C# OpenCvSharp 去水印 图像修复.rar 完整Demo，可直接运行 项目 VS2022+.net4.8+OpenCvSharp4 博客地址： https://lw112190.blog.csdn.net/article/details/132161449

在cpp中用图像修补程序实现PatchMatch在修补程序中实现图像修补简介此存储库从younesse-cv中借用了大部分代码。 但是，该存储库是C风格的，无法使用opencv 3.x进行编译。 我所做的是使用C ++风格的opencv 3.x API包装代码。 感谢zvezdochiot的建议。 依赖cmake> 2.8 opencv 3.x g ++-4.7如何使用下载此存储库git clone https://github.com/ZQPei/patchmatch_inpainting.git编译mkdir build cd build cmake .. make cd .. Ru

生成绘画火炬 根据作者的，对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试，以下是需要安装的主要组件： Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下，它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型：[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen

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利用MCA技术可以对图像进行分解与修复，其核心是对图像分解成纹理图像和平滑图像，然后分别进行修复。

图像修复matlab代码Path_planning_for_FEVAR 通过可变形配准腹主动脉瘤的3D路径规划，进行机器人辅助的开窗血管内修复 要求 版本：Matlab R2016a至R2017a 平台：Windows，Linux 脚本'demo_2D3Dregist.m'： 这演示了如何从2D术中分割的动脉瘤形状和3D术前骨骼恢复机器人路径的3D骨骼，它将导入术前透视的2D jpg图像，2D分割标签和3D骨骼。 它将显示2D / 3D骨骼，术中（地面真实）骨骼，术前骨骼和我们的预测的注册时间成本，以及在2D和3D中评估的距离误差。 文件夹“功能”： 它包括为在2D和3D骨架之间进行可变形配准而编写的所有代码。 请仔细阅读每个文件中的许可证。 对于使用此文件夹中代码的任何学术出版物，请引用： 郑JQ，周XY，C。Riga和GZ Yang，“机器人辅助有条件的血管内主动脉修复的单一2D荧光镜图像的3D路径规划”，IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），2019年。 文件夹“数据”： 它包括演示中使用的导入数据。 文件夹“外部”： 它包括演示中使用的重新分配的代码。 请仔细阅读每个文件

人工智能综合实验二 图像修复.pdf

针对传统总广义变分（TGV）小波修复模型采用单一小波基变换，仅对纹理细节信息较少且结构简单的图像有很好修复能力的缺点，提出一种紧框架域下的总广义变分正则化修复模型。不同于经典小波变换，紧框架系统具有冗余、时移不变和线性相位等图像处理过程中较为重要的特性。新模型通过引入多层紧框架分解系数的低阶与高阶导数项建立正则化项，获取图像不同尺度多方向上的特征信息来对图像进行约束。模型的数值实现采用分裂技术与原始-对偶方法相结合的优化算法（PDSBA），交替迭代求解两个易于处理的子问题，提高了图像修复过程的处理效率。相比于传统模型，所提模型不仅具有保边性能，而且对含有较多细节或纹理信息的图像也有较好的修复效果。实验结果显示，三个修复性能指标：峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）和结构相似测度（SSIM）均获得显著提升。

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