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Qt提供了一套简化的图像处理工具的源代码。

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简介：
该工具提供了一套简洁实用的图像处理源代码，其中包含了基于QImage框架的多种图像处理功能，例如各类滤镜的应用、对比度和亮度值的精细调整，以及图像裁剪等操作。

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  • 简易QT图像处理工具源码
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    简易QT图像处理工具源码是一款基于Qt框架开发的开源软件，提供基础而实用的图片编辑功能，适合编程学习和小型项目使用。 这段文字描述了一个使用QImage的简单图像处理工具的源码。该源码包含了各种基于QImage的图像处理功能，如滤镜、对比度调整、亮度调节以及裁剪等操作。
     
  • Matlab幂律变换代码-基于Matlab的图像处理: 本仓库提供基础图像处理的Matlab代码...
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    该仓库提供了使用Matlab进行图像处理的基础代码，特别是针对幂律变换的应用。适合学习和研究图像增强技术。 该存储库包含我在“使用Matlab进行数字图像处理”课程中的练习代码文件。我已经添加了所有作业和实验室的matlab代码文件。请注意，由于没有适当组织这些文件，可能看起来有些混乱，请您理解。 您可以从存储库中下载所需的代码，并参考以下主题： 1. 如何在Matlab中读取图像和视频文件。 2. 使用Matlab进行位平面切片。 3. 使用Matlab进行图像过滤（包括低通滤波、Canny滤波、Prewitt滤波、Sobel滤波及Robert滤波）。 4. 中值过滤器应用示例。 5. Matlab中的幂律变换定律实现代码。 6. 如何在Matlab中生成负片效果。 7. 对数转换定律的Matlab实现方法。 8. 利用Matlab进行对比度拉伸操作。 9. 图像边界检测算法（使用Matlab）实例展示。 10. Matlab中的图像膨胀和侵蚀技术。 尽管一些文件名具有描述性，但您可能需要研究存储库以找到所需的代码。
     
  • 免费提供的MATLAB图像处理项目及完整源码
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    本资源提供一系列基于MATLAB的图像处理项目与完整源代码，涵盖多种算法实现和应用案例，适合学习参考。 背景图像处理技术在现代科技领域扮演着重要角色，并被广泛应用于医学影像、遥感监测、工业检测、安防监控及计算机视觉等多个行业。随着硬件性能的提升与算法的进步，图像处理技术得到了迅速的发展。MATLAB作为一种强大的数学计算和编程环境，拥有丰富的工具箱支持图像处理研究和应用开发。 本项目的目标是利用MATLAB平台创建一套完整的图像处理系统，通过执行预处理、特征提取、分类及识别等操作来实现对图像信息的有效分析与应用。具体目标包括：实现图像的读取、显示以及保存功能；进行去噪、增强和其他必要的预处理步骤；从图像中抽取关键特征用于后续分类和识别任务；设计并实施多种图像处理算法，并对其性能进行全面评估。通过实际应用场景案例展示，验证该系统的实用性和有效性。
     
  • QT开发实践：简易图像视频处理工具
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    《QT开发实践：简易图像视频处理工具》一书聚焦于使用Qt框架构建高效、用户友好的图像和视频处理应用。本书通过具体案例详细讲解了从项目启动到部署发布的全过程，适合希望深入学习QT编程的开发者阅读。 我开发了一款简单的图像和视频处理软件，可以进行灰度化、边缘检测等功能。对于视频的读取，我是通过选择摄像头输入来实现的，这样更加方便。
     
  • Matlab图像叠加代码-Slice_Display: SliceDisplay为fMRI数据提供可视化的MATLAB工具箱...
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    Slice_Display是专为fMRI数据分析设计的MATLAB可视化工具箱。它通过高效的图像叠加技术，帮助研究人员清晰展示大脑活动模式。 SliceDisplay 是一个用于在 MATLAB 中可视化 fMRI 数据的工具箱。除了标准的 fMRI 显示功能外，它还能够生成双编码图像（同时展示对比度估计值与未经阈值处理的 t 统计图）。数据可视化完全可以通过脚本实现，因此创建图形既简便又可重复。 fMRI 数据的一般可视化方式是使用经过阈值处理后的 t 图。而另一种替代方法则是通过双编码地图进行显示，这种地图同时展示了效果大小（颜色编码）和未经阈值处理的推断统计信息（透明度编码）。等高线区分了具有统计显著性的体素与不重要的体素，使重要数据更加突出。 为了使用 SliceDisplay 工具箱，请先安装它。该工具箱由 UCL 惠康神经影像学信托中心提供，并且是由 Ben Mitch 开发的。您可以通过下载 ZIP 文件或通过命令行克隆代码来获取和安装工具箱（需要已安装 Git）。 关于如何使用切片显示，建议查看“examples”目录中的示例脚本以了解更多信息。如果您计划发布基于此工具箱数据的研究成果，请适当引用相关文献。
     
  • PseudoGen：一款用于从源代码生成伪代码的工具 - 由PS提供
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    PseudoGen是一款创新软件开发工具，专为程序员设计，能够高效地将复杂源代码转换成简洁明了的伪代码。该工具旨在简化程序理解过程，并促进算法教学和团队沟通。由PS公司倾力打造。 假性原是一种从源代码自动生成伪代码的工具，并且可以通过Docker进行安装使用。 首先运行以下命令以启动容器： ```bash docker run -itd delihiros/pseudogen ``` 接着进入pseudogen目录并执行生成脚本，如下所示： ```bash /# cd pseudogen/data /../run-pseudogen.sh -f tune/travatar.ini ``` 该工具需要Python 3.5或更高版本。安装相关依赖项，请运行以下命令： ```bash apt install git libboost-all-dev autoconf automake autotools-dev libtool zlib1g-dev cmake build-essential python3 python3-pip wget -y pip3 install nltk ``` 对于Mac OS X用户，由于GIZA++是为Linux编写的，可能需要进行一些修改才能成功安装。
     
  • QT十六进制处理工具源代码.zip
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    QT十六进制处理工具源代码 是一个基于QT框架开发的用于处理十六进制数据的软件项目的原始编码集合，适用于需要进行低级数据操作和转换的应用场景。 QT5.9可以用来实现中文字符串与16进制之间的互相转换，以及16进制与10进制的相互转换。
     
  • Matlab图片锐化代码-ImageProcessing-GUI：简易的图像处理界面
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    本项目提供了一个简易的MATLAB GUI工具，用于执行图片锐化操作。用户可以通过直观的图形界面选择和预览图像，并应用不同的算法来增强图像细节。 这是一个用于常规图像处理的简单Matlab GUI程序。当前功能包括锐化图片或增强对比度以及其他常见的图像处理操作。 使用概述： 该GUI包含三个窗口。点击“加载图片”按钮后，可以在左上角的窗口中加载图片。“.jpg”，“.png”和“.bmp”格式受到支持。接下来可以对图像进行调整，右侧窗口会显示变化结果。满意之后，单击“确定”按钮保存当前更改。 例子： 您可以查看一些示例来了解如何使用该工具处理不同类型的图像问题。 注释：这个GUI程序是我很久以前完成的，最近重新找到它并决定分享到我的GitHub上。由于我曾为了创建一个“.exe”文件而打包了整个项目，因此代码中包含了一些中文名称和奇怪的函数名，可能会给使用者带来一些困惑。如果有任何疑问，请随时提问。 请注意：虽然我是中国人并且会说英语，但由于时间久远可能有一些拼写或语法错误出现。
     
  • 代码_篡改检测_图像篡改_图像篡改检测定位_提供可视化工具的图像篡改检测
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    本项目专注于开发先进的图像篡改检测技术，特别是针对图像内容被恶意修改的情况。我们致力于创造一种有效的解决方案——一个结合了高级算法和直观用户界面的可视化工具，旨在准确定位并标记出篡改区域，以保障数字媒体的真实性和可信度。 基于深度学习的JPEG图像篡改检测技术利用了深度学习强大的特征学习和模型表达能力，能够提取JPEG压缩图像中的关键特征信息，并实现对篡改图像的有效检测及精确定位。这一方法显著提高了篡改检测的准确率以及篡改区域的定位精度。
     
  • MATLAB简单图像处理代码-Otslm：结构光方法的OTSLM工具箱
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    本工具箱提供基于MATLAB的OTSLM算法实现，用于结构光方法中的图像处理。包含一系列简单易用的函数，助力用户高效完成相关研究与开发工作。 一组Matlab函数和图形用户界面用于为数字微镜设备（DMD）和其他类型的相位与幅度空间光调制器（SLM）生成图案，例如液晶类型设备。 该工具箱主要关注于光镊系统的图案设计，但同样适用于需要对光线进行幅度或相位控制的其他应用。在初始版本中包含了当前研究小组正在使用和感兴趣的功能，并鼓励他人贡献他们在科研论文中使用的模式代码。 如果您想为工具箱添加新的功能，请参阅“贡献”部分的信息。 该工具箱仍在开发过程中，早期版本中的某些功能可能会有所变动、更名或行为调整。此外，一些功能可能尚未充分文档化且不够稳定，欢迎提出反馈和建议。 要开始使用OTSLM工具箱，请查阅相关文档。您可以在下载的文件夹中找到这些资料。 安装及使用 为了使用该工具箱，请先下载代码库，并将此目录添加到您的Matlab路径设置中。可以通过在函数名称前加上otslm.来调用功能，例如： im = otslm.simple.linear([10, 10], 3);