这本书的重点是图像和视频的超分辨率。作者使用超分辨率（SR）来描述从一组低分辨率（LR）观测获得高分辨率（HR）图像或序列的HR图像的过程。在文献中，这个过程也被称为分辨率增强（RE）。SR主要应用于空间和时间RE，但也适用于高光谱图像增强。这本书集中于基于运动的空间RE，虽然作者也描述了无运动和高光谱图像SR问题。还包括下采样，预处理，视频序列压缩，以及应用的SR技术。 很明显，在SR中开发的工具和技术和信号处理（例如，图像恢复、运动估计）中遇到的许多其他反问题之间有很强的相互作用。SR技术被应用于各种领域，例如从视频序列（视频打印）、高清晰度电视、高性能彩色液晶显示器（LCD）屏幕获得改进的静止图像，提高由一个CCD拍摄的彩色图像的质量、视频监控。遥感、遥感和医学影像学。作者相信，SR/RE区域已经成熟到足以发展一种知识，它现在可以开始提供有用的和实际的解决方案来挑战真实的问题，并且SR技术可以是图像和视频编解码器的一个组成部分，并且可以驱动新的代码D的开发。生态解码器（CODEC）和标准。

mnist t10k-images t10k-labels train-images train-labels

融合离散点云和数字影像的油菜成熟期模型重建，常婷婷，汪星宇，目前，对农作物进行无损观测对精准农业具有重要意义。本研究利用近景激光测距仪获取的离散点云和数字影像数据，实现了油菜成熟期

数据集质量较高，标签准确，文件分类清晰，可直接使用！！！！ 绝对好！！！

arm64可用的k3s agent节点的离线镜像。在以docker作为agent节点的容器运行时，需要先将离线镜像导入到docker中。

储存库结构 controller.py-视网膜OCT图像分类的方法，包括建议的方法和微调方法。 oct_classification.py-建议方法的实现。 oct_fine_tuning.py-微调/全训练方法的实现。 split_dataset.py-将数据集分为训练集和测试集。 图形概要

standard_test_images，标准测试图像512*512

纯gogo中的QR码识别和解码库这是纯go中的QR码识别和解码库。 它可以将大多数图像识别为QR Code字符串。 示例包主要导入（“字节”“ fmt”“ github.com/liyue201/goqr”“图像” _“图像/ jpeg” _“图像/ png”“ io / ioutil”） Printf（“识别文件：％v \ n”，路径）imgdata，错误：= ioutil.ReadFile（path），如果错误！= nil {fmt.Printf（“％v \ n”，err）return} img，_， err：= image.Decode（bytes.NewReader（imgdata））如果err！= ni

在python的TK窗口中建立：采集区、对照区，采集区可以选择图像或获取摄像头图像，对照区以选择图像方式，点击下方“对比”按钮，通过哈希算法、直方图等对比方法计算出图像的相似度，并显示到TK窗口中

数据集说明 CoFly-WeedDB数据集（约436MB）由201张航拍图像组成，它们捕获了干扰行作物（棉花）的不同杂草类型，以及它们相应的带注释的图像。 杂草实例的注释过程由农学家使用注释工具进行，指示了三种不同类型的杂草： （高粱halepence） （空心菜） 齿（（马齿ula） 对于带注释的图像，每种杂草类型都用不同的颜色标记，而图像的其余部分被视为背景。 具体来说： 红约翰逊草 黄色-场旋花 蓝P 黑色-背景 数据采集 该数据集是使用安装在DJI Phantom 4 Pro无人机上的RGB相机（1英寸20兆像素CMOS传感器）创建的。 在无人机执行对现场区域的覆盖任务时，收集了RGB图像。 在设计任务期间，将摄影机角度调整为垂直于视场，为-87°。 无人机的飞行高度和速度分别等于5m和3m / s，旨在提供杂草实例的近距离和清晰视野。 可视化 CoFly-WeedDB