深度学习在图像处理中的应用教程 前言 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结，总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。 本教程会以视频的方式进行分享，教学流程如下： 1）介绍网络的结构与创新点2）使用Pytorch进行网络的建造与训练3）使用Tensorflow（内部的keras模块）进行网络的建造与训练 教程目录，单击重新相应视频（后续会根据学习内容增加） 图像分类 LeNet（已​​完成） AlexNet（已​​完成） VggNet（已​​完成） GoogLeNet（已​​完成） ResNet（已​​完成） ResNeXt（已完成） MobileNet（已​​完成） ShuffleNet（已​​完成） 目标检测篇 Faster-RCNN / FPN（进行中） SSD / RetinaNet（进行中） YOLOv3 SPP（进行中） 目标分割 所需环境 Anaconda3（建

全名：ImageAI-master。Github上OlafenwaMoses/ImageAI官方项目。

bark、bikes、boat等8类用于图像处理特征点识别的数据集。

深度学习在图像处理中的应用教程 前言 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结，总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。后期如果有学习到新的知识也会与大家一起分享。 本教程会以视频的方式进行分享，教学流程如下： 1）介绍网络的结构与创新点 2）使用Pytorch进行网络的搭建与训练 3）使用Tensorflow（内部的keras模块）进行网络的搭建与训练 教程目录，点击跳转相应视频（后期会根据学习内容增加） 图像分类 LeNet（已完成） AlexNet（已完成） VggNet（已完成） GoogLeNet（已完成） ResNet（已完成） ResNeXt (已完成) MobileNet（已完成） ShuffleNet (已完成) EfficientNet（已完成） 目标检测篇 Faster-RCNN/FPN（已完成） SSD/RetinaNet (已完成) YOLOv3 SPP (进

matlab开发-用于图像处理的高斯带通滤波器。此函数在频域中执行高斯带通滤波。

图像处理便于进行 .jpeg,.bmp格式的图像

用于图像处理的常见的图像库，可用于图像分割，去噪，特征提取，目标检测等

多个raw 图片文件，可用于图像处理与分析

计算图像能量的子函数 function outval = energygray1(I) %clc; %clear all; %I=imread('1.bmp'); L=256; %灰度级 %Ps=zeros(L,1); %统计直方图结果数据 Hist=zeros(L,1); [row,col]=size(I);

bark、bikes、boat等8类用于图像处理特征点识别的数据集。