个关键的因素。Python中的参数传递有两种主要形式：值传递和引用传递。虽然Python的参数传递机制有时被称为"引用传递"，但实际上它更接近于"对象引用传递"。本文将深入探讨Python中的引用传参及其相关概念。一、基本概念在讨论引用传参之前，首先要理解

圣逸·2025-03-21 00:05

人工智能之数学基础：线性子空间

在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:53

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