项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分

C++用连接主义文本提议网络（ECCV'16）检测自然图像中的文本CTPN Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network The codes are used for implementing CTPN for scene text detection, described in: Z. Tian, W. Huang, T. He, P. He and Y. Qiao: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network, ECCV, 2016.

噪声水平估计在许多图像处理应用（例如盲图像降噪）中至关重要。 在本文中，我们通过联合利用带通域中峰度的分段平稳性和正则性质，提出了一种用于自然图像的噪声级估计方法。 我们设计了一种基于K均值的算法，将图像自适应地划分为一系列不重叠的区域，每个区域的干净版本均假定与整个尺度上恒定但未知的峰度相关联。 然后，将噪声水平估计引入一个问题，以最佳地拟合此新峰度模型。 此外，我们开发了一种纠正方案，以通过噪声注入机制进一步降低估计偏差。 大量的实验结果表明，我们的方法可以可靠地估计各种噪声类型的噪声水平，并且优于某些最新技术，尤其是对于非高斯噪声。

matlab图像去模糊原始码1Shot-MaxPol 用于自然图像反卷积的MATLAB软件包 一般用途 您可以使用此源代码对自然模糊的图像进行反卷积 示范范例 ---原始图像--------去模糊--- 要求 MATLAB R2015b（最低） 应该安装 MATLAB代码 演示功能： demo_image_deblurring.m 实用功能： maxpol_downsample.m spectrum_calculation_circular.m blur_kernel_estimation.m generalized_Gaussian_for_fitting.m specrum_fit.m deblurring_kernel_estimation.m OneShotMaxPol.m 发表论文 Mahdi S. Hosseini和Konstantinos N. Plataniotis“，” IEEE Transactions on Image Processing，2019年。 您也可以阅读 作者 马赫迪·侯赛尼（Mahdi S.Hosseini） 电子邮件： 引文 @article {

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