用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节.然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊.本文提出了一种基于注意的方法来区分纹理区域和平滑区域.高频细节定位后,进行高频补偿.这种方法可以与先前提出的SISR网络相结合.通过提供高频增强,可以获得更好的性能和视觉效果.本文还提出了自己的由DenseRes块组成的SI

图像超分辨率(Image Super Resolution)是指从低分辨率图像或图像序列得到高分辨率图像.图像超分辨率是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题,广泛应用于医学图像分析.生物识别.视频监控和安全等领域.随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上,相比传统图像超分方法,取得了更优的性能和效果. 文章目录 1 OpenCV dnn_superres模块介绍 2 OpenCV dnn_superres模块使用 2.1 图像超分放大单输出 2.1.1 接口介绍 2.

编辑:Happy 首发:AIWalker Paper:https://arxiv.org/abs/2103.13634 Code:https://github.com/hellloxiaotian/ACNet 本文是哈工大左旺孟老师团队在图像超分方面的最新工作,已被IEEE TSMC收录.本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能.由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈. Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由

在移动端阅读资讯时,人们对高分辨率.高质量的图像要求越来越高.但受限于网络流量.存储.图片源等诸多因素,用户无法便捷获得高质量图片.移动端显示设备的高分辨率图片获得问题亟待解决.不久前,HMS Core新闻Demo App针对新闻垂域的阅读体验做了一系列更新优化,其中就包括图像超分. 图像超分辨率(Super Resolution)指的是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程,是计算机视觉图像增强领域重要的研究方向.HMS Core新闻Demo App为解决用户观看新闻资料

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51386993 工程源码GitHub: yhlleo/SuperpixelRegionFill 抠取图像区域的一个小demo,借助图像超像素分割的方法,将图像成子分块,再利用种子填充算法,选取子块区域. 超像素分割方法,采用论文 SEEDS: Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

前言 大家有没有遇到过这种情况,在浏览微博或者公众号时看到一段有趣的文字,于是截图发到朋友圈想和好友分享.但是在发布图片时,软件会对图片强制进行压缩,导致图片分辨率下降,文字变得模糊难以阅读.那么有没有什么办法可以解决这种情况呢?当然有啦.华为HMS ML Kit提供了文字超分技术,可以突破图像中文本分辨率的物理限制,对包含文字内容的图像进行9倍放大(长宽各放大3倍),同时显著增强图像中文字的清晰度和可辨识度,轻松解决图片中文字分辨率低的问题. 应用场景 文字超分技术在生活中有很多的应用场景,比

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

最近发现一个特别强的视频超分算法----BasicVSR,在真实世界数据集中,实现了前所未有的视觉重建效果,最近它还拿下了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异成绩,登上了CVPR 2022. 视频超分,假设低分辨率视频是从高分辨率的视频经过一系列的退化操作而得到,超分算法就是将该退化操作进行求逆,从而可以将低分辨率视频恢复成高分辨率视频. 对算法细节感兴趣的同学可以先研究一下论文『Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resol

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

Opencv 图像叠加 添加水印 C++: void Mat::copyTo(OutputArray m) const C++: void Mat::copyTo(OutputArray m, InputArray mask) const 这个函数可以复制图像到另一个图像或矩阵上,可选参数是掩码 由于叠加的图像大小不一定相等,比如我们这里把一张小照片加到一张大照片上 我们可以在大照片上设置一个和小照片一样大的感兴趣区域 不使用掩码的时候,我们载入一张png,和一张jpg #include <op

前言 图像的读取和保存一定要注意imread函数的各个参数及其意义,尽量不要使用默认参数,否则就像数据格式出现错误(here)一样,很难查找错误原因的: re: 1.opencv图像的读取与保存; 完

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt-seconda-parte/ 在第一部分教程之后,我们建立了一个Qt Widget在GUI中显示OpenCV图像,接下来我们要看看如何使用它. 现在我们建立一个简单的应用来绘制从网络摄像头中获取的流媒体视频,这是每一个OpenCV应

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt/ 重要术语保持英文不变,如Widget等.原文中rendering意为渲染或绘制. 此教程是关于在Qt图形界面中显示OpenCV图像的问题,我们创建了一个基于QGLWidget的Qt Widget. 这个Widget提供了更好的图像

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51559490 在使用OpenCV以及其他开源库时,往往一个容易忽略的问题就是使用默认参数,尤其是图像处理,会导致内存中的图像数据变换后被不同程度上被修改! 下面给出几个示例,帮助理解. 1. warpAffine warpAffine是图像仿射变换函数,函数定义为: C++: void warpAffine( InputArray sr

OpenCV图像旋转的代码 cv::transpose( bfM, bfM ) 前提:使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的,耗费的时间太长了.直接使用两个指针对拷贝才是王道.不知道和OpenCV比较效果如何. 贴出下面的代码:  C++     //图像旋转     cv::Mat Transpose(cv::Mat &inMat)       {         cv::Mat outMat( inMat.cols, inMat.rows, inMat.type() );         

压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2

一.相关概念 1.分辨率 图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸.一般情况下,图像分辨率越高,图像中包含的细节就越多,信息量也越大.图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率.通常,分辨率被表示成每一个方向上的像素数量,例如64*64的二维图像.但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少,例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少.图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节,即高频信