GAP解码器 该项目旨在使您可以下载（以前称为Google Art Project）中的图片。 如何使用 注意：如果您不习惯在计算机上安装脚本语言，则可以使用而不是gapdecoder： ，可以在线使用而无需下载任何东西到您的计算机，但是限制了下载图像的最大大小。 ，它是现成的可执行文件。 首先，在系统上安装 ，然后安装依赖项： python3 -m pip install -r requirements.txt 然后，运行代码 python3 tile_fetch.py --zoom 4 " https://artsandculture.google.com/asset/the-water-carrier-la-aguadora/UwE2fGsMlWHuMg " 您当然可以更改缩放级别和URL。 如果省略缩放级别，则脚本将显示可用级别的列表。 使用“ -h”标志运行以获取可用命令的列表。 技术细节 该项目需要对Google的代码进行逆向工程，以找到适当的保护措施并规避它们。 这是发现的。 平铺网址 切片URL使用HMAC签名。 平铺图片 使用AES 128 CBC对

高分辨率电子称概述: 此精密电子秤参考设计实现了超过 50,000 无噪声计数的分辨率。失调和失调漂移误差几乎通过交流电桥激励实现消除。此设计利用了高分辨率 ADS1262 delta-sigma ADC。 特性超过 50,000 无噪计数的电子秤解决方案 工作温度范围:-40 ᵒC 至 +125 ᵒC 工作温度范围内的总误差小于 1 μV ADC 电源和电桥激励电压:5V 电桥输出:0 V 至 10 mV 固件提供 ADS1262 示例代码 这一强大的电路参考设计包含理论、完整误差分析、组件选择、仿真、PCB 设计、示例代码以及与理论及仿真相关的测量数据。 高分辨率电子称电路截图:

经过实际测试，通过修改程序可以正常获取设备分辨率等信息，适合Linux摄像头驱动的学习。这个模块已经可以正常的在我的系统了、内核中运行，可以获得图像数据。

用于批量修改图片分辨率的一款小巧的工具软件，绿色版，非常好用。

VB6实现摄像头拍照支持大分辨率。这方面的资料比较少，这个可以用。基于MFC的。市面上的无驱摄像头都是可以用的

针对图像超分辨率重建过程中出现的边缘细节模糊、图像特征丢失的问题,提出基于密集连接的生成对抗网络图像超分辨率重建算法。该算法由生成网络和判别网络组成,在生成网络结构中,将原始低分辨率图像作为网络的输入,为了实现对特征的充分利用,采用密集连接方式将浅层网络的特征输送到深层网络结构的每一层,有效避免图像特征的丢失。并在末端进行亚像素卷积,对图像进行反卷积操作,完成图像最终的超分辨率重建,大大减少了训练耗时。在判别网络结构中,采用6个卷积模块和一个全连接层对真伪图像进行甄别,采用对抗博弈的思想,提升重建图像的质量。实验结果表明,本文算法在视觉效果评估、峰值信噪比值、结构相似性值以及耗时等多方面指标上都有了很大的改善,恢复出较为丰富的图像细节信息,取得了较好的视觉效果和综合特性。

内含四种超分辨率重建模型 使用方法： python super_res.py --model models/EDSR_x4.pb --image ...(图片路径) python opencv超分辨率重建 4种模型: EDSR_x4.pb ESPCN_x4.pb FSRCNN_x3.pb LapSRN_x8.pb

The running time reported in the paper is from C++ implementation. This Matlab version is a re- implementation, and is for the ease of understanding the algorithm. This code is not optimized, and the speed is not representative. The result can be slightly different from the paper due to transferring across platforms.

基于深度森林的图像超分辨率复原算法研究.docx

经典盲解卷积（ 图像超分辨率重建）.