imageprocessing-labs

实现计算机视觉与图像处理的开源项目

Image processing 机器学习计算机视觉 FFT WebGL Github 开源项目

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。

Image_Processing - 全面的图像处理实践指南与代码实现

Github图像变换图像处理开源项目插值数字图像处理边缘检测

Image_Processing项目提供了从基础到高级的图像处理实践指南。涵盖图像插值、几何变换、边缘检测等多个主题,通过丰富的代码示例帮助开发者掌握各种图像处理技术。该项目是入门图像处理的理想学习资源,适合希望系统学习图像处理的开发人员。

ComputerVisionPractice - OpenCV图像处理与计算机视觉理论实践指南

ComputerVisionPratiaceGithubOpenCVVisionPro图像处理开源项目视觉理论

这个开源项目包含了全面的图像处理和计算机视觉教程，覆盖了从基本操作到高级算术运算、阈值处理、平滑处理、形态学处理及特征点检测等OpenCV实践范例。此外，项目还提供了VisionPro的学习笔记，帮助用户理解和应用前沿视觉软件，适合希望深入学习图像处理与计算机视觉的用户。

face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测，适用于浏览器和NodeJS

FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器

该项目基于TensorFlow/JS，提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能，适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程，以及多种使用场景的示例代码，帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理，均能提供精准高效的结果。

computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南：涵盖基础理论及前沿技术

CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉

本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源，涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现，用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外，项目提供在线运行的notebook，简化本地调试过程。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

opencv - OpenCV开源计算机视觉库资源与贡献指导

AIGithubOpenCV开源库开源项目文档计算机视觉

OpenCV是开源的计算机视觉库，提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码，需遵循明确的贡献指南。此外，OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动，通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。

background-removal-js - 在浏览器和Node.js环境中无缝移除图片背景

GithubIMG.LYNode.jsnpm包开源项目浏览器背景移除

IMG.LY 提供的 @imgly/background-removal 和 @imgly/background-removal-node 是两个 npm 包，支持在浏览器和 Node.js 环境中移除图片背景。它们具有独特功能，为背景移除任务提供创新且高效的解决方案，同时维护数据隐私。适用于电商应用、图片编辑应用和网页设计工具等场景，帮助开发者快速创建高质量的应用和服务。

machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程

GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络

项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。

Image-Processing-Node-Editor - 节点编辑器驱动的灵活图像处理应用

GithubImage-Processing-Node-Editorインストール方法ノードエディター使用方法开源项目画像処理

这款节点编辑器驱动的图像处理工具，提供了一种灵活且高效的处理方式。用户可通过直观的节点连接进行图像处理验证和比较。它支持多种输入类型，包括静态图像、视频文件及网络摄像头，并拥有如模糊、亮度调整和对比度调整的丰富处理节点。工具兼容多种环境，包括脚本运行、Docker和Windows可执行文件，提供便利的用户体验。

HAAR.js - JavaScript实现的轻量级图像特征检测库，支持浏览器和Node.js

GithubHAAR.jsJavaScriptOpenCVViola-Jones算法开源项目特征检测

HAAR.js是一个基于Viola-Jones算法的JavaScript图像特征检测库。它支持在浏览器和Node.js环境中使用，通过HTML5画布和Node.js画布替代方案实现功能。该库轻量级（11kB压缩后，5kB gzip），支持并行计算，并与OpenCV的级联分类器兼容。无论是面部检测、多面部检测，还是嘴部和眼部检测，均能提供高效准确的结果。该项目还提供php版本和各种实用工具，便于广泛应用于图像特征检测。

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