用单个深度学习模型替换移动相机ISP 1.概述 该库提供了RAW到RGB映射方法的实施和PyNET CNN在介绍。 该模型经过训练，可以将直接从移动相机传感器获得的RAW Bayer数据转换为使用专业的佳能5D DSLR相机拍摄的照片，从而取代了整个手工制作的ISP相机产品线。 提供的预训练PyNET模型可用于从使用Sony Exmor IMX380相机传感器捕获的RAW（DNG）图像文件生成全分辨率12MP照片。 对于华为P20和BlackBerry KeyOne智能手机，此方法的更多视觉效果可在找到。 2.先决条件 Python：scipy，numpy，imageio和枕头套件 + 英伟达GPU 3.第一步 下载预训练的 ，并将其放入vgg_pretrained/文件夹。 下载经过预训练的，并将其放入models/original/文件夹中。 将下载并将其提取到raw_images/文件夹中。 此文件夹应包含三个子文件夹： train/ ， test/和full_resolution/ 请注意，Google云端硬盘的配额限制了每天的下载量。 为了避免这种情况，您可以

头部姿势估计-OpenCV 在计算机视觉中，姿势估计特别是指对象相对于相机的相对方向。 姿势估计在计算机视觉中通常称为“透视n点”问题或PNP问题。 样片 安装 使用包管理器 。 pip install -r requirements.txt cd models bash downloader.sh cd .. 用法 从图像获取姿势 python head_pose_from_image.py -h 从网络摄像头获取姿势 python head_pose_from_webcam.py -h #### For source 0 and focal length 1 python head_pose_from_webcam.py -f 1 -s 0 3D模型可视化 python Visualize3DModel.py

收割 一个简单的基于机器学习的网站，推荐最佳农作物，肥料和农作物所患疾病 动机 农业是影响一国经济增长的主要部门之一。 在像印度这样的国家，大多数人口以农业为生。 机器学习和深度学习等许多新技术正在农业中实施，因此农民可以更轻松地发展并最大程度地提高产量。 在这个项目中，我提供一个网站，其中实现了以下应用程序； 作物推荐，肥料推荐和植物病害预测。 在农作物推荐应用程序中，用户可以从他们的侧面提供土壤数据，并且该应用程序将预测用户应该种植哪种农作物。 对于肥料推荐应用程序，用户可以输入土壤数据和他们正在生长的农作物的类型，该应用程序将预测土壤缺乏或过量的土壤，并会提出改进建议。 对于最后一个应用程序，即植物病害预测应用程序，用户可以输入患病植物叶片的图像，该应用程序将预测它是什么病害，并且还会提供有关该病害的一些背景知识以及如何治愈该病害的建议。 数据源 （定制数据集） （定制数

计算机视觉方向经典教材，英文原版，彩色

关于计算机视觉的电子书，最新版本，经典著作，适合工学理学等领域

毕业设计 这是我使用“深度学习”的学士学位毕业项目的仓库。

学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近，卷积神经网络（CNN）与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下，获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果，而在后一种情况下，生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中，我们提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块：（a）并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征；（b）跨多分辨率流的信息交换；（c）空间和渠道关注机

霍夫变换检测圆代码MATLAB 计算机视觉项目地球检测 在混乱的环境中进行政治地球仪检测 计算机视觉中的常见问题是在图片或视频流中搜索并找到特定的对象或形状。 在这个特殊的项目中，我们被要求设计和实施一个完整的程序，该程序可以通过选择可用的工具或编写我们自己的代码来识别任何方向和混乱环境中的小政治世界。 要运行该算法，请在Matlab中打开文件“ globe.m”。 它使用文件Hough Circles，DiscardDuplicateCircles，DiscardInnerCircles，DiscardNonEnclosedCircles查找图像中的圆。 完全包含在另一个圆中的圆被丢弃。 同样，不完全位于图像中的圆圈也将被丢弃。 经过初步处理并使用霍夫变换找到圆后，我们检测经度和纬度形成的平方以检测地球。 文件HoughLines，SeparateHorVerLines，DiscardDuplicateLines，DiscardNonHorVerLines，FindSquares用于查找图像中的正方形。 有关该项目的详细信息，请参见-。

交互是一种用于AI代理的逼真的可交互框架。 消息 （6/2020）我们提供了一个微型框架，以简化在Docker中运行AI2-THOR的工作。 可以通过以下网址访问它： : 。 （4/2020）框架的版本2.4.0更新在这里。 现在，所有不属于环境结构的sim对象都可以通过物理相互作用移动。 添加了新的对象类型，并添加了许多新的动作。 请在查看 （2/2020）AI2-THOR现在包括两个框架： 和 。 iTHOR包含交互式对象和场景，而RoboTHOR包含模拟场景及其对应的真实世界副本。 （9/2019）已添加框架2.1.0版更新。 添加了新的对象类型。 添加了新的初始化操作。 分割图像的生成在所有场景中都得到了改善。 （6/2019）AI2-THOR框架的2.0版更新现已发布！ 我们的动作和对象状态增加了三倍，增加了新的动作，可以在视觉上进行明显的状态更改，例如电子设备上的屏幕

道路分割 合作者： 目录 ： 介绍 该项目是 “模式分类和机器学习”课程的一部分。 更具体地说，这是我们针对道路分割的第二个项目的解决方案。 该文件概述了我们的代码及其功能。 有关该项目本身的所有其他说明，可以在其官方文件（ paper.pdf文件）中找到。 该项目的目标是通过确定哪些16x16像素斑块是道路还是不是道路来分割地球的卫星图像。 简而言之，该代码运行第一个卷积神经网络以获得基本预测。 此后，它运行第二个，即后处理一个，它使用先前计算的预测来给出最终预测。 结果 我们取得了约0.91的F1分数，下面您将看到一个图像，说明所获得的定性结果。 在图像上，每个检测到的道路补丁都以