带火炬的自动编码器去噪 众所周知，我们从相机拍摄的照片有时不适合处理。 在该项目中，在执行诸如文本检测之类的项目时，采取了必要的步骤以实现最大的效率。 此步骤是清除图像中的噪点。 在这个项目中使用了卷积神经网络和自动编码器。 玩的很开心。 嘈杂的图片和清晰的图片 结果

tensorflow_stacked_denoising_autoencoder 0.安装环境 要运行脚本，至少应满足以下必需的软件包： 的Python 3.5.2 Tensorflow 1.6.0 NumPy 1.14.1 您可以使用Anaconda安装这些必需的软件包。 对于tensorflow，请使用以下命令在Windows下快速安装： pip install tensorflow 1.内容 在这个项目中，有各种自动编码器的实现。 python的基本类是library / Autoencoder.py，您可以在自动编码器的构造函数中将“ ae_para”的值设置为指定相应的自动编码器。 ae_para [0]：自动编码器输入的损坏级别。 如果ae_para [0]> 0，则为降噪自动编码器； aw_para [1]：稀疏正则化的系数。 如果ae_para [1]> 0，