Python包PyAbel用于Abel和Abel逆变换的图像显示代码

这段代码使用Matlab进行图像处理，重点介绍了傅里叶正反变换及其频域表示，以及实现理想方形低通滤波器和Butterworth滤波器。编写过程充满挑战，因为长时间未使用Matlab，开始时不免有些混淆，甚至中途不经意间开始写Python！最终幸运地完成了这一任务，也成为全班第一完成者。

ShowDICOM脚本用于显示DICOM图像，适用于CT数据。使用时，将脚本放置于包含DICOM文件的可写文件夹中，脚本将进行DICOM格式验证、文件匿名化、DICOM信息获取、图像数据提取，并以正确的Hounsfield比例和大小显示图像，最终创建视频文件。 脚本包含示例电影文件输出（Animation.avi）、MeasureLine脚本（用于测量缩放距离）和CropROIArea脚本（用于选择ROI并测量面积和强度属性）。

这是用Python重新实现的matlab中的F-measure代码，用于评估显著对象检测，包括MAE、F-measure、S-measure、E-measure和加权F-measure。代码支持GPU加速，能够快速评估显著对象检测的准确性。在实现中特别考虑了完全黑色的ground truth情况，与Matlab代码保持一致。使用pytorch实现，便于集成到您的评估代码中。如果这段代码对您的研究有帮助，请引用以下论文。

在MATLAB中，颜色映像显示可以通过多种方式实现。观察颜色映像矩阵的元素是一个基本的方法，例如： hot(8)ans =0.3333 0 00.6667 0 1.00000.3333 0 1.00000.6667 0 1.00001.0000 0.5000 1.0000 此输出展示了热色图的不同颜色值，这些值可以用于生成可视化的颜色图像。

优化matlab图像小波变换源代码，以提高效率和可读性。

我设计了这个简单的项目，用于比较和评估不同版本的人员重新识别代码是否能产生相似的结果。这些只是评估代码的测试示例。我比较了Python和MATLAB版本的结果。数据包括一个示例案例，其中包含100个查询图像和5332个库图像，以及它们的身份、摄像机和查询画廊距离矩阵。Python版本使用了来自Open-ReID的ranking.py和main.py来计算CMC和mAP分数，而MATLAB版本使用了来自Re-Ranking Person的evaluation.m和compute_AP.m，与Market1501数据集兼容。要运行Python版本，需要安装numpy和scikit-learn，切换到python_version目录并运行python main.py。要运行MATLAB版本，切换到matlab_version目录并运行MATLAB，然后运行main.m。您可以比较两个版本的结果，注意它们在CMC分数上的一致性。

Python解密工具馅饼该代码在2015年实现了“具有同时照明和反射率估计的图像增强概率方法” TIP的论文。由于原始项目由Matlab编写，并提供“.p”文件进行加密，因此该项目得以完成。以便透彻了解背后的想法。用法运行命令“ python main.py -i dataDir”，其中“ dataDir”指定要处理的图形。有关更多信息，请参见“ main.py”。样品结果输入照明反射率增强型输入增强型

matlab图像叠加代码image_segmentation用于检测不同尺度裂缝。这些图像是在国家航空大学（乌克兰）进行金属样品疲劳测试时捕获的，每隔一定时间拍摄一次样品。每个测试的结果是一系列图像，显示裂缝逐渐扩展。每幅图像经过预处理，突出显示裂缝的动态变化。经过预处理后的初始图像和示例图像（放大至裂缝区域）从不同样品中合并为单个数据集。每个图像都有一个用matlab代码创建的遮罩，简化了在图像上绘制的过程。使用这些数据集训练了UNet模型，定制了特定任务的损失函数。由于裂缝相对于图像大小（1080x768）较小，遮罩中的0像素比1像素多得多。传统的损失加权方法可能会忽略小裂缝，因此通过每个图像示例的专门减肥处理来训练模型（选择与1相等的前景大小）。训练的每个迭代中，算法会比较模板中0像素和1像素的数量，并根据比例调整损失权重。验证图像显示了模型的输出结果。

在Oracle PL/SQL中，以下是一个示例代码，用于显示特定员工的姓名和工资：declare v_ename varchar2(5); v_sal number(7,2); begin select ename,sal into v_ename,v_sal from emp where empno=&aa; dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename||'工资:'||v_sal); end;