seam地震公开数据 二维模型 如何用python读取
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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用Python实现的Seam Carving算法,参考资料https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python
seam_carving:Python缝雕刻模块
seam_carver Python缝雕刻模块 seam_carver是用于将图像重新定位到更大或更小的任何尺寸的小型工具。 它使用Shai Avidan和Ariel Shamir最初在描述的接缝雕刻过程。 梯度能量(由sobel滤波器确定)和简单的颜色能量的组合用于确定最不重要的接缝。 接缝的增加是通过与本文所述相同的机制进行的。 安装 pip install seam_carver 基本用法 from scipy import misc import numpy as np from seam_carver import intelligent_resize rgb_weights = [ - 3 , 1 , - 3 ] mask_weight = 10 cat_img = misc . imread ( './demo/cat.png' ) mask = np . zeros (
基于Python实现的数字图像Seam Carving算法复现实验.zip
资源包含文件:论文word+英文参考论文+演示视频+项目源码及可执行exe文件+项目截图 阅读Seam Carving for Content-Aware Image Resizing论文,使用python复现论文中的算法并加入到pygame模块中,使其成为一个可交互的兼顾展示过程的demo。 详细介绍参考:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125077519
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基于Python计算机视觉项目 包括forward Seam Carving的实现、基于图的图像分割算法的实现,以及设计到多模型的词袋算法的实现
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手工实现的智能图片处理系统 包含基础的图片处理功能 各类滤波 seam carving算法 以及结合精细语义分割信息 实现智能去除目标的功能 - - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
Python俄罗斯方块小游戏课设
这是一份基于 Python + pygame 的经典俄罗斯方块游戏课程设计完整资料,包含实验报告(Markdown、HTML、PDF 三种格式)、全部源码、3 张运行截图、答辩 PPT。源码按设置常量、方块定义、棋盘碰撞、最高分存档、游戏主控拆成 6 个 Python 文件,只依赖 pygame 一个第三方库,pip 装完就能玩。 游戏实现了 7 种经典方块 I/O/T/S/Z/J/L,从顶部随机生成自动匀速下落;方向键左右移动、上键旋转、下键软降、空格硬降直接落底;左右移动、旋转、下落都做碰撞检测,不穿墙不重叠;某一行填满自动消除,上方方块整体下落补位,一次消 1/2/3/4 行分别得 100/300/500/800 分再乘等级;每累计消 10 行升一级,下落间隔缩短;右侧信息栏提前显示下一块形状;游戏结束打破最高分自动写本地 JSON。 几个值得参考的实现点:画面渲染跑 60 帧,方块下落节奏单独用计时器控制,不会因为电脑快慢导致下落忽快忽慢;开始菜单、游戏中、暂停、结束四个状态用状态机切,暂停和继续同一个键切换;最高分 JSON 被删被写坏、磁盘只读都不崩,读不到当 0 分处理;每个按键都绑了真实事件,没有空实现。 适合正在做 Python 游戏开发课程设计的学生,以及想学习"pygame 事件循环 + 碰撞检测 + 游戏状态机"完整小项目的自学者。拿到手后 cd src,pip install -r requirements.txt,python main.py 即可启动,回车开始游戏,P 键暂停,方向键操作,Windows 10/11 开箱即用。
Seam Carving的C++实现代码
SeamCarving的C++实现代码,使用opencv库。包含完整项目工程及测试图像,可直接使用
seam carving的代码.rar
采用c++实现seam carving论文中的全部功能:包括图片的缩小、放大、目标的移除、保护等。其中分为两个程序,其中一个是做的图片的缩小放大,命名为one;另外一个程序为目标的移除和保护,命名为two。均是基于c++实现的,其中用到了opencv,没有下载这个库的同学记得下载后再运行哈
seam_carving
seam_carving
seam carving源程序.zip_image resizing_seam carving_seam carving 放大_
这是关于内容敏感图像重定向的代码,可以在放大或缩小图片的同时尽量保留图片的内容和结构。
seam caving
siggraph的一篇文章,主要的思想是动态规划找一条能量函数最小化路径,然后添加或者去除。
mahmoudnafifi-seam-carving-b553f4e_709com_数字图像处理_seamcarving_
seam carving定义了穿过整幅图像的像素线(即seam),它是由图像中最低能量的像素组成的。如左下图中画出了一个横向的seam和一个纵向的seam。
YOLOv8融合SEAM注意力[项目代码]
本文详细介绍了如何将SEAM(Spatially Enhanced Attention Module)注意力机制融合到YOLOv8模型中,以提升遮挡情况下的识别性能。SEAM通过增强未遮挡区域的特征响应,动态调整特征图中的关注点,从而改善遮挡区域的识别效果。文章提供了具体的实现步骤,包括创建SEAM模块文件、导入模块、修改YAML配置文件等,并给出了两种不同的YAML配置方案(SEAM和MultiSEAM)。此外,文章还提到SEAM模块可以灵活添加到骨干网络的不同位置,以适应不同数据集的需求。
seam-retrieval:快速自注意多模式检索
快速自注意多模式检索 注意:我们的论文“快速自注意多模式检索”的原始代码受保护。 为了提供公共版本,我们从以下代码中派生了此代码: : ,并通过添加自关注机制以及主要提出的方法对其进行了修改。 依存关系 我们建议对以下软件包使用Anaconda。 Python 2.7 (> 0.1.12) (> 1.12.1) 朋克句子分词器: import nltk nltk . download () > d punkt 下载资料 下载数据集文件和预训练的模型。 我们使用产生的。 要使用完整的图像编码器,请在,和从其原始来源下载图像。 wget http://lsa.pucrs.br/jonatas/seam-data/irv2_precomp.tar.gz wget http://lsa.pucrs.br/jonatas/seam-data/resnet152_precomp.tar.
计算机视觉期末大作业1
作业包含数据集 data.zip 一份,数据集包含 imgs 和 gt 两个文件夹,gt 中的图片为 imgs 对应图像的前景区域标注,图片名称为 XXXX.p
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