qq_39377134的博客

因为我们使用的图片是一些特殊的格式导致git上或者matlab的代码不适用，所以写了简易的使用python实现的SSIM和MSSSIM计算。计算SSIM主要使用skimage.measure的库函数和pytorch中的平均池化函数，因为自己写的怕错，哈哈哈下面是代码因为使用了pytorch，所以我就需要将图片和丈量之间进行转化，下面先给出转化的函数。import osimport num...

我使用的是resize函数先说一下这个函数void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR) 参数说明：src - 原图dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需...

因为有些时候我们可能在图像上处理一些离散的像素点，这时候可以直接对某些像素点进行操作，思路就是依次遍历（小白文）// 将像素值小于10的像素点的值挑为0def due_pixels(frame): height = frame.shape[0] weight = frame.shape[1] for row in range(height): # 遍历高 ...

1 文章介绍在本文中，作者介绍了SRGAN，这是一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN）。号称第一个能够为4倍放大因子推断出逼真的自然图像的框架。而且文章提出了一种感知损失函数，该函数由对抗损失和内容损失组成。此外，作者使用感知相似性而非像素空间相似性引起的内容损失。广泛的均值评分（MOS）测试显示，使用SRGAN可以显着提高感知质量。用SRGAN获得的MOS得分比使用任何最新方法获...

简介本文提出了一种使用生成对抗网络（GAN）来改善水下视觉场景质量的方法，其目的是在自治管道的下游进一步改善对视觉驱动行为的输入。此外，我们展示了最近提出的方法如何能够生成用于此类水下图像恢复的数据集。对于任何视觉引导的水下机器人，这种改进都可以通过强大的视觉感知来提高安全性和可靠性。1 解决问题本文提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的技术来提高水下视觉场景的质量，目的是提高自主水下机器...