BreakPlot

车牌去模糊。执行后可清晰地看到车牌号码。效果很好的~~(License plate to go fuzzy. After the implementation of number plates can be clearly seen)

说明：  常见的图像处理算法都有介绍，包括分割、插值、平滑、锐化、图像增强、几何变换、图像金字塔，图像配准、模板匹配等(Common image processing algorithms are introduced, including segmentation, interpolation, smoothing, sharpening, image enhancement, geometric transformation, image pyramid, image registration, template matching, etc)

说明：  数字图像处理 小波处理 ，去噪音，比基于傅里叶变换的去噪方法好。 含噪信号经过预处理，然后利用小波变换把信号分解到各尺度中，在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉，保留并增强属于信号的小波系数，最后再经过小波逆变换恢复检测信号。(The noisy signal is pre-processed, then the signal is decomposed into different scales by wavelet transform. The wavelet coefficients belonging to noise are removed at each scale, and the wavelet coefficients belonging to the signal are retained and enhanced. Finally, the detected signal is restored by inverse wavelet transform. It is better than the denoising method based on Fourier transform.)

说明：  可以将有重叠部分的多张图片拼接成一张全景图片(You can stitch multiple images with overlapping parts into a single panorama)

说明：  我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)

连续小波变换寻找脊线，用在信号处理、图像处理等方面（MATLAB）(Continuous wavelet transform for ridge line（MATLAB）)

matlab程序关于医学图像处理中的肺部分割的小例子，希望有帮助(matlab procedures regarding the medical image processing in the lungs of a small example of partition, I hope there is help)

说明：  完整的lbp编码，可以学会怎样使用lbp(Complete lbp coding, you can learn how to use the lbp)

说明：  用flash手绘小人头像,简单清晰,可以用来制作个人头像.完全原创(Hand-painted villain with the flash head, simple and clear, can be used to create personal avatar. Completely original)

说明：  再来一个绘图程序，花了我一个上午时间才搞定。(then a drawing program, I spent a morning time to get.)