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u2net_bgremove_code Jupyter Notebook包含使用u2net删除图像和视频背景的代码 链接到。 包含所需文件的。 原始。

基于深度学习的图像和视频检索分析引擎.zip,分布式可视化搜索和可视化数据分析平台。

车道线检测 该项目构建了一个计算机视觉（CV）应用程序，该应用程序可以从道路的图像和视频中检测车道线。 该存储库受到Udacity无人驾驶汽车工程师Nanodegree计划的Finding Lane Lines项目的启发。 该程序已使用了此存储库中使用的测试图像和视频。 <-这是一项正在进行中的工作---> 用于检测图像中的车道线的主要步骤是： 颜色转换为灰色 坎尼边缘检测 使用高斯模糊进行图像过滤 检测感兴趣区域（ROI） 线路检测 霍夫变换

这是一种基本的视频增强算法，可处理彩色和黑白图像。 对于彩色图像，应用了改进的 retinex 算法，对于黑白图像，应用了对比度增强。 对于黑白图像，可以使用 FIJI 或 ImageJ 导入一系列图像并将它们作为视频运行。 注意：确保 VideoReader 函数在您使用的 MATLAB 版本中可用。 请评价和评论，它将帮助我改进现有系统。

MATLAB图像与视频处理实用案例详解的配套源代码，测试图片

利用AI驱动的HuskyLens模块，使诸如图像识别和对象检测之类的复杂任务变得简单，并在LoRa上传输该数据。 硬件部件: Arduino 101和Genuino 101×1个 NodeMCU ESP8266分支板×1个 DFHuskyLens机器人×1个 RYLR907×1个 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 在这个项目中，我们将看看DFRobot的HuskyLens。它是一款由AI驱动的相机模块，能够执行多种人工智能操作，例如人脸识别，对象识别和线条识别等。 它有点类似于我们在这个项目中讨论过的MatchX模块。由于MatchX模块有点贵，因此我决定自己做类似的事情，为此，我发现HuskyLens是一个不错的选择，因为与MatchX模块相比，它更便宜，并且可以完成MatchX可以做的所有事情，除了数据传输，为此，我们将把Huskylens模块与Reyax的RYLR907 LoRa模块连接起来，我们会做的很好。连接之后，我们将使用此HuskyLens检测对象，并使用LoRa模块将检测到的数据发送到接收方的另一个LoRa模块。

A curated list of resources for Image and Video Deblurring Image and Video Deblurring Single-Image-Blind-Motion-Deblurring (non-DL) 2006-TOG - 从单张照片中消除相机抖动的精选资源列表。 [Paper][Code & Project page] 2007-CVPR - 使用透明度的单幅图像运动去模糊。 [论文] 2008-CVPR - 使用锐边预测的 Psf 估计。 [Paper][Project page] 2008-TOG - 单张图像的高质量运动去模糊。 [Paper][Code & Project page] 2009-TOG - 快速运动去模糊。 [Paper] 2009-CVPR - 使用颜色先验进行图像去模糊和去噪。 [论文][项目页面] 2010-CVPR - Efficient ̈filter flow for space-variant multiframe blind deconvolution。

SimDeblur SimDeblur（ Sim ple Deblur环）是基于PyTorch的图像和视频去模糊工具箱的开源框架，其中包含基于深度学习的最先进的去模糊算法。 您可以轻松实现自己的图像或视频去模糊或其他恢复算法。 主要特点 模块化设计 该工具箱将去模糊的框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松地构建自定义的恢复框架。 最先进的 该工具箱包含大多数基于深度学习的最新去模糊算法，包括MSCNN，SRN，DeblurGAN，EDVR等。 分布式培训 新的功能 [2021/3/21]首次发布。 支持的方法和基准 单图像去模糊 MSCNN [，] SRN [，] DeblurGAN [，] DMPHN [，] DeblurGAN_V2 [，] SAPHN [] 视频去模糊 DBN [，] STRCNN [] DBLRNet [] EDVR [，]