用单个深度学习模型替换移动相机ISP 1.概述 该库提供了RAW到RGB映射方法的实施和PyNET CNN在介绍。 该模型经过训练，可以将直接从移动相机传感器获得的RAW Bayer数据转换为使用专业的佳能5D DSLR相机拍摄的照片，从而取代了整个手工制作的ISP相机产品线。 提供的预训练PyNET模型可用于从使用Sony Exmor IMX380相机传感器捕获的RAW（DNG）图像文件生成全分辨率12MP照片。 对于华为P20和BlackBerry KeyOne智能手机，此方法的更多视觉效果可在找到。 2.先决条件 Python：scipy，numpy，imageio和枕头套件 + 英伟达GPU 3.第一步 下载预训练的 ，并将其放入vgg_pretrained/文件夹。 下载经过预训练的，并将其放入models/original/文件夹中。 将下载并将其提取到raw_images/文件夹中。 此文件夹应包含三个子文件夹： train/ ， test/和full_resolution/ 请注意，Google云端硬盘的配额限制了每天的下载量。 为了避免这种情况，您可以

可读取raw图像，输入文件名，图像尺寸，读取页码

程序功能: 简单"(8bit)Raw图像文件转换为(RGB24)Bmp图像文件"演示. 程序说明: 此程序只适合8bit的Raw图像文件转换, 如果是为10bit或12bit等, 请自己修改程序. "测试图片"文件夹中提供了"8bitRaw图像文件"以及"转换后的Bmp文件".

本例程对16位深的原始数据增加了BMP头文件并可以正确浏览。16位的RGB属于非标准格式，对于24位等标准位深的原始图像，可以做简单修改即可以使用。

经典，实用的图像文件查看工具，新版本可以用来分析yuv, raw等格式的图像文件。该软件可以一直试用下去，而不需要注册。 特别适用于图像分析和处理（如拍照）领域。

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本代码能够处理分割后的.raw格式图像，将图像中有分割数据的切片提取出来，以便进行下一步的提patch等等处理。提patch代码见我csdn的其他资源。 %该函数输入.raw图像的路径filename %输出一个由带数据切片叠成的三维矩阵file_data，以及file_data的厚度（带数据的切片数）data_slice_number

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压缩包包含了基于PCA的CFA图像去噪论文“Pseudo four-channel image denoising for noisy CFA raw data”及其源程序。