基于yolov5+PyQt5实现雾天环境下车辆检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 雾天环境下，车辆检测源码，带模型、数据集、评估指标曲线、GUI界面、项目说明。 适合用作期末大作业、毕设、课设项目 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

Unity UniStorm v5.2.0 天气插件,可以生成体积云,包含少云,多云,阴云密布效果,雨雪打雷等天气,太阳升落效果,雾天效果,里面Demo丰富,很不错的天气解决方案

雾霾实时监测分析系统（软件工程导论）

OpenGL 云 雾 雨效果

为了提高有雾视频的可用性，针对视频增强的需求，基于图像去雾的物理模型，利用视频相邻帧间的信息冗余性，提出了基于光流法的视频去雾方法；对视频中亮度变化以及光流法误差引起的去雾对象边界不平滑的问题，通过引入时间域和空间域能量函数，对待处理视频进行时空一致性约束。实验证明：对于定点拍摄的视频数据，使用时空一致性优化的视频去雾算法能够增加帧间稳定性，获得较为理想的去雾结果。

三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

#1.雾天道路数据集 #2.去雾数据集

图像去雾的matlab代码程序，可以运行的，希望大家多多支持

用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的，基于暗原色去雾，dark channel prior 用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的，基于暗原色去雾，dark channel prior

为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的雾天图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始雾天偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提雾天图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的雾天图像重构。