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原创 图像处理：灰度图片线性截断拉伸

线性拉伸算法对于某些灰度图像，其对比度增强效果良好，但是适应性不强，如果图像中存在坏点或者存在少量像素值散布较大的情况，该方法失效。线性截断拉伸算法是线性拉伸算法的改进，可以克服线性拉伸算法的缺陷，具有剔除异常点的功能，适应性强，能较好地处理各种灰度图像。

2023-05-22 19:58:41 3586

原创 曲线平滑算法：三次Hermite曲线生成

Hermite曲线是通过给定曲线的两个端点的位置矢量以及两个端点处的切线矢量来描述曲线的。这里先对Hermite曲线的算法理论进行推导，然后给出如何绘制Hermite曲线。

2023-04-16 19:38:42 3510 1

原创 基于深度学习的花卉识别

花卉数据集共包括64000张图片，囊括了32种花卉的类别，其中10%为测试集，90%为训练集。图片的大小为224x224，通道数为3。一共使用了23种模型进行训练，通过评估，mobilenet_v1、mobilenet_v3_large、mobilenet_v3_small、inception_v2、inception_v3、AlexNet、ZF_Net几个模型，具有计算量小，分类准确度高的优点，适合移动端和嵌入式的部署。

2023-04-15 18:49:26 3120

原创 yolov5目标检测算法解析：基础网络模块

跨阶段局部瓶颈模块（Cross stage partial bottle neck mudile）在源代码中被命名为BottlenectCSP，它是由一系列卷积层（ConvD）、标准卷积模块（Conv）、批正则化层(BN)、瓶颈结构模块（Bottlenect）等模块组成，其结构简如图3所示。三卷积跨阶段局部瓶颈模块（Cross stage partial bottle neck mudule）在源代码中被命名为C3，它是由三个标准卷积模块和若干瓶颈结构模块组成，其网络结构如图4所示。

2023-03-24 17:17:52 1309 1

原创 Yolov5目标检测算法解析：模型结构

Yolov5系列是Yolo家族新一代的模型，相比于之前的版本Yolov3和Yolov4，相同的是，它依然采用锚框（anchor）对目标的尺寸进行回归的思想，保持大中小多种尺度特征输出，所不同的是，Yolov5系列在损失函数设计、网络结构方面，以及特征输出后处理方面有所改变。瓶颈网络部分，顾名思义，由一系列瓶颈结构的模块组成，该部分的网络特点是，特征的尺寸变化，像瓶颈一样，先减小一半，然后再恢复到原来的尺寸，这一样既可以减少计算量，又可以增加特征的提取能力。（3）瓶颈网络部分（Neck）

2023-03-09 17:44:45 1897 1

原创 各种激活函数的计算公式、图像以及实现代码

整理出目前神经网络模型中应用最广泛的20种激活函数，对它们的计算公式、图像特点进行介绍，并使用python代码实现这些激活函数的计算。这些激活函数包括stair、hardtan、linear、logistic、loggy、relu、relu6、elu、selu、relie、ramp、leaky、tanh、gelu、softplus、plse、lhtan、swish、mish、hardmish。

2023-03-08 18:47:36 3853

原创 交并比（IOU）的计算方法

交并比（IOU, Intersetion Over Union）,意思就是交集和并集的比值，用来评价两个几何图形的面积重合度，在目标检测算法模型中，通常被用来计算预测框与真实框的误差（损失函数）或者在非极大值抑制（NMS）算法中用于过滤多余重叠的目标，亦或者在计算mAP时用于判断目标是否被预测到。这是一个应用非常广泛的算法，这里详细介绍一下它的算法原理，以及代码的实现方式。以上公式，是根据两个矩形有交集的情况推导出来的，如果两个矩形没有交集，以上公式如何做出判断呢？，同时又定义交集矩形的对角坐标为。

2023-03-08 11:13:42 4409

原创 编程实现矩阵运算

矩阵运算是很多算法都需要用到的基础运算。为了方便实现各种各样的算法，这里使用python语言，编写了矩阵类，用来实现矩阵各种常用的运算操作，比如矩阵的加减乘除、求模、求幂，矩阵乘，矩阵转置、矩阵行列式计算、矩阵余子式、伴随矩阵、逆矩阵的计算。

2023-03-01 16:37:24 1796 2

原创 浮点数开平方的几种算法

本文介绍了四种直接计算开平方的算法：分贝是牛顿迭代法、二分法、梯度下降法、泰勒级数法。首先从原理上进行推导，然后编程实现这些算法，分析了这些算法的特点。

2023-02-21 14:37:50 1744

原创 目标检测数据集分享

当前的基于CNN的目标检测深度学习模型，比较主流的是基本都是基于监督学习，如当前相当成熟的YOLO系列、RCNN系列、centernet系列目标检测算法模型。这种监督学习的方法，很依赖于数据集。模型检测性能的好坏，很大程度上取决于数据集的数量和质量，即，数据量越多越全面，越接近真实应用场景，那么训练出来的模型，在实际应用中表现越出色。在算法研究过程中，也需要合适的数据集，来验证算法设计的性能。所以，在深度学习领域中，数据才是王道。很多厉害的公司，不但在算法设计方面有独到之处，在数据保有方面，...

2022-03-06 21:49:02 4386 4

原创 人工智能数据集：直升机（2）

本数据集为直升机卫星图，采集地点为俄罗斯机场基地。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：直升机。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第二批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址...

2022-03-06 15:26:51 847 4

原创 人工智能目标检测数据集：飞机（3）

本数据集为飞机卫星图，包括J用、民用、以及通用飞机。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：飞机。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第三批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址：飞机数据集-03这一批数据，全部采集自毛熊家的，不得不说，毛熊家的机场和飞机真多。为了数据集的多样性，下次到山姆叔叔家也采集一批。...

2022-03-06 15:21:57 1492 6

原创 差分法数值求解热传导偏微分方程

使用差分法求解一维的热传导偏微分方程，也可以求解类似热传导的偏微分方程。分别推导了显式和隐式的差分离散格式，并使用matlab编写了显式和隐式的求解代码。压缩包中包含了详细的推导文档和带有注释的代码，可供初学者参考学习。

2022-03-03 22:36:41 4752

原创 目标检测数据集：飞机（2）

本数据集为飞机卫星图，包括军用、民用、以及通用飞机。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：飞机。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第二批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址：飞机数据集-02​​​​​​...

2022-02-28 18:21:22 5183

原创 目标检测数据集：直升机（1）

本数据集为直升机卫星图，采集地点为机场基地。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：直升机。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第一批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址：非固定翼飞机数据集-01...

2022-02-24 14:01:06 2114 3

原创 目标检测数据集：坦克（2）

本数据集为坦克卫星图，采集地点为日本陆上自卫队装甲战车基地。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：坦克。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第二批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址：坦克数据集002...

2022-02-11 21:32:07 3137 6

原创 目标检测数据集：飞机（1）

本数据集为飞机卫星图，包括军用、民用、以及通用飞机。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：飞机。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第一批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址：飞机数据集001...

2022-01-28 16:33:49 5124 6

原创 目标检测数据集：坦克（1）

本数据集为坦克卫星图，采集地点为日本陆上自卫队装甲战车基地。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：坦克。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第一批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址：坦克数据集-001...

2022-01-20 17:20:08 7327 14

原创 目标检测数据集：潜艇（1）

本数据集为潜艇卫星图，采集地点为俄罗斯某港口。图片数量1000张，图片尺寸为1024x1024,RGB彩图。仅包含一类目标：潜艇。数据集已经打好标签，标签格式为常用的pascal voc格式（xml）。可以直接用于目标检测模型的训练（YOLO系列）。本数据集仅限于算法研究目的，目前为第一批，后续将发布更多的数据集。数据集下载地址：潜艇数据集-01...

2021-11-29 14:49:53 2264

原创 曾经写过的代码：（1）C语言大作业之词频统计程序

用C语言编写一个简单的词频统计程序，要求如下：1、从文件中读取一段英文短落，原样输出在控制台中；2、统计英文短落中各类单词的数目，并输出到控制台中；3、输出数量最多的前十个单词。

2020-01-10 22:48:36 5076 7

原创 批量生成具有多层嵌套结构的文件夹

我有一个表格，表格里是一批文件夹的名称，我要快速、准确、批量地生成一批文件夹。如果自己有耐心的的话，当然可以一个个地建立。如果文件夹只有一层，不存在嵌套现象，那么就很简单了，网上很容易找到方法。如果文件夹很多，而且存在多级子文件夹嵌套其中，那么就很麻烦了。我也没有找到更好的方法，所以就写了一段程序来解决。1、首先，把表格中的文件名称复制到txt文件中，命名格式如下图所示：2、编写程序。...

2019-12-13 16:13:21 4630

原创 C#中使用OpenGL：（九）重写C# OpenGL接口

C# OpenGL系列，前面八篇博客在2018年1月份已经完成，基本上是把C# OpenGL接口所涉及的技术大概讲了一下。当时信誓旦旦说要把博客写好，实际上没有做到，有些东西没有讲明白，有些东西是还是错的。另外，博客的行文也不流畅，读起来怪怪的，啰里啰嗦说了很多，但总感觉说不明白。有读者评论说，文章很生动，那真是过奖了。关于源代码的问题，之前的源码上线是很匆忙的，根本没有进行过充分的测试，里面有很...

2019-07-28 16:55:48 1222 8

原创 使用OpenGL在控制台窗口上绘制图形

以前刚学OpenGL的时候，创建的是控制台工程，运行时有两个窗口，一个用来显示图形，另一个则是多余的控制台，看起来很别扭。我当时在想，既然控制台程序已经提供了窗口，为什么还要自己创建一个呢，难道控制台窗口只能显示冰冷的字符吗？后来自己学会搭建OpenGL渲染环境，才知道其中的奥秘。下面通过一段简短的说明和程序代码来说明如何在控制台窗口上绘图。OpenGL渲染环境的搭建，要注意的事项，跟...

2019-05-08 14:40:23 2183 1

原创 使用OpenGL在电脑屏幕上绘图

学过OpenGL的人都知道，要想利用OpenGL函数进行绘图，就要创建一个显示窗口。每次绘图，第一件事恐怕就是创建窗口了。肯定也有人跟我一样想过：能不能不在那个黑乎乎的窗口上绘图，而是直接绘制在电脑屏幕上，就像桌面上那些图标一样。我曾翻遍了所有的OpenGL函数，没有哪个函数支持这种做法。我想大概是不行的吧，就把在屏幕上绘图的想法给搁置了。直到有一天，我学习了GDI，尝试进行截屏，当...

2019-05-08 13:38:33 9302 8

原创 VS写汇编程序002：用汇编语言写函数

       汇编语言在运行效率上有优势，通过精心设计的汇编程序，其执行效率会比C语言高，但是程序难写难调试。使用汇编程序编写大型程序很具有挑战性，不太可能全部使用汇编。为兼顾开发成本和程序执行效率，C语言和汇编混合编程为上好的选择，即在重视性能的模块使用汇编，在其他部分使用C语言。那么能不能用汇编语言编写函数让C语言调用呢？答案是肯定能！      在VS上配置好汇编语言开发环境的基础上，下...

2018-12-25 21:48:53 5805 1

原创 VS写汇编程序01：VS2015配置汇编语言开发环境

        一般情况下，大都数人都不会想用汇编这种古老的语言，但有时候想操控硬件或者想优化程序，又不得不用到汇编语言。汇编语言的编写，调试是一件非常麻烦的事，要是有一个集成的开发环境，那写汇编就可以说是得心应手。就目前来看，似乎没有哪个好的、免费的汇编IDE可以用，如果有的话，那微软的VS（daoban的也算免费）算是一个吧。下面就讲一讲如何在VS2015中配置汇编语言开发环境（纯汇编语言开发...

2018-10-28 17:55:23 13956 1

原创 C#中使用OpenGL：（八）OpenGL扩展函数

一般而言，扩展函数指的是没有正式发布但已经存在于显卡驱动中的函数，这里指的是已经正式发布的，但版本号高于1.1的OpenGL函数。前面的文章已经探讨过在C#中使用1.1版本的OpenGL函数，也研究过如何在C#中搭建OpenGL渲染环境。如果对性能没什么要求，也不打算做太复杂的东西，那么前面所做的工作已经够用了。如果想做更酷的东西，那么使用高版本的扩展函数是必不可少的。下面将粗略地说明如何在C#程

2018-01-12 21:21:37 3115 5

原创 C#学习笔记：在控件上绘制文字

对于像Label、Button、TextBox等控件，它们本身就具有文本显示功能，显示文字自然不是问题。但是对于PictureBox、Panel等控件，它们不具备文本显示的功能，而我又想让他们显示文字，这就需要多动一些脑筋了。有人会说，如果要在PictureBox上显示文字，直接在PictureBox上放一个Label不就得了吗？当然，这是可以的，而且还挺方便的。但是如果要做一些看起来更酷的文字的话

2017-12-22 14:23:10 9414

原创 C#中使用OpenGL：（七）创建OpenGL渲染环境

之前的文章介绍了如何在C#中调用1.1版本的OpenGL函数，但是光有OpenGL函数还不能绘制图形，就像一个画家，他即使拥有绘画的技巧，还有画笔和颜料，如果没有画布，他也没有地方画画。有了画布，画家还需要画板把画布支起来才能画。OpenGL渲染环境就类似于画布和画板，只有创建了渲染环境，使用OpenGL函数才会起作用。它不是OpenGL的一部分，而是隶属于操作系统，所以不同的操作系统，创建Ope

2017-12-19 15:18:57 15572 9

原创 C#学习笔记：栈溢出异常（StackOverflowException）

最近写了一个C#程序，也就是循环从文件里读取3000多个浮点数到数组中，结果运行程序就报告栈溢出异常（StackOverflowException）。我以为是自己定义了一个很大的局部变量把栈给占满了，检查发现只有几个很小的局部变量，而占用内存大的数组都是用new来分配空间的，按理说空间应该分配在堆区，不应该出现栈溢出。我以为是数据量太大了把堆也给填满了，于是写了一个测试程序，循环读取100000个浮

2017-11-03 14:02:17 45306 9

原创 C#学习笔记：从文件中读取数据

C语言中，可以用fscanf函数从打开的文件中读取一个或多个指定类型的数据。在C#中没有类似于fscanf这种方法，但可以通过一些技巧来达到目的。下面通过例子来说明C#如何实现C语言的fscanf函数的功能。首先，创建一个文本文件。在文件中输入一个整数，一个浮点数，一个字符串。如下图： 接下来要做的是，把文件中的数据分别以整数、浮点数和字符串的形式读进来。如何操作呢？且看下面。//打开文件Fil

2017-11-01 16:44:06 6534 2

原创 C#学习笔记：文件操作

这里说的文件操作指的是文件的读写操作。按照文件贮存的形式，可把文件分为文本文件和二进制文件。在C#中，不同的文件类型有不同的操作方式。下面将研究在C#中如何对文本文件和二进制文件进行操作。文本文件操作文本文件操作主要涉及到几个类，分别是File类、FileStream类、StreamReader/StreamWriter类。要使用这几个类，首先要引用名称空间：Systerm.IO。File类：一个静

2017-11-01 16:05:52 601

原创 C#中使用OpenGL：（六）C#中调用C函数时的参数传递问题

C#中调用C函数，除了需要在C#中声明被调函数之外，还要考虑到参数传递的问题。虽然我在之前两篇文章中已经提到过如在C#中向C函数传递参数，但是在调用OpenGL函数时，仍然遇到不少难题，特别是关于指针方面。我试图在网络上搜索相关的方法，然而让人失望是，很多人的给出的是“为什么一定要在C#中使用指针呢？”之类的答案。额……，不是我偏爱指针，如果不是迫不得已，谁会在C#中使用指针呢！ 为了解决C#调用O

2017-09-26 18:50:13 4501 1

原创 C#中使用OpenGL：（五）1.1版本的OpenGL函数

上一篇文章介绍了如何在C#中表示OpenGL常量，这篇文章将介绍如何在C#中调用1.1版本OpenGL函数。关于OpenGL版本的问题OpenGL自从1992年7月份发布1.0版本以来，到2017年9月已经发展到了4.6版本。在OpenGL发展的历程中有两个版本需要特别注意，第一个是1.1版本，第二个是2.1版本。1.1版本的OpenGL是微软Windows系统所支持的最高版本的了，而

2017-09-24 13:16:57 5868

原创 C#中使用OpenGL：（四）C#版的OpenGL常量

在使用OpenGL时，经常会用到一些常量，诸如GL_FALSE、GL_BUFFER_BITS之类的。这些常量，在C/C++中，都是在头文件中用宏来声明，编译器在编译时，会把宏替换成实际的数值。如果在C#中使用OpenGL，那么这些常量该如何表示呢？C#不能像C/C++那样通过使用#define来定义宏，那么在C#中如何封装OpenGL几千个常量呢？方法主要有两种，一是用枚举类型（enum）封装

2017-08-26 15:58:19 9551 4

原创 C#中使用OpenGL：（三）将.lib文件编译为.dll文件

C#不能调用C/C++lib文件的函数，但能调用dll文件的函数。可是现在的情况是，我只有一个lib文件，函数的实现都在里边了。能不能把lib变为dll呢？答案是肯定的。 要把lib编译为dll大概有三种方法吧： 第一种，就是把lib的函数封装一下，然后用编译器编译为dll。具体做法就是，先定义一个函数，然后在函数内部引用lib中的函数，最后将函数输出到dll文件中。 例如：void

2017-08-18 17:31:02 9117 1

原创 C#中使用OpenGL：（二）C#调用C/C++的dll

在C#中使用OpenGL图形库为业余的图形编程人员提供了很大的便利，可是官方并没有向用户提供C#版本的OpenGL图形接口，在民间有好一些人开发了C#版的OpenGL接口，使之能够在C#中使用。这些第三方的C#版OpenGL应该说用起来还是不错的，如果说有什么缺点的话，那应该是这些OpenGL的版本都不是最新的，一般在4.0以下，而现在OpenGL都4.6版本了。如果要使用最新的OpenGL图形接

2017-08-15 19:59:47 15881 3

原创 C#中使用OpenGL：（一）前面的话

为什么要在C#中使用OpenGL?OpenGL是非常强大的图形接口，硬件加速，跨平台。。。。总之，很多说不完的优点。对于喜欢图形编程的人来说，最直接的优点就是OpenGL可以做很多酷酷的东西。正是因为如此，包括我在内，很多人都喜欢使用OpenGL开发图形类的程序。OpenGL缺点也是很明显的，对于程序员来说，最直观的缺点就是学起来难，用起来繁。难学只是暂时的，繁琐则是始终的。OpenGL据说是

2017-08-12 20:09:35 20228 7

原创 结构体长度问题

为了加快数据存取的速度，编译器默认情况下会对结构体成员和结构体本身（实际上其他数据对象也是如此）存储位置进行处理，使其存放的起始地址是一定字节数的倍数，而不是顺序存放，称为字节对齐。字节对齐的规则为：（1）结构体变量的首地址能够被其最宽基本类型成员的大小所整除；（2）结构体每个成员相对于结构体首地址的偏移量都是成员大小的整数倍，如有需要编译器会在成员之间加上填充字节；（3）结构体的总大小为结构体最宽基本类型成员

2017-08-06 20:41:16 7386 7

原创 程序在内存中的布局

程序在运行时，由操作系统将可执行文件载入到计算机的内存中，成为一个进程（process）。程序进程被创建时，系统就会为其分配内存空间。程序在内存中的布局由5个段（segment）组成，如下图所示： 1、代码段代码段（code segment）存放程序执行的机器指令。通常情况下，代码段是可共享的，使其可共享的目的是，对于频繁被执行的程序，只需要在内存中有一份副本即可。代码段是只读的，使其只读的原因是

2017-08-06 14:00:57 3615 5

花卉识别-花卉数据集-花卉识别训练源码-花卉图片集（04）
花卉数据集（04），此资源包含了一份花卉数据集和花卉识别训练源码。这一批花卉数据集一共包含了16种花卉，总共包含32000张图片，每种花卉大约2000张224x224大小的彩色图片。包含的花卉分类为：三肋果，兔儿尾苗，华水苏，南天竹，堪察加费菜，天人菊，夹竹桃，山桃草，松果菊，水葱，矢车菊，石榴，紫菀，细齿草木樨，锦带花，锦葵。训练源码是基于pytorch架构编写的Python代码，一共集合了22种主流的图片分类模型，训练时可以随意选择合适的模型对数据集进行训练。此数据集为第四批，每一批数据集所包含的花卉种类均不同，如果需要更多的数据集，请酌情下载其他批次的花卉数据集

2023-07-09

花卉识别-花卉数据集-花卉识别训练源码-花卉图片集（03）
花卉数据集（03），此资源包含了一份花卉数据集和花卉识别训练源码。这一批花卉数据集一共包含了16种花卉，总共包含32000张图片，每种花卉大约2000张224x224大小的彩色图片。包含的花卉分类为：北香花介，大花耧斗菜，小果蔷薇，小苜蓿，小蜡，泽珍珠菜，玫瑰，粉花绣线菊，线叶蓟，美丽月见草，美丽芍药，草甸鼠尾草，蓝花鼠尾草，蛇莓，长柔毛野豌豆，高羊茅。训练源码是基于tensorflow架构编写的Python代码，一共集合了23种主流的图片分类模型，训练时可以随意选择合适的模型对数据集进行训练。此数据集为第一批，每一批数据集所包含的花卉种类均不同，如果需要更多的数据集，请酌情下载其他批次的花卉数据集

2023-05-21

红外图像盲元检测与修复python代码-红外图像坏点检测-红外图像坏点修复-灰度均衡-灰度拉伸-灰度图像坏点检测与修复
此资源为红外图像盲元检测与修复的示例python代码，或者说是红外图像坏点检测与修复，另外还有那一份灰度均衡的代码，方便可视化坏点修复前后的效果。本算法通过统计图像像素直方图的方法，按照某个设定的比例，把一小部分偏离正常值较大的像素划分为盲元（坏点）以完成盲元的检测。在确定盲元位置的情况下，通过计算盲元附近9个像素点的非坏点值像素值均值，作为盲元修复值。该该方法简单且容易理解，即使是大面积的盲元依然可以进行较好的修复。代码有必要的注释，另外附有一批测试图片，以及一份测试代码。可供使用者参考。

2023-05-19

图像锐化算法python代码-边缘检测
这是一份图像锐化的算法代码，也可以做边缘检测，算法实现是使用python语言编写。代码实现了三中图像锐化的算法，包括基于二阶微分的拉普拉斯算子图像锐化、基于非锐化掩蔽技术的图像锐化，以及基于梯度的图像锐化。这三中锐化算法已经打包成函数，可以轻易调用。这些算法可以对灰度图像、RGB图像进行锐化处理。代码关键部位写有注释，另外还有一份测试代码以及测试图片供使用者参考。

2023-05-17

光谱校正shenk算法代码-仪器校正matlab代码-光谱转换-仪器转换-shenk光谱校准算法代码
本代码是基于matlab实现了shenk光谱校准算法（专利光谱校准算法），与直接校准法DS和分段直接校准法PDS一样，可以实现光谱转换、光谱校准或者仪器校正。本资源还附带了算法描述的文档，代码中有详细的注释，另外还配备了一份源机标样数据、一份目标机标样数据，以及一份待测数据，使用者可以首先运行代码，对示例数据进行测试，然后根据要求处理自己的数据。

2023-05-16

b样条曲线C语言代码-样条曲线算法实现代码-曲线拟合-曲线平滑-样条曲线计算-二次样条曲线-三次样条曲线
这是一份C语言版本的b样条曲线算法代码，可以实现二次和三次的b样条曲线绘制，可作为曲线平滑或者曲线拟合的代码使用。代码实现封装为连个函数，一个是实现给定三点或者四点计算样条曲线平滑点，一个是计算一些列散点的平滑曲线。可实现二维平面曲线和三维空间曲线的样条曲线计算。样条曲线的阶次和曲线平滑度均可以通过函数的参数配置。代码具有必要的注释，可供使用者学习。还配备了一份测试代码，里边有一个使用案例，可供使用学习和参考。

2023-04-29

b样条曲线python代码-样条曲线计算-二次样条曲线实现-三次样条曲线-曲线平滑算法-曲线拟合
这是一份python版本的b样条曲线算法代码，可以实现二次和三次的b样条曲线绘制，可作为曲线平滑或者曲线拟合的代码使用。代码实现封装为连个函数，一个是实现给定三点或者四点计算样条曲线平滑点，一个是计算一些列散点的平滑曲线。可实现二维平面曲线和三维空间曲线的样条曲线计算。样条曲线的阶次和曲线平滑度均可以通过函数的参数配置。代码具有必要的注释，可供使用者学习。还配备了一份测试代码，里边有一个使用案例，可供使用学习和参考。

2023-04-29

bezier曲线平滑C语言代码-贝塞尔曲线C语言实现-bezier曲线平滑-曲线拟合-贝塞尔曲线
这是一份C语言版本的bezier曲线（贝塞尔曲线）绘制代码，实现了二次和三次bezier曲线的绘制，可用于一系列给定的离散点的曲线平滑。此代码封装成函数，可以直接调用。脚本里边有参数和代码的注释，可供使用者学习和参考。另外还有一份测试代码，测试代码里边有一个测试用例，可以供使用者进行参考。

2023-04-29

红外图像增强算法matlab代码-分段线性灰度拉伸算法-灰度图像对比度调整-红外图像均衡算法代码-自适应红外图像增强算法
这一份使用matlab语言编写的分段线性直方图红外图像（灰度图像）增强算法，可以实现8位、14位、16位的灰度图像或者红外图像的增强、拉伸、均衡，在过曝光、曝光不足，以及强光类型的灰度图像，均有良好的效果。该算法采用分段线性拉伸的方法，集成了线性截断、直方图均衡等算法的优点，主要思想是通过统计直方图，将像素灰度值划分为三个等级（分段），分别是低灰度分段、中灰度分段、高灰度分段，每一个分段都采用线性系数不同的线性拉伸调整，使得图片具有良好的对比度又不会失真。分段区间划分以及拉伸系数的确定，均是采用代码计算自适应确定的，不要人为手动调节，因此该算法具有良好的通用性和稳定性，经过上千张各类红外图像进行测试，均取得良好的效果。本算法还具备排除坏点（异常点）对图像增强的影响的能力。本资源还有一份测试代码，可以批量化处理图片。另外还有一批测试数据，可供用户测试和参考。

2023-04-26

红外图像增强python代码-分段线性拉伸-灰度拉伸算法-图片均衡算法代码-红外图像对比图调整-自适应图像均衡算法代码
这一份使用python语言编写的分段线性直方图红外图像（灰度图像）增强算法，可以实现8位、14位、16位的灰度图像或者红外图像的增强、拉伸、均衡，在过曝光、曝光不足，以及强光类型的灰度图像，均有良好的效果。该算法采用分段线性拉伸的方法，集成了线性截断、直方图均衡等算法的优点，主要思想是通过统计直方图，将像素灰度值划分为三个等级（分段），分别是低灰度分段、中灰度分段、高灰度分段，每一个分段都采用线性系数不同的线性拉伸调整，使得图片具有良好的对比度又不会失真。分段区间划分以及拉伸系数的确定，均是采用代码计算自适应确定的，不要人为手动调节，因此该算法具有良好的通用性和稳定性，经过上千张各类红外图像进行测试，均取得良好的效果。本算法还具备排除坏点（异常点）对图像增强的影响的能力。本资源还有一份测试代码，可以批量化处理图片。另外还有一批测试数据，可供用户测试和参考。

2023-04-26

bezier曲线绘制Python代码-bezier曲线算法-贝塞尔曲线平滑-曲线拟合代码-曲线平滑算法-三次贝塞尔曲线
这是一份python 版本的bezier曲线（贝塞尔曲线）绘制代码，实现了二次和三次bezier曲线的绘制，可用于一系列给定的离散点的曲线平滑。此代码封装成函数，可以直接调用。脚本里边有参数和代码的注释，可供使用者学习和参考。另外还有一份测试代码，测试代码里边有一个测试用例，可以供使用者进行参考。

2023-04-25

hermite曲线计算代码-曲线平滑C语言代码-曲线拟合代码-三次Hermite曲线
这是一份C语言编写的代码，用于生成三次Hermite曲线，或者用于曲线平滑，代码逻辑清晰，简单易用。主要的Hermite功能代码封装成函数，可以很方便地调用，另外还编写一段测试代码，方便初学者充分理解如何去使用这个函数。一共编写了三个hermite平滑函数，第一个是两点hermite平滑，根据两点坐标以及两点的切线向量，生成两点之间的hermite平滑曲线；第二个是多点hermite平滑，需要输入三点以上的坐标以及相应的坐标点切线向量，生成多控制点的hermite平滑曲线；第三个是多点自动hermite平滑，只需要输入三个以上的坐标点，各坐标点的切线向量自动生成，然后在生成平滑后的曲线。本算法代码支持二维和三维的坐标点输入，并且可以生成闭合的和非闭合的hermite平滑曲线。另外还附有详细对的Hermite算法推导链接，让用户可以愉快地研究这个算法的底层数学公式。

2023-04-23

红外图像自适应增强算法描述及计算代码-双平台直方图-图像自适应均衡matlab代码-灰度均衡python代码-对比度自适应调整
本资源包括了一份红外自适应增强算法的详细描述文档，详细地描述了红外图像自适应增强算法的实现。一份算法实现的代码，代码有两个版本，分别由matlab和python语言编写。另外附上一份测试代码和一份测试数据。本算法是一种基于双平台直方图的红外图像自适应增强方法。该方法分析实时的红外图像的统计红外图像的直方图信息，通过局部极大值的遍历、数值的近似值估计和确定最小灰度间隔的方法，完成对上限和下限平台的阈值的自适应实时计算与更新，从而能在突出红外图像中细节灰度信息的同时，抑制背景信息过渡增强。本算法对红外图像有很好的整体对比增强效果，提升了图像细节对比度。

2023-04-17

图片灰度拉伸算法代码-灰度拉伸matlab代码-灰度拉伸python代码-图片对比度增强代码-图像直方图拉伸
这是一份图像灰度拉伸的代码实现，可用于红外照相机等原始图像的对比度调整。代码一共有两份，分别是matlab代码和python代码。拉伸算法基于直方图统计，被被封装成函数，可以灵活地调用。另外分别附有matlab和python版本的测试代码，方便用户熟悉如何使用。还附有一份测试数据，让客户观看算法的测试效果。

2023-04-17

飞机型号识别数据集（06）-飞机分类数据集-飞机目标检测数据集-军机识别-飞机检测-目标检测
飞机型号识别数据集有若干批，每一批采集地点都不一样，包含的飞机种类也不一样。飞机型号识别数据集（06）为该系列数据集的第一批，采集自俄罗斯的机场，飞机的分类一共有46种军民飞机，包括了世人熟知的苏霍伊系列、米格系列、安东诺夫系列、伊尔系列、雅克系列、图波列夫系列。数据集共计1000张图片，图片尺寸为1024x768，色彩为可见光RGB图像色彩，标签采用labelimg工具标注，标签格式为xml格式。本数据仅用于算法研究目的，如果需要更多数据集请下载02、03、04等批数据集。注意，每一批的数据采集地点都是不一样的，所包含的飞机种类也可能不一样，有需要的请酌情下载其他批次，或者私信联系我获得更多数据集。

2023-04-17

飞机型号识别数据集（05）-飞机分类数据集-飞机目标检测数据集-军机识别-飞机检测-目标检测
飞机型号识别数据集有若干批，每一批采集地点都不一样，包含的飞机种类也不一样。飞机型号识别数据集（05）为该系列数据集的第一批，采集自俄罗斯的机场，飞机的分类一共有34种军民飞机，包括了世人熟知的苏霍伊系列、米格系列、安东诺夫系列、伊尔系列、雅克系列、图波列夫系列。数据集共计1000张图片，图片尺寸为1024x768，色彩为可见光RGB图像色彩，标签采用labelimg工具标注，标签格式为xml格式。本数据仅用于算法研究目的，如果需要更多数据集请下载02、03、04等批数据集。注意，每一批的数据采集地点都是不一样的，所包含的飞机种类也可能不一样，有需要的请酌情下载其他批次，或者私信联系我获得更多数据集。

2023-04-17

飞机型号识别数据集（04）-飞机分类数据集-飞机目标检测数据集-军机识别-飞机检测-目标检测
飞机型号识别数据集有若干批，每一批采集地点都不一样，包含的飞机种类也不一样。飞机型号识别数据集（04）为该系列数据集的第一批，采集自俄罗斯的机场，飞机的分类一共有47种军民飞机，包括了世人熟知的苏霍伊系列、米格系列、安东诺夫系列、伊尔系列、雅克系列、图波列夫系列。数据集共计1000张图片，图片尺寸为1024x768，色彩为可见光RGB图像色彩，标签采用labelimg工具标注，标签格式为xml格式。本数据仅用于算法研究目的，如果需要更多数据集请下载02、03、05等批数据集。注意，每一批的数据采集地点都是不一样的，所包含的飞机种类也可能不一样，有需要的请酌情下载其他批次，或者私信联系我获得更多数据集。

2023-04-17

飞机型号识别数据集（03）-飞机分类数据集-飞机目标检测数据集-军机识别-飞机检测-目标检测
飞机型号识别数据集有若干批，每一批采集地点都不一样，包含的飞机种类也不一样。飞机型号识别数据集（03）为该系列数据集的第一批，采集自俄罗斯的机场，飞机的分类一共有35种军民飞机，包括了世人熟知的苏霍伊系列、米格系列、安东诺夫系列、伊尔系列、雅克系列、图波列夫系列。数据集共计1000张图片，图片尺寸为1024x768，色彩为可见光RGB图像色彩，标签采用labelimg工具标注，标签格式为xml格式。本数据仅用于算法研究目的，如果需要更多数据集请下载01、02、04等批数据集。注意，每一批的数据采集地点都是不一样的，所包含的飞机种类也可能不一样，有需要的请酌情下载其他批次，或者私信联系我获得更多数据集。

2023-04-17

飞机型号识别数据集（02）-飞机分类数据集-飞机目标检测数据集-军机识别-飞机检测-目标检测
飞机型号识别数据集有若干批，每一批采集地点都不一样，包含的飞机种类也不一样。飞机型号识别数据集（02）为该系列数据集的第二批，采集自俄罗斯的机场，飞机的分类一共有47种军民飞机，包括了世人熟知的苏霍伊系列、米格系列、安东诺夫系列、伊尔系列、雅克系列、图波列夫系列。数据集共计1000张图片，图片尺寸为1024x768，色彩为可见光RGB图像色彩，标签采用labelimg工具标注，标签格式为xml格式。本数据仅用于算法研究目的，如果需要更多数据集请下载01、03、04等批数据集。注意，每一批的数据采集地点都是不一样的，所包含的飞机种类也可能不一样，有需要的请酌情下载其他批次，或者私信联系我获得更多数据集。

2023-04-17

飞机型号识别数据集（01）-飞机分类数据集-飞机目标检测数据集-军机识别-飞机检测-目标检测
飞机型号识别数据集有若干批，每一批采集地点都不一样，包含的飞机种类也不一样。飞机型号识别数据集（01）为该系列数据集的第一批，采集自俄罗斯的机场，飞机的分类一共有42种军民飞机，包括了世人熟知的苏霍伊系列、米格系列、安东诺夫系列、伊尔系列、雅克系列、图波列夫系列。数据集共计1000张图片，图片尺寸为1024x768，色彩为可见光RGB图像色彩，标签采用labelimg工具标注，标签格式为xml格式。本数据仅用于算法研究目的，如果需要更多数据集请下载02、03、04等批数据集。注意，每一批的数据采集地点都是不一样的，所包含的飞机种类也可能不一样，有需要的请酌情下载其他批次，或者私信联系我获得更多数据集。

2023-04-17

图片质量评价参数FSIM计算代码-图片相似性参数FSIM源码-特征相似性FSIM-图片相似性评价参数FSIM计算
FSIM（Feature Similarity，特征相似性）这是用于计算图片质量或者对比两张图片相似性的一个评价参数，相比于PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）这个两个广泛使用的图像质量评价参数，FSIM更能体现图片之间的差异性，是一个很先进的图片质量评价参数。本资源包含了两份代码，一份是matlab代码，一份是python代码，用户可以根据自己的需要选择某个源码，另外也提供了两张测试图片和一份测试代码，用来指导用户如何使用。

2023-04-17

Hermite曲线代码-曲线平滑代码-Hermite曲线算法描述-曲线平滑python代码
这是一份Python代码，用于生成三次Hermite曲线，或者用于曲线平滑，代码逻辑清晰，简单易用。主要的Hermite功能代码封装成函数，可以很方便地调用，另外还编写一段测试代码，方便初学者充分理解如何去使用这个函数。一共编写了三个hermite平滑函数，第一个是两点hermite平滑，根据两点坐标以及两点的切线向量，生成两点之间的hermite平滑曲线；第二个是多点hermite平滑，需要输入三点以上的坐标以及相应的坐标点切线向量，生成多控制点的hermite平滑曲线；第三个是多点自动hermite平滑，只需要输入三个以上的坐标点，各坐标点的切线向量自动生成，然后在生成平滑后的曲线。本算法代码支持二维和三维的坐标点输入，并且可以生成闭合的和非闭合的hermite平滑曲线。另外还附有详细对的Hermite算法推导链接，让用户可以愉快地研究这个算法的底层数学公式。

2023-04-16

花卉识别-花卉数据集-花卉识别训练源码-花卉图片集（02）
花卉数据集（02），此资源包含了一份花卉数据集和花卉识别训练源码。这一批花卉数据集一共包含了16种花卉，总共包含32000张图片，每种花卉大约2000张224x224大小的彩色图片。包含的花卉分类为：千屈菜，射干，旋覆花，曼陀罗，桔梗，棣棠，狗尾草，狼尾草，石竹，秋英，粉黛乱子草，红花酢浆草，芒草，蒲苇，马鞭草，黄金菊。训练源码是基于tensorflow架构编写的Python代码，一共集合了23种主流的图片分类模型，训练时可以随意选择合适的模型对数据集进行训练。此数据集为第一批，每一批数据集所包含的花卉种类均不同，如果需要更多的数据集，请酌情下载其他批次的花卉数据集

2023-04-15

花卉识别-花卉数据集-花卉识别训练源码-花卉图片集（01）
花卉数据集（01），此资源包含了一份花卉数据集和花卉识别训练源码。这一批花卉数据集一共包含了16种花卉，总共包含32000张图片，每种花卉大约2000张224x224大小的彩色图片。包含的花卉分类为：一年蓬，三叶草，三角梅，两色金鸡菊，全叶马兰，全缘金光菊，剑叶金鸡菊，婆婆纳，油菜花，滨菊，石龙芮，绣球小冠花，蒲公英，蓝蓟，诸葛菜，鬼针草。训练源码是基于pytorch架构编写的Python代码，一共集合了23种主流的图片分类模型，训练时可以随意选择合适的模型对数据集进行训练。此数据集为第一批，每一批数据集所包含的花卉种类均不同，如果需要更多的数据集，请酌情下载其他批次的花卉数据集。

2023-04-15

人工智能目标检测数据集-机场数据集-机场图片-机场卫星图-机场遥感图（2）
这是一批机场卫星可将光成像图片集，一共1000张，图片尺寸为10241024，彩图。数据集包含一类目标：机场。数据集已经打好标签，表格格式为pascal voc 格式（xml文件)。可用于目标检测算法的研究。

2022-06-03

人工智能目标检测数据集-机场数据集-机场图片-机场卫星图-机场遥感图（1）
这是机场卫星遥感图片数据集，是可将光成像，一共1000张，图片的尺寸为1024x1024，图片包含了一种类别：机场。数据集已经打好标签，标签的格式为pascal voc格式（xml）。数据集可用于目标检测算法的研究，比如Yolo系列目标检测算法。

2022-06-01

目标检测车辆数据集-汽车数据集-车辆图片-车辆卫星图-车辆遥感图-人工智能目标检测车辆数据集--车辆卫星数据集
这是一批车辆的数据集，一共包含三种类型的车辆（机动车）,分别是轿车（小型车等）、巴士（公交车等）和卡车(货车等)，可用于人工智能目标检测算法的研究。图片的数量为1000张，尺寸为1024x1024，RGB彩图，是卫星拍摄的可见光成像。标签已经全部打好，标签的格式为pascal voc格式(xml)。

2022-05-13

人工智能目标检测数据集（飞机卫星图8）
该系列的第8批。包含一类目标：飞机。彩图，图片数量为1000张，尺寸为1024x1024，可用于目标检测算法的研究。标签保存到xml文件。

2022-05-06

人工智能目标检测数据集（舰船卫星图1）
这是一批舰船的卫星可见光成像数据集。图片为RGB彩色图，一共1000张，图片大小为1024x1024。数据集一共包含两个分类：分别是hang-mu（飞机载具）和船只（jun-jian)。数据集已经打好标签，标签格式为VOC格式(xml文件)。舰船数据集分为几批逐步发布，目前为第一批，如果需要更多的数据集，可关注后来发布。数据集可用于目标检测算法的研究。

2022-04-14

excell表格合并工具-office表格合并工具-wps表格合并工具-表格合并代码及示例（python）
这是一个表格合并的工具（代码），可以合并office生成的、以及wps生成的表格，合并后表格还能保持原来的格式（包括字体、颜色等）。使用场景是：老师给每个学生发了一个表格样板，这个表格具有一样的表头和格式，让学生填写自己的一部分。老师收到很多表格，由于表格的项目很多，手动复制合并很麻烦，通过表格合并工具，将众多表格的内容，合并到一个表格中去。合并后，表格的格式不变。此工具使用python代码编写，用户可以直接使用，或者自我完善其功能。脚本代码有注释，有测试用的数据。

2022-04-14

最小二乘法-曲线拟合-函数拟合-方程拟合-最小二乘法函数拟合python代码-最小二乘法函数拟合C/C++代码
这是函数拟合（曲线拟合）的代码，代码一共两份，分别采用python语言和C/C++语言进行编写。代码打包成函数形式，可直接调用。代码有测试数据和使用案例，可供参考。代码逻辑清晰，有详细的注释。拟合方法采用行业内普遍使用的最小二乘法，可以实现n阶多项式的拟合，如y=a0+a1*x+a2*x^2+...an*x^n；可实现自然指数的拟合,如y=a*e^(b*x)；可实现自然对数的拟合，如y=a+b*ln(x)；可实现幂函数的拟合，如y=a*x^b。

2022-04-10

最小二乘法多项式拟合代码-最小二乘法多项式拟合python代码-最小二乘法多项式拟合C/C++代码
根据提供的多组(x,y)数据，采用最小二乘法，对数据进行拟合，拟合的结果为指定阶次的多项式，形如f(x)=a0+a1*x+a2*x^+.....an*x^n。多项式的阶次由用户指定。代码分别用python脚本语言和C/C++语言编写，封装成函数，可以直接调用。代码逻辑清晰，有详细的注释，有助于初学者理解。附有测试数据案例，可供参考。

2022-04-09

人工智能目标检测数据集（hangmu卫星图）-航空
目标类别：hangmu(aircraf-carrier)。图片数量1000张，图片尺寸1024x1024，图片类型卫星可见光彩图，标签格式xml。

2022-04-09

keras模型文件编辑-keras模型分割-keras模型获取子模型-keras模型拼接-keras模型插入节点
这是一批tensorflow(keras)模型（.h5）文件的编辑脚本：1、可实现kersa模型的分割，即把一个模型从指定位置处分割成两个模型；2、可实模型合并连接，即把两个模型拼接在一起，模型2连接在模型1指定节点后面；3、可实现模型的节点移除，移除模型指定的若干节点；4、可实现模型的节点插入，即往模型中指定的位置插入若干节点；5、可实现模型的的节点替代，即用若干节点，替代模型指定的节点。压缩包里面提供了可调用的函数，示例的测试代码，以及测试用的模型文件。

2022-03-23

人工智能目标检测数据集（飞机卫星图7）
该系列的第七批。包含一类目标：飞机。彩图，图片数量为1000张，尺寸为1024x1024，可用于目标检测算法的研究。标签保存到xml文件。

2022-03-22

C语言大作业-学生成绩管理系统代码集文档-学生信息管理系统-计算机大作业
这是常见的C语言大作业，编程实现了菜单式学生成绩管理系统，功能包括排序、插入、查找、删除、统计，存盘、读入等功能，代码逻辑清晰，容易看懂，源码还包含丰富的注释。另有一份15页的程序设计文档可供参考。

2022-03-19

人工智能目标检测数据集（潜艇3）
本数据集是潜艇系列的第三批，包含了1000张潜艇卫星图，数据集已经打好标签。图片尺寸为1024x1024，包含一类目标。用于人工智能目标检测模型的训练和研究。

2022-03-18

人工智能图片分类数据集-花卉识别数据集-花朵识别数据集（诸葛菜-01）
人工智能图片分类任务的数据集，可用于花卉（花朵）识别AI模型的训练。这一批数据集，一共6300多张，包含一类花朵（诸葛菜），图片尺寸为1024x1024。数据集所有图片，均为本人使用手机实地拍摄，计划收集100种花朵，每隔一段时间发布一批，如果有需要其他种类的的花朵数据集，关注本人，下载已发布的其他花朵数据集。

2022-03-13

人工智能图片分类数据集-花卉识别数据集-花朵识别数据集（油菜花-01）
人工智能图片分类任务的数据集，可用于花卉（花朵）识别AI模型的训练。这一批数据集，一共3000多张，包含一类花朵（油菜花），图片尺寸为1024x1024。数据集所有图片，均为本人使用手机实地拍摄，计划收集100种花朵，每隔一段时间发布一批，如果有需要其他种类的的花朵数据集，关注本人，下载已发布的其他花朵数据集。

2022-03-13

人工智能图片分类数据集-花卉识别数据集-花朵识别数据集（三角梅-01）
人工智能图片分类任务的数据集，可用于花卉（花朵）识别AI模型的训练。这一批数据集，一共3400多张，包含一类花朵（三角梅），图片尺寸为1024x1024。数据集所有图片，均为本人使用手机实地拍摄，计划收集100种花朵，每隔一段时间发布一批，如果有需要其他种类的的花朵数据集，关注本人，下载已发布的其他花朵数据集。

2022-03-13

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