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介绍 颜色反卷积算法的设计针对RGB摄像机获取的颜色信息，基于免疫组化技术使用的染色剂RGB分量光的特异性吸收，分别计算每种染色剂对图像的作用效果。免疫组织化学图像处理通常用的染色包括DAB、H&E。 颜色反卷积可应用于H-DAB图像和组织病理学中常用的染色剂（H-E,H AEC,FAST Red，DAB），广泛应用于免疫组化染色图像颜色分离。 环境 #### Language de programmation : Python 2.7 #### Libs : numpy, matplotlib, sikit-learn, PySide, OpenCV2 运行步骤 1.运行ColorDeconvolution.py或者hsd.py，可以生成反卷积后的图像（一共有6个图），依据情况选择结果。 2.得到的HSI_Teinte_t1.png图像，灰度值比较低，在PS里面先用：图像-调整-曲线-自动，增加灰度值，再图像-调整-反相 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「可基大萌萌哒的马鹿」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

TPLink、小米、FAST、锐捷 品牌路由器固件下载，均为bin文件，可用做固件提取。

1、 训练数据准备 所有数据均放置于Sample\Build\下，其中Build为数据类型，根据自己需要进行修改，本示例数据为512*512大小GF2建筑，训练数据按照: Sample\Build\train\ IMG_T1 -----------------------\ IMG_LABEL -----------------\val\ IMG_T1 -----------------------\IMG_LABEL 2、 训练参数设置 参数和运行皆在dp0_train.py中，主要参数包括： （1） num_epochs，训练批次 （2） learning_rate，学习率 （3） dataset，步骤一自己构建的数据集名称 （4） band，输入数据通道数（波段数） （5） n_class, 模型输出通道数（类别） 设置好后点击run即可 3、 训练模型位置 模型结构放与net文件中，生成模型文件pt位于Checkpointspath\ 4、 预测使用 填写参数 Checkpointspath，模型位置名称 Dataset，待预测数据文件夹 Outputpath，输出数据文件夹

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