Awesome GitHub RepositoriesMorphological Operations

GoCV is a computer vision library and Go language binding for OpenCV. It serves as an image processing toolkit and deep learning inference engine, providing programmatic access to a wide range of algorithms for image manipulation, object detection, and video analysis. The project differentiates itself through high-performance native bindings and hardware acceleration. It utilizes a foreign function interface to map Go calls to C++ functions and includes a hardware-agnostic backend dispatch to route neural network tasks to computation engines such as CUDA and OpenVINO. The library covers a br

scikit-image is a Python image processing library and scientific image analysis toolkit. It provides a framework for digital image processing and computer vision, utilizing numerical arrays for pixel-level manipulations. The library enables the quantification of image properties and the detection of visual features, such as edges and blobs. It includes tools for image segmentation and the extraction of textures and patterns to characterize objects within visual data. Capabilities cover image manipulation through color space conversion, geometric transformations, and digital restoration. It a

OpenDroneMap (ODM) is an open-source aerial drone photogrammetry pipeline that converts 2D images into georeferenced 3D models, orthophotos, point clouds, and digital elevation maps. At its core, the OpenDroneMap Processing Engine orchestrates a complete Structure-from-Motion workflow, from feature extraction through dense reconstruction and tiled output generation, purpose-built for transforming drone-captured imagery into geospatial data products. The toolkit distinguishes itself through GPU-accelerated SIFT feature extraction using CUDA-capable NVIDIA graphics cards, roughly doubling proce

ArrayFire هو إطار عمل حوسبة مستقل عن الأجهزة ومحرك مصفوفات مجمع فورياً (JIT) مصمم للحوسبة الرقمية عالية الأداء. يعمل كمكتبة حوسبة رقمية لوحدات معالجة الرسومات ومجموعة أدوات معالجة إشارات متوازية تجرد خلفيات الأجهزة، مما يسمح لنفس الكود بالتنفيذ عبر معماريات GPU و CPU مختلفة. يتميز المشروع بمحرك JIT يستخدم تجميع التعبيرات لدمج العمليات وتقليل عبء الذاكرة. يستخدم رسماً بيانياً للتنفيذ المؤجل لتحسين سلاسل الحسابات ويوفر أساسيات التشغيل البيني لمشاركة البيانات وسياقات التنفيذ مع منصات حوسبة خارجية مثل CUDA و OpenCL. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك الجبر الخطي المتوازي، ومعالجة الإشارات الرقمية، ورؤية الحاسوب المسرعة. توفر أدوات لتنفيذ التعلم الآلي، ومحاكاة النمذجة المالية، وحل المعادلات التفاضلية الجزئية لمحاكاة الأنظمة الفيزيائية. يتعامل نظام إدارة المصفوفات الخاص بها مع تخصيص المصفوفات متعددة الأبعاد، والتقطيع، ونقل البيانات بين المضيف والجهاز.

Adetailer is a Stable Diffusion inpainting extension and automated detail enhancer that identifies specific image regions to improve quality through targeted inpainting. It functions as an AI image masking tool that uses detection models to create precise masks for automated image editing. The system distinguishes itself by integrating structural guides, such as depth and pose, to constrain the inpainting process and maintain anatomical consistency. It also supports object-specific prompt assignment, allowing unique text instructions to be mapped to multiple detected objects within a single i

هذا المشروع عبارة عن إطار عمل للحوسبة العلمية لنظام .NET، يوفر مجموعة شاملة من المكتبات للتحليل العددي، والإحصاء، والتحسين الرياضي. يعمل كمجموعة أدوات أساسية لتطوير التطبيقات في تعلم الآلة، ومعالجة الإشارات الرقمية، ورؤية الحاسوب. يوفر إطار العمل مجموعات أدوات متخصصة لتدريب ونشر النماذج التنبؤية، بما في ذلك الشبكات العصبية، وآلات ناقل الدعم، وأشجار القرار. كما يتميز بتكامل عميق للتحليل المرئي في الوقت الفعلي، مثل تتبع الكائنات واكتشاف ملامح الوجه، إلى جانب مكتبة مخصصة لمعالجة الإشارات الرقمية لالتقاط وتصفية إشارات الصوت والمستشعرات. تمتد مساحة الإمكانيات إلى تحليل المصفوفات عالي المستوى والجبر الخطي، ونمذجة الحالة الاحتمالية، وخوارزميات البحث الاستكشافي. كما تغطي مجموعة واسعة من أدوات معالجة البيانات، من تقليل الأبعاد والتطبيع إلى تنظيم البيانات المكانية ومكونات التصور العلمي. يتضمن النظام وحدات تحكم تكامل الأجهزة لتكوين الكاميرا، وإدارة منافذ GPIO، وأجهزة استشعار العمق المتخصصة.

هذا المشروع عبارة عن مجموعة أدوات لتحليل الصور الحيوية في Python مصممة لمعالجة وتحليل صور المجهر والصور الطبية. يوفر مجموعة من الأدوات لقياس الصور، وتجزئة الصور الطبية، وسير عمل التصوير الحيوي العام. تتضمن المجموعة إمكانيات متخصصة لقياس البيانات البيولوجية، مثل قياس تعقيد تفرع الخلايا العصبية عبر تحليل Sholl، وحساب توزيعات أحجام الجسيمات، وتتبع مساحة الجروح في اختبارات الخدش. كما يتميز بمكتبة لتجزئة الصور الطبية تنفذ معماريات U-Net لعزل الهياكل التشريحية في البيانات ثلاثية الأبعاد، وتستخدم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) لإنشاء صور علمية اصطناعية لزيادة حجم مجموعات البيانات. بشكل عام، يغطي المشروع بدائيات معالجة الصور بما في ذلك إزالة الضوضاء، وتحسين التباين، والتحويلات المورفولوجية. ويوفر أدوات لإدارة مجموعات البيانات لتحويل التعليقات التوضيحية بين تنسيقات COCO و YOLO والأقنعة الثنائية، بالإضافة إلى أدوات تعلم الآلة لتدريب الشبكات العصبية وتنفيذ نقل الأوزان القائم على المشفرات التلقائية (autoencoders). يتم توفير سير عمل التحليل كسلسلة من دفاتر Jupyter التفاعلية.

Bild هي مكتبة لمعالجة الصور تم تنفيذها بلغة البرمجة Go. توفر مجموعة من المحركات الخوارزمية لمعالجة الصور، بما في ذلك محرك نواة التلافيف (Convolution kernel) للتصفية، وأداة مزج الصور لتركيب الطبقات، ومولد ضوضاء إجرائي لإنشاء أنسجة اصطناعية. يتميز المشروع بقدراته على التوليد الإجرائي، حيث ينفذ خوارزميات ضوضاء Perlin وGaussian وثنائية وموحدة لإنتاج توزيعات بكسل عشوائية وأنماط عضوية. كما يتميز بواجهة سطر أوامر تسمح للمستخدمين بتطبيق تأثيرات بصرية، وتعديلات لونية، وتحويلات هندسية على ملفات الصور دون كتابة كود مخصص. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من إمكانيات معالجة الصور، بما في ذلك التحويلات الهندسية مثل التدوير، والقص، والتكبير، بالإضافة إلى معالجة الألوان وتحليل التوزيع. وتوفر أدوات لتحليل الصور وتقسيمها، والتصفية المورفولوجية، وتدعم قراءة وكتابة بيانات الصور عبر تنسيقات PNG وJPEG وBMP وWebP.

هذا المشروع عبارة عن مجموعة أدوات قائمة على Java تدمج مكتبة الرؤية الحاسوبية OpenCV في بيئة البرمجة الإبداعية Processing. يوفر واجهة برمجة مصممة لتسهيل تضمين تحليل الصور في الوقت الفعلي وخوارزميات الرؤية الحاسوبية داخل التركيبات الفنية التفاعلية ومشاريع التصميم المرئي. تتميز المكتبة بتغليف روتينات C++ منخفضة المستوى في بيئة مدارة، مما يسمح للمستخدمين بأداء مهام مرئية معقدة من خلال واجهة مبسطة. تدعم المكتبة عمليات عالية الأداء من خلال مشاركة بيانات البكسل الخام بين البيئة المضيفة ومحرك الرؤية، ومن خلال تمكين نطاق حسابي قائم على المنطقة للتركيز على موارد المعالجة في مناطق محددة من الإطار. تغطي مجموعة الأدوات مجموعة واسعة من قدرات معالجة الصور، بما في ذلك اكتشاف الميزات، والتحليل الهندسي، وتتبع الحركة. يمكن للمستخدمين أداء مهام مثل استخراج الكنتور، ومعايرة الكاميرا، والعمليات المورفولوجية، والتقييم الإحصائي للبيانات المرئية. يتم توزيع المكتبة كمكتبة لبيئة Processing، مما يوفر وصولاً مباشراً إلى هذه الوظائف للنماذج الأولية السريعة والتجريب.