Optimized Contrast Enhancement for Real Time Image and Video Dehazing

基于GAN的图像去雾 该项目旨在实现基于GAN的图像去雾方法 图1.生成器。 发生器可以直接输出无雾图像，而无需估计中间参数。 图2.鉴别器。 鉴别器可以引导发生器生成更真实的除雾结果。 要运行此项目，您需要设置环境，下载数据集，然后可以训练和测试网络模型。 我将逐步向您展示运行该项目，希望它足够清楚。 先决条件 该项目已在Ubuntu 16.04的GPU Titan V上进行了测试。请注意，运行该代码需要一个GPU。 否则，您必须稍微修改一些代码才能使用CPU。 如果使用CPU进行训练，可能会太慢。 因此，我建议您使用足够强大的GPU和大约12G的RAM。 依存关系 建议使用Python 3.5或3.6。 tqdm==4.19.9 numpy==1.17.3 tensorflow==1.12.0 tensorboardX torch==1.0.0 Pillow==6.2.0 to

Digital_Image_Processing 答案

图像融合经典外文数据，主要是医学和工业图像，好好学哦

光谱Python（SPy） 光谱Python（SPy）是用于处理高光谱图像数据（成像光谱数据）的纯Python模块。 它具有读取，显示，操作和分类高光谱图像的功能。 有关该程序包的完整详细信息，请参见。 安装说明 最新版本始终托管在，因此，如果已安装pip，则可以从命令行使用以下命令安装SPy： pip install spectral 打包的发行版也托管在和因此您可以下载并解压缩最新的zip / tarball，然后输入 python setup.py install 要安装最新的开发版本，请下载或克隆git存储库并按上述进行安装。 不需要显式安装，因此您可以简单地访问（或符号链接）源树中的光谱模块。 最后，可在官方找到有关如何通过流行的conda软件包和环境管理系统进行安装的最新指南。 单元测试 若要运行单元测试套件，必须安装numpy，并且必须将示例数据文件下载到当前目录（

模拟色盲并为有色盲的人校正颜色 该脚本基于有色盲的人自然感觉到的图像来模拟图像。 您还可以更改色盲程度以进行仿真。 此脚本还可以用于校正图像，从而使有色盲的人更容易区分图像中的某些颜色。 易于设置和运行！ 模拟Protanopia，Deutranopia，Tritanopia和Hybrid Colorblindess（Protanopia + Deutranopia）。 校正图像中的泛色，反盲和混合色盲的颜色。 改变模拟和校正的色盲程度！ 极快。 从命令行使用它（超级简单） ，或将其用作库（高级用户）。 支持道尔顿化和HSV移位算法。 安装 下载脚本 在终端中转到您选择的目录，然后运行以下命令。 git clone https://github.com/tsarjak/Simulate-Correct-ColorBlindness.git 安装依赖 要运行此脚本，您需要为p

image_and_speech_processing Face and speech recognition by use pyqt5 face_recognition baiduai 使用pyqt5 face_recognition 百度ai实现的 对图像和语音的处理 这是上一个版本的更新版 。 这是上一个版本 下面是部分效果图 界面是使用pyqt5 做的 教程稍后会在博客上发布 人脸识别是用face_recognition 这是一些使用方法 语音合成 语音识别是使用百度AI提供的api接口实现 教程稍后再博客上发布 主要思路 稍后再博客上发布

深度微词典学习和编码网络（WACV 2019） | | 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 @article{tang2020dictionary, title={When Dictionary Learning Meets Deep Learning: Deep Dictionary Learning and Coding Network for Image Recognition With Limited Data.}, author={Tang, Hao and Liu, Hong and Xiao, Wei and Sebe, Nicu}, journal={IEEE TNNLS}, year={2020} } @inproceedings{tang2019multichannel, title={Deep Micro-Dictionary

OIDv4到VOC XML格式 如果您有使用Pascal VOC格式的经验，但是不能使用具有类的 。 比起如何下载每个类的图像并将注释转换为XML文件的步骤要多得多。 该规范已记录在案，易于理解。 请查看用法步骤。 打开图像数据集v4 可以在找到与该庞大数据集有关的所有信息。在这几行中，仅简要概述了一些统计信息和重要提示。 培养 验证方式 测试 ＃班 图片 1,743,042 41,620 125,436 -- 盒子 14,610,229 204,621 625,282 600 入门 安装 需要Python3。 克隆此存储库。 git clone https://g

caffe安装网不好下到本地安装