通过深度学习的图像超分辨率Image Super-Resolution
2021-10-14 20:52:27
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海思Hi3556v200 Hi3559V200 基于参考设计，增加一路分辨率的配置，主要修改ini配置文件，压缩包有修改说明。
2021-10-14 16:04:46
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该书详细的介绍了小波变换数学原理及应用，目录如下：
第一章连续的小波变换
第二章尺度及位移均离散化的小波变换
第三章多分辨率分析与离散序列的小波变换
第四章多采样率滤波器组与小波变换
第五章二维小波变换及其用于图像处理
第六章小波变换用于表征信号的突变(瞬态)特征
第七章小波包与时一频平面的铺砌
第八章小波变换与分形信号的分析
第九章运动物体回波信号的宽带处理
2021-10-14 13:59:14
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超分辨率SRDPNs张量流
tensorflow实现的超分辨率：
我基于双路径网络的超分辨率实现，但与原始网络完全不同，差异如下所示：
我修改了双路径块的结构，以加快训练速度。
我引入了瓶颈以减小尺寸并进行去卷积以恢复细节。
介绍基于VGG19的特征空间的知觉损失和克损失。
依存关系：
张量流> = 1.3.0 Scipy> = 0.18 GPU内存> 7G
用法：
首先，您需要在下载VGG19的模块以进行损耗函数计算。 然后，将下载的文件imagenet-vgg-verydeep-19.mat移到该项目的SRDPNs文件夹中。
供测试用：
打开main.py ，将数据路径更改为您的数据，例如： flags.DEFINE_string("testimg", "2.bmp", "Name of test image") 执行python main.py进行测试，结果将保存在示例
2021-10-13 21:35:50
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相机设置，含Gain、Exposure、Aperture（CV_CAP_PROP_IRIS光圈控制）...等设置；
获取相机所有支持的分辨率；
Enter键抓拍带咔嚓声音；
2021-10-13 18:00:58
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