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Arm-2D

轻量级2.5D图像处理库 为Cortex-M处理器设计

Arm-2D2D图像处理Cortex-M嵌入式GUI低内存占用Github开源项目

Arm-2D是一个开源的2.5D图像处理库,专为资源受限的Cortex-M处理器设计。它提供低级2D图像处理功能,作为硬件抽象层支持GUI开发。Arm-2D采用轻量级设计,内存占用极低,并保持向后兼容。支持Alpha混合、遮罩、图像复制、颜色转换等功能,适用于IoT设备、家电、手持和可穿戴设备的图形界面开发。

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EasyImage2.0是一个开源的图床程序，支持多文件上传、API接口、图片压缩和水印添加。该项目无需数据库，适合个人和小型网站使用。EasyImage2.0提供详细文档和多种插件，可满足各种图片存储和分享需求。项目持续更新，兼容性强，是轻量级图床解决方案的理想选择。
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该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能，包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法，并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源，采用MIT许可证。
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onnx2c - 为微控制器优化的神经网络部署工具
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onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。
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tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。
pixi-live2d-display - 高性能Live2D模型渲染和交互框架 适用于PixiJS
CubismGithubLive2DPixiJSWebGLpixi-live2d-display开源项目
pixi-live2d-display是一个通用Live2D框架，适用于PixiJS。该框架支持所有版本的Live2D模型，提供简化的API接口和自动交互功能。它统一了不同版本Live2D模型的使用方式，支持PIXI.RenderTexture和PIXI.Filter，并提供Pixi风格的变换API。框架完全支持TypeScript，便于开发者快速集成和控制Live2D模型。
flowty-realtime-lcm-canvas - LCM驱动的实时草图到图像转换演示
AI图像生成GPU性能GithubGradioLCM实时绘图开源项目
flowty-realtime-lcm-canvas是一个基于LCM和Gradio库的开源项目，实现了实时草图到图像的转换。用户可以在一侧绘制草图，另一侧即时显示生成的图像。项目支持多种模型和GPU，适用于不同硬件环境。这个演示为图像生成技术提供了一个直观的应用实例，展示了AI在创意领域的潜力。
Image_Processing - 全面的图像处理实践指南与代码实现
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