基于图像的全局光照，可以实现电影级的真实渲染效果，非常牛！

使用Python进行动手图像处理 这是Packt发布的“ 进行的代码存储库。 用于高级图像分析和有效解释图像数据的专家技术 这本书是关于什么的？ 图像处理在我们的日常生活中扮演着重要角色，它在社交媒体（面部检测），医学成像（X射线，CT扫描），对机器人技术和太空的安全性（指纹识别）等各种应用中发挥着重要作用。 本书将触及图像处理的核心，从概念到使用Python的代码。 本书涵盖以下激动人心的功能： 在Python中执行基本的数据预处理任务，例如图像去噪和空间滤波 在Python中实现快速傅立叶变换（FFT）和频域滤波器（例如Weiner） 进行形态图像处理并使用不同的算法对图像进行分割 学习从图像中提取特征并匹配图像的技术 编写Python代码以实现用于图像处理的有监督/无监督机器学习算法 使用深度学习模型进行图像分类，分割，对象检测，转移学习和神经样式转移 如果您觉得这本书适

DnCNN-张量流 TIP2017论文的张量流执行器， 模型架构 结果 BSD68平均结果 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-张量流 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 29.17 Set12平均结果 噪音等级 神经网络 DnCNN-张量流 25 30.44 30.38 要求 tensorflow >= 1.4 numpy opencv 数据集 我使用BDS500数据集进行训练

由于电力线绝缘子的故障导致输电系统的故障，因此广泛使用基于空中平台的绝缘子检查系统。 绝缘子缺陷检测是针对航空图像中的复杂背景执行的，这提出了一个有趣但具有挑战性的问题。基于手工特征或浅层学习技术的传统方法只能在特定的检测条件下（例如何时）定位绝缘子并检测故障。在某些对象范围或特定照明条件下，具有足够的先验知识，背景干扰小。 本文讨论了使用航空图像自动检测绝缘子缺陷，准确定位从实际检查环境捕获的输入图像中出现的绝缘子缺陷的方法。我们提出了一种新颖的深度卷积神经网络（CNN）。级联体系结构，用于执行定位和检测。绝缘子中的缺陷。 级联网络使用基于区域提议网络的CNN将缺陷检查转换为两级目标检测问题。 为了解决实际检查环境中缺陷图像的稀缺性，还提出了一种数据增强方法，该方法包括以下四个操作：1）仿射变换； 2）仿射变换； 2）仿射变换。 2）绝缘子分割和背景融合； 3）高斯模糊； 4）亮度转换。 使用标准绝缘子数据集，缺陷检测精度和建议方法的召回率分别为0.91和0.96，并且可以成功检测到各种条件下的绝缘子缺陷。 实验结果表明，该方法符合绝缘子缺陷检测的鲁棒性和准确性要求。

matlab做一个圆的代码这是一个图像配准Matlab程序，对应于论文基于B样条组合和水平集（DOI：或）的二维和三维图像配准。 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用上述参考资料。 它包含两个主要文件夹，2D_multiresolution 和 3D_multiresolution。 此代码适用于任何大小相同的图像。 除了给定的示例之外，可以通过将它们保存在相应的文件夹中并将它们分配为 I0（移动图像）和 I1（固定图像）来使用其他图像。 有关如何使用此代码的更多详细信息，请参阅文件 Description_2D.txt 和 Description_3D.txt 部分代码使用 parfor 循环，它通过执行并行计算来加速程序（前提是 Parallel Computing Toolbox 可用）。 此外，代码可以通过使用 Mex 编译函数进一步加速。 使用 MATLAB 2015b 为 Windows 64 位、Linux 和 OS X 编译的 Mex 文件包含在发行版中。 如果包含的 Mex 文件不起作用（例如由于 MATLAB 版本的差异），则可以通过运行使用“Coder”工具箱中

我们介绍了SinGAN，一个可以从单一自然图像中学习的无条件生成模型。我们的模型经过训练，能够捕捉图像内部patch的分布，然后能够生成与图像具有相同视觉内容的高质量、多样化的样本。SinGAN包含一个完全卷积的GANs金字塔，每个GANs负责学习图像中不同尺度上的patch分布。这允许生成具有显著可变性的任意大小和高宽比的新样本，同时保持训练图像的整体结构和精细纹理。与以往的单一图像GAN方案相比，我们的方法不仅限于纹理图像，而且没有条件(即从噪声中生成样本)。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的即时消息。我们说明了SinGAN在图像处理任务中的广泛应用。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Asure_AI」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/Asure_AI/article/details/102869213

matlab全景图代码基于鲁棒弹性变形的视差图像拼接代码 图像拼接旨在以最低的计算成本生成高质量的全景图。一种基于鲁棒弹性变形的视差图像拼接方法，可以同时实现精确对齐和高效处理。给定图像之间的一组点匹配，解析变形构造函数以消除视差误差。 然后根据网格图像平面上计算的变形对输入图像进行扭曲。 无缝全景是通过直接重新投影扭曲的图像组成的。 技术：MATLAB、深度学习 完成时间：2017 年 5 月

阿根 | | PyTorch实现可控制的人的图像合成。 ，，，，，北京大学和ByteDance人工智能实验室，CVPR 2020（口服）。 组件属性传递 姿势转移 要求 Python3 pytorch（> = 1.0） 火炬视觉 麻木 科学的 scikit图像 枕头 大熊猫 tqdm 支配 入门 您可以直接从下载我们生成的图像（在Deepfashion中）。 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/menyifang/ADGAN.git cd ADGAN 数据准备 为了方便起见，我们使用DeepFashion数据集并提供数据集拆分文件，提取的关键点文件和提取的细分文件。 推荐数据集结构为： +—deepfashion | +—fashion_resize | +--train (files in 'train.l

matlab滑动条码使用带有OMP的K-SVD进行稀疏编码的图像去噪 网络上可用的关于kSVD和稀疏编码的C / C ++软件/工具数量有限。 这就是为什么我想出决策实现kSVD算法来解决其原始问题的原因：图像去噪。 但是，我实现此算法的主要目标是： 为了以后在多核系统上进行优化 将其用于我的主要研究：多目标跟踪。 该算法使用正交匹配追踪（OMP）进行稀疏编码，使用kSVD进行字典学习。 对于Matlab代码，通过谷歌搜索<1s。 入门 先决条件 OpenCV 3.0 的CMake 2.8 在Centos 7.0上测试 正在安装 在当前项目目录mkdir构建cmake ../ 制作 您可以尝试修改主功能中的所有参数。 运行测试 在这里，我使用以下参数运行测试 //更改这些参数以对结果生效const int sigma = 25; const int slide = 2; const int imgWidth = 160; //将图像调整为该值const int imgHeight = 160; //将图像调整为该值const int patchWidth = 8; const int

Light Image Resizer，批量调整图片大小工具，图片批量添加水印，批量转换图像格式、调整图片大小、缩放裁剪，图片格式转换、重命名，排序；添加效果，旋转，自定义元数据，优化压缩图片，移除图片背景。 软件特点 - 预设选项：取消发送匿名数据，默认记住窗口大小位置 - 提供额外批处理添删资源管理器右键菜单（需要解压使用） - 单文件支持传递参数（即可拖拉桌面图片到界面快速处理） 软件功能 调整图片大小，调整照片大小和调整图像大小 – 压缩，转换和轻松创建图片副本 快速批量照片缩放器 使用超快速多核，照片调整大小技术的高质量 高质量的图像大小调整滤镜 – Lanczos和Bicubic可获得最佳压缩质量，而Linear可提供最佳压缩质量 创建电子邮件友好的图像或使用它们进行互联网发布 排序，重命名或添加水印以防止图片被盗 使用配置文件库iPhone，iPad mini，论坛HQ 创建自定义PDF页面！ 轻松将JPEG转换为PD 新：重新设计的界面 新功能：为打印或社交网络创建多个图像的拼贴画 新增功能：调整亮度和对比度，更改颜色深度（BMP和JPEG