用opencv改写的GIMP的颜色增强，Opencv2.4.13Gpu+Cuda8.0.文章参考：http://blog.csdn.net/hyqwmxsh/article/details/77980709。 opencv2.4.13Gpu版：http://blog.csdn.net/hyqwmxsh/article/details/75228886

《VC++2008图像增强分割程序》是一款基于Visual C++ 2008编写的软件，主要用于图像处理中的图像增强和图像分割任务。在图像分析与理解的课程学习中，这样的程序作为作业，可以帮助学生深入理解图像处理的基本原理和技术，并通过实际操作提升编程技能。 图像增强是图像处理中的一个重要环节，它主要目的是改善图像的视觉效果，提高图像的可读性和后续处理的性能。在这个程序中，采用了线性变换算法来实现图像增强。线性变换通常包括直方图均衡化、灰度拉伸等方法，通过调整图像像素的灰度级分布，使图像的亮部和暗部细节更加明显，从而改善图像的整体对比度。例如，直方图均衡化可以扩大图像的灰度动态范围，使图像的亮区和暗区都得到充分展现，这对于增强图像的视觉效果非常有效。 图像分割则是将图像中具有不同特征或意义的区域分离出来，它是图像分析和理解的基础步骤。Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它属于梯度算子的一种，能有效地检测图像中的边缘。Sobel算子通过计算图像的水平和垂直方向的梯度强度，然后进行合成，找出梯度值较大的像素点，这些点通常对应于图像的边缘。该程序运用Sobel算子对图像进行处理，可以准确地识别并标记出图像的边缘，为后续的图像分析提供基础数据。 在《vc++2008图像增强分割程序》中，包含的文件"iauZuoye.sln"是一个Visual Studio解决方案文件，用于管理和构建整个项目。"pic"可能是一个包含待处理图像的文件夹，用户可以将自己感兴趣的图像放入其中，然后通过程序进行处理。"iauZuoye"可能是源代码文件，包含了实现图像增强和分割算法的具体代码。通过阅读和分析这个源代码，学习者可以深入理解线性变换算法和Sobel算子的工作原理，以及如何在VC++环境下实现它们。 这个程序不仅是一个实用的图像处理工具，更是一个生动的教学案例，对于学习和掌握VC++编程、图像处理理论以及实际应用技巧都有着极大的帮助。通过实践这个程序，学生能够巩固理论知识，提升编程技能，为未来在图像分析与理解领域进行更深入的研究打下坚实的基础。

ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架ACNet ICCV 2019论文：ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架 其他实现：PaddlePaddle重新实现以构建ACNet和转换权重已被PaddlePaddle官方仓库接受。 @ parap1uie-s的出色工作！ Tensorflow2：一个简单的插件模块（https://github.com/CXYCarson/TF_AcBlock）！ 只需使用它来构建模型，然后调用deploy（）即可将其转换为推理时结构！ @CXYCarson的惊人作品

复制粘贴增强器 根据我们的基准测试和某些其他论文，将类的实例复制粘贴到图像中有助于提高检测和分割网络的性能。 我们在 Cityscapes 上运行语义分割，结果如下所示。 我们使用 DeepLabV3 和 ResNet101 主干，该主干在 COCO train2017 上进行了预训练。 我们切换 Cityscapes 分割，使用 500 张图像进行训练，使用 2975 张图像进行验证。 如果我们为每个图像增加 1 个实例，我们将在训练集中引入该类的 500 个以上实例。 如果我们为每个图像添加 2 个，则增加 1000 个实例，依此类推。 我们可以使用 4 种增强： 适当的缩放和适当的放置 适当的缩放和随机放置 随机缩放和适当放置 随机缩放和随机放置 在我们开始增强之前，我们需要将实例复制到图像中。 如果我们想将People到图像中，我们为 people 运行class_extr

EnlightenGAN, RUAS, SCI, URetinex-Net, Zero-DCE, Zero-Dce++六大算法综合的可执行程序。具体请参考本程序的同名文章：《弱光图像增强算法(6大算法附程序)，一站式解决论文实验比较部分》。这篇文章里有如何使用。我的预训练模型已经放在了程序里面。欢迎关注我的博客。后面会持续更新。

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非常经典常用的控件包 可以做出不同形状的按钮，可以调整按钮中图片的位置甚至旋转标签，也可以做出全图片按钮，还有OutLook一样的分类左边栏，还有另外很多强大常用的功能等待去发现使用。 本版本已经包含了序列号和密码，安装时序列号会自动填入，密码请查看SN.txt，本控件包已在Win7 32Bit+Delphi7测试通过。

该项目包含Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低照度图像增强代码，均已经过测试，可直接运行。