超分图像后处理过程float32类型转uint8类型显示

最新推荐文章于 2025-06-10 17:55:19 发布
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#tensorflow #SR

本文介绍了一种使用深度学习技术进行图像超分辨率(Super Resolution, SR)增强的方法。通过将低分辨率图像输入到神经网络中，生成高分辨率图像，并通过一系列操作如缩放、类型转换和像素值限制，确保输出图像的质量。此过程包括将图像乘以255，转换为整数类型，设置像素值范围，最后转换为8位无符号整数。 

        sr_image = self.create_network(lr_image)
        sr_image = sr_image * 255.0
        sr_image = tf.cast(sr_image, tf.int32)
        sr_image = tf.maximum(sr_image, 0)
        sr_image = tf.minimum(sr_image, 255)
        sr_image = tf.cast(sr_image, tf.uint8)
遥感影像浮点型（float32）转Byte（Uint8）
zhaoguanhua的博客
08-26 7964
遥感影像浮点型（float32）转Byte（Uint8） 遥感图像经过辐射定标和大气校正后图像类型大多为float32位，进一步做纹理计算或深度学习时需要进行图像灰度级压缩，将图像类型转为8位或者更低的灰度级。借鉴16位转8位的算法思路，做了一个浮点型转8位的程序。 算法基本思路： 1、计算直方图，由于浮点型属于连续型变量，无法像整型一样按照每一个灰度级来统计像素个数，因此采用分级的思路，统计影像...
【图像超分】论文复现：万字长文！Pytorch实现VDSR！血与泪的数据处理与训练过程总结！深度学习中的各种踩坑记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附PSNR最优的VDSR模型权重文件！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-18 1万+
【图像超分】论文精读：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks (VDSR)请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！本文综合现有的VDSR相关代码，用pytorch实现极简风格的VDSR，复现论文。
float32转4字节uint8 c语言,从4个复合字节中构建32位浮点
weixin_29341747的博客
05-19 1480
以下函数按网络字节顺序打包/解包表示缓冲区的单精度浮点值的字节。只有pack方法需要考虑endianness,因为unpack方法显式地从单个字节构造32位值,方法是将这些字节移位适当的量,然后将它们组合在一起。这些函数只适用于存储32位浮点的C/C++实现。这是真的IEEE 754-1985浮点实现。// unpack method for retrieving data in network ...
float负数浮点值强转uint16_t
最新发布
ZachLi的博客
06-10 423
在C++中，uint16_t是无符号类型（范围 0~65535），无法直接存储负数。
如何将深度学习的float32图像转为Unit8格式以方便cv2使用
qq_44887206的博客
06-09 4110
在使用Pyside2中的 QImage处理深度学习模型生成的图片时，需要将float32的图像转为Unit8格式，再使用cv2处理。 一开始使用网上的其他教程，如下： # 模型生成 G_recon = G(self.content, True) # 将(1，3，256，256)尺寸的转为(256,256,3) G_recon = ((G_recon[0].cpu().detach().numpy().transpose(1, 2, 0) + 1) / 2)
float uint32 uint16 转为uint8
xinshuwei的博客
01-18 5448
appendUint32ToVec(std::vector<unsigned char> & vec, unsigned int val, bool bigEndian ) { if (bigEndian) { // unsigned char* p = (unsigned char*) &val; // p += 3; ...
浮点转定点（以float32转int8）为例
weixin_45697971的博客
06-12 2998
最终结果是将浮点数7.6表示为定点数122(011111010)，通过上面步骤实现浮点数到定点数的转换。小数部分： 1010（二进制）表示为 0.625（十进制），占用 4 位。，是一种神经网络优化方法，一来减少内存需求，而来提高读取和处理的效率。转换为二进制（假设带符号）： 122的二进制表示为01111010。整数部分： 111（二进制）表示为 7（十进制），占用 3 位。结果为 7.625，可以认为是进行舍入后的近似值，因此验证通过。符号位 ： 0（正数）。转换为整数： 122。
【图像超分】论文复现：Pytorch实现ESPCN
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-13 1万+
论文精读：由于ESPCN没有公布源码，我们选择github上一个高star的项目来复现。准备数据集，以及数据预处理搭建网络模型设置参数并训练测试训练好的模型用训练好的模型测试自己的数据本文我们使用pycharm链接服务器训练。
【图像超分】论文复现：新手入门！Pytorch实现SRCNN，数据预处理、模型训练、测试、评估全流程详解，注释详细，简单修改就可以训练你自己的图像数据，有训练好的模型下载地址，随取随用
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03-11 2万+
【图像超分】论文精读：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks（SRCNN）请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！图像超分辨率SRCNN和FSRCNN复现代码，除基本的网络实现外，还有特征图可视化，PSNR曲线图可视化，测试自己的图像数据等不想理解原理，希望直接跑通然后应用到自己的图像数据的同学，请直接下载上面的代码，有训练好的模型，直接用即可。具体使用方式见代码中的README！有问题来本文评论区留言！准备数据集，以及数据预处理。
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主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
05-21 796
上一篇文章我们用python项目的形式重新复现了SRCNN，本文我们将以相同形式重新复现FSRCNN。与复现SRCNN不同，本文我们将在SRCNN的项目代码中添加FSRCNN，以便未来将模型都整合在一个项目中，不用再一个一个项目打开测试模型了，提高效率。【图像超分】论文复现：Pytorch实现SRCNN！保姆级复现教程！提供完整代码和最优权重模型(x2、x3、x4)！科研级论文曲线图！计算平均PSNR和SSIM！代码Windows和Linux都可用！
图像处理之图像复原算法：超分辨率重建：图像处理基础理论
kkchenjj的博客
07-28 1055
在图像处理领域，图像可以被视为一个二维函数，通常表示为fxy，其中x和y是空间坐标，而f在该点的值代表图像的亮度或颜色。对于灰度图像，fxy是一个标量值，表示该点的灰度级；而对于彩色图像，fxy可以是一个向量，包含红、绿、蓝（RGB）或其它颜色空间的分量。
图像处理中的uint8与float32之间的转换
星海燚燚的博客
03-03 1万+
# 预处理 def pre_process(raw_img, raw_mask, multiple): raw_mask = raw_mask.astype(np.float32) / 255. 上述代码目的是将uint8转换成float32 方法是先将图片转换成float32类型，再除以255，以得到0-1之前的数 import numpy as np im = im.astype(np.float32)/255 同理，float32转换成uint8 先将矩阵中每个数乘以255，再转换成ui
浮点数组转为uint8整形
Robot3366的博客
05-30 1209
之前不大写博客，遇到问题来网上查。今天遇到要将浮点数数组转为整形供CV2使用。在网上查了比较长时间，都是简单的浮点数转整形的例子。有些例子可能是版本问题，不能再使用了。后面查资料，终于找到opencv自带的函数，解决了这个问题。在OpenCV中，有一个normalize函数，可以用来进行浮点数组到各种不同类型的转换。norm_type: 转换的方式，NORM_MINMAX根据最大最小值归一化。dst: 输出目标对象，与src相同大小。alpha: 归一化后的最小值。beta: 归一化后的最大值。
float数组转换成uint8_t数组，用于串口发送
原初引力
02-14 1万+
在一些情况下，需要将float数组转换成uint8_t格式；因为某些函数的入口是uint8_t；如串口DMA发送函数：HAL_UART_Transmit_DMA 此方法会牺牲数据精度；使用请考虑精度要求。 //Float To Uint8 函数；使用round函数四舍五入，取整并存放发到char_array void FloatToUint8(uint8_t * char_array,float3...
python CV2 int8 和 float转换
JianqiuChen的博客
03-03 7426
python CV2 int8 和 float转换 在使用时有些像素点表达是使用的float，有些是int8，试过x255的方法会导致输出图像出现差异，不能直接转换，查阅很多资料后总结该方法可以有效的修改类型 # Float to int8 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR, cv2.CV_8UC3) # #int8 to float image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR, cv2.CV_32
Numpy属性dtype的转换(数据类型转换):unit8和float32转换
weixin_36670529的博客
03-26 1万+
查看数据类型 print(image.dtype) unit8 转换成 float32 先将图片转化为float32类型，再除以255，得到0-1之间的数 import numpy as np image = image.astype(np.float32) / 255 float32 转换成 uint8 每个数乘以255，再转化为uint8 import numpy as np image = (image * 255).astype(np.uint8) 承接Matlab、.
图片的float类型和uint8类型转换
肉丸不肉
10-12 1万+
def rgb1gray(f, method = 'NTSC'): #防止三通道相加溢出，所以先转换类型 # /255是为了把范围限制在[0,1]之间 f = f.astype(np.float32) / 255 #获取图像的三通道 #法一用cv：b,g,r = cv2.split(f) #法二自己分离： b = f[:,:,0] g = f[:,:,1] r = f[:,:,2] if method == 'average
基于OpenCv的传统视觉应用 OpenCV-Python库和matplotlib库进行图像处理
努力！加油！！
03-18 1322
OpenCv matplotlib
C++ opencv实现raw格式图片的解析、缩放、旋转、调整亮度和对比度
qiuzen的博客
09-16 2365
C++ opencv实现raw格式图片的解析、缩放、旋转、调整亮度和对比度
python float32图像转uint8
03-29
要将Python float32图像转换为uint8，可以使用以下代码： ```python import numpy as np # 假设图像存储在变量img中 img_uint8 = np.clip(img * 255, 0, 255).astype(np.uint8) ``` 首先将图像中的所有像素乘以...
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