这个repo仅用于个人修读研究生学位中对数字图像处理技术的学习笔记整理。根据实验室的研究方向和导师的要求，我主要关注以下方面：
- 数字图像处理技术与FPGA相结合，
- 红外图像（灰度图像）和3D点云融合，
- 机器学习模型在图像处理中的应用
- 机器学习模型在FPGA上部署
- 异构计算
不过该项目目前（2023.05）主要还是以一个初学者的角度出发，以Jupyter Notebook作为载体，使用python语言学习和实现数字图像处理的经典方法，包括但不限于图像增强，图像变换，以及特征提取和分析等。这些笔记经过进一步整理将会发布在我的博客。
如果要运行该repo中的代码，需要提前安装conda环境，Anaconda/Miniconda均可。然后使用命令创建虚拟环境img并激活：
$ conda env create --file environment.yml
$ conda activate img然后需要在项目根目录下执行以下命令：
pip install [-e] ./，安装imgtools/供notebooks调用；python init.py，以下载所有的示例图片
最后在项目根目录下运行jupyter notebook或者jupyter lab打开项目即可。
为了更好的适应使用git管理Juptyer Notebook，所有提交到远端的Notebook中均使用nbstripout过滤掉输出数据，因此clone项目后需要重新运行以观察输出。
此外，由于Github LFS不友好的机制，所有的图片文件均使用图床sm.ms进行管理。此部分代码见ImageHosting。
ImageHosting对外提供了sm.ms的管理对象smms_app和对应的类SmmsApp，并提供了一组易于使用的API用于加载图像到本地。要使用它们，参考以下示例：
from imgtools.ImageHosting import smms_app
from pathlib import Path
smms_app('2uzYGhVDw1F6Nv5'，'x.png')由于重载了__call__方法，所以可以像调用一个函数一样调用实例smms_app：
入参：
- 图像在图床网站中的哈希值
- 目标文件名
效果：
- 将指定的图片按目标文件名保存至本地
返回值：
- 无
此repo暂不接受任何PR。
由于sm.ms不支持上传BMP和TIFF格式的图片，因此需要一个工具将其转换为同样是无损压缩的PNG格式。见any2png.py。
以BMP格式为例，运行python3 imgtools/utils/any2png.py /path/to/image.bmp，即可在相同路径下生成PNG格式的图片。
- Python 3.10 Documentations
- Pillow Documentations: a fork of PIL(Python Image Library)
- Digital Image Processing, 4th Edition(Global), Rafael C. Gonsalez
- 图像处理与图像分析基础（C/C++语言版）, 任明武, 南京理工大学