前言图像和视频通常包含着大量的视觉信息，且视觉信息本身具有直观高效的描述能力，所以随着信息技术的高速发展，图像和视频的应用逐渐遍布人类社会的各个领域。近些年来，在计算机 图像处理、计算机视觉和机器学习等 领域中，来自工业界和学术界的许多学者和专家都持续关注着视频图像的超分辨率技术这个基础热点问题。本文试着讲述超分辨率技术的正确打开方式，浅谈视频图像的超分辨率技术的基本概念和应用场景等问题。什么是超
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2023-10-04 21:04:26
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即构超分追求：速度更快、效果更好、码率更低、机型更广。超分辨率（Super Resolution, SR）是从给定的低分辨率（Low Resolution， LR）图像中恢复高分辨率（High Resolution，HR）图像的过程，是计算机视觉的一个经典应用。SR 是指通过软件或硬件的方法，从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像。在直播、点播、监控设备、视频编解码、卫星图像遥感、数字高清
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2023-08-28 15:00:44
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# 获取图像分辨率的方法及实现
在开发中，有时候我们需要获取图像的分辨率，以便根据不同的分辨率做出相应的处理。本文将介绍如何使用Java来获取图像的分辨率，并附带代码示例。
## 图像分辨率是什么？
图像分辨率指的是图像中单位长度内包含的像素数量。通常以水平像素数×垂直像素数的形式表示，比如1920x1080表示水平分辨率为1920像素，垂直分辨率为1080像素。
## Java获取图像分
原创
2024-07-11 03:54:52
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在同一时间可以显示的总信息量。 PC 机常见的显示器分辨率有如下几种： 640*480(Pixel) ， 800*600 和 1024*768 。而手机常见的分辨率有 128*128 ， 128*160 等几种。第一个数字表示屏幕的横向像素数量，第二个数字表示屏幕的纵向像
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2023-05-09 16:28:44
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形式语法分类
原创
2021-08-02 16:15:44
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图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。一位 Reddit 网友贴出了自己基于 Keras 的图像超分辨率项目，可以让照片放大后依然清晰。该项目包含不同残差密集网络的 Keras 实现，它们可用于高效的单图像超分辨率（Image Super Resolution,ISR）。同时作者还提供了各种文档资料以帮助训练模型，包括如何使
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2024-03-16 01:17:37
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目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.数据加载与配置2.2.构建生成网络2.3.构建判别网络2.4.VGG特征提取网络 2.5.损失函数三.完整代码四.数据集五.测试网络一.项目介绍超分辨率（Super-Resolution），简称超分（SR）。是指利用光学及其相关光学知识，根据已知图像信息恢复图像细节和其他数据信息的过程，简单来说就是增大图像的分辨率，防止其图像质量下降。GAN的全称
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2024-06-25 16:13:09
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简单来说，OpenMv就是一个可编程的具有摄像头的单片机，通过使用python语言，专门用作嵌入式当中的视觉感光元件。下面将介绍Openmv使用过程中的常用知识。感光元件 感光元件即sensor模块，与摄像头有关。import sensor#引入感光元件的模块
# 设置摄像头
sensor.reset()#初始化感光元件
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
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2024-03-26 18:12:40
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我们先看看效果，这是原始高分辨率图像： 这个是经过三次下采样的低分辨率图像，大小是原来的八分之一：这个是本文超分算法重建后的图像： 具体细节部分，该文章算法：双三次插值：双线性插值：原始图像： 最近邻插值：首先这是一种传统的、非深度学习的超分算法，不需要大量的训练数据集和很多的训练时间。效果相比于经典算法：双线性插值、双三次插值相比各有优劣。但不论如何都可以作为学习中的一种思路。摘要节
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2024-08-20 22:45:29
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引言前面的文章中，我们有用过图像方法或者缩小的函数 resize() ，这个函数既可以放大图像，也可以缩小图像，其中：缩小图像：一版使用 CV_INETR_AREA (区域插值)来插值。放大图像，一般使用 CV_INTER_LINEAR (线性插值)来插值。图像缩放除了可以使用函数 resize() ，还有另外的一种方式 —— 「图像金字塔」。 图像金字塔是什么？在说清楚什么事图像金字塔之前，
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2024-08-06 09:52:29
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一、前言请务必看到最后。Python牛已经不是一天两天的事了，但是我开始也没想到，Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库，而后在一些视频中找到灵感，觉得应该可以通过抠图的方式，给视频换一个不同的场景，于是就有了今天的文章。我们先看看能实现什么效果，先来个正常版的，先看看原场景： 下面是我们切换场景后的样子： 看起来效果还是不错的，有了这个我们就可以随意切换
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2023-08-11 10:02:55
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前言这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。（zxing的话，我一直没有装好，等装好之后再写一篇）具体步骤前期准备用opencv去读取图片，用pip进行安装。 pip install opencv-python
1 所用到的图片就是这个使用pyzbarwindows的安装方法是 pip install pyzbar
1 而mac的
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2024-06-15 09:55:29
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你没有遇到过上传图片到网站的时候，图片太大不能上传的情况？还有，许多报名照片要求小于200K，可是照片超过这个大小，应该如何压缩呢？下面我给大家带来3个图片压缩的方法，既能快速压缩图片大小，又保存画质清晰。方法一：用画图工具压缩1、对着需要压缩的图片点击右键，选择打开方式，点击画图；2、打开画图工具后，点击重新调整大小，然后点击像素，然后修改水平数值，这里我改成800像素，点击确定； 3
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2023-09-25 04:58:44
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图像超分辨率 图像
超分辨率
的英文名称是 Image Super Resolution。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。 HR是利用LR通过一定的算法来得到，按照可以使用的LR的数量，可以将超分辨率技术分为两类： 基于单幅图像的超分辨率重建：利用某种先
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2024-01-30 02:18:41
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如今高分辨率显示屏幕正在家庭和移动设备上普及，因此，把低分辨率图片转化为高清晰版本，并可在多种设备上查看和分享，正在成为一项巨大的需求。日前，Google 推出了一项新技术 RAISR，其全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技术”。 RAISR 这项技术能利用机器学习，把低分辨率图片转为高分辨率图片。它的
Google 超分辨率技术 RAISR全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技术”。利用机器学习，把低分辨率图片转为高分辨率图片效果能达到甚至超过现在的超分辨率解决方案，同时速度提升大约 10 至 100 倍，且能够在普通的移动设备上运行。而且，Google 的技术可以避免产生混叠效应（aliasing artifa
# Java中获取图像分辨率
在Java中，我们经常需要处理图像，包括获取图像的分辨率信息。图像的分辨率通常用于描述图像的质量和清晰度，是处理图像的重要参数。本文将介绍如何使用Java获取图像的分辨率，并提供代码示例。
## 图像分辨率简介
图像的分辨率是指图像中单位长度内所包含的像素数，通常以像素/英寸（dpi）或像素/厘米（dpcm）来表示。分辨率越高，图像越清晰，细节展现越清楚。
在
原创
2023-10-17 04:56:33
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1. 基于电磁波谱的的成像研究 了解了计算机断层 、无线电波用于核磁共振成像 2. 空间和灰度分辨率 (1) 空间分辨率：可以有很多方法来说明，其中每单位距离线对数和每单位距离点数是最通用的度量。在美国印刷和出版业，这一度量通常使用每英寸点数（dpi）来表示。 （2）灰度分辨率 ：是指在灰度级中可分辨的最小变化，
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2023-11-11 10:19:47
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相信很多人都会遇到：报名考试的时候上传图片，或者实名认证的时候上传身份证正反面照片的时候，都会遇到分辨率（156*143?）、图片大小（500kb？）的限制。那么在现在手机像素都很高，都会去找一些软件啊或者其他的方法来进行调整。 今天在这里小编给大家讲一下如何用 进行简单的处理。 废话少说 … 直接步入正题吧。1. 安装python环境（如果已经安装python环境直接进行第2步）参考：在wind
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2023-07-26 22:30:10
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一、图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节，增加其清晰度，减少噪点等。图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，比如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为高通滤波器，当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主。一般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度
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2023-12-02 22:47:00
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