该程序使用Prewitt边缘检测方法绘制图像草图。GUI具有非常独特的功能,可以根据需要改变草图的数量。改变草图数量背后的想法是不同类型的图像需要不同数量的草图。风景和风景图像需要较少的素描,而面部图像和特写图像需要更多的草图。因此,用户可以自由选择草图的数量以获得最佳外观。
Sketching-GUI MATLAB-Based Image Sketching with Varied Tools
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Matlab-Based Open Image Restoration Toolkit Latest Deep Learning Techniques for Image Restoration
该项目收集并打包了遵循各种标准的图像恢复技术,包括最新技术(都基于深度学习),开源技术(MIT或Apache许可证),可用技术(可直接使用预训练模型且不需要复杂依赖),以及Pythonic技术(更易于与Google Colab等平台共享和使用)。截至2019年7月25日,NLRN和ESRGAN是多个排行榜的领导者(可参考paperswithcode.com)。
技术细节:当前软件包包含的算法既可以直接使用,也可以根据需求从外部GitHub存储库稍作改编。所选方法依据以下标准进行比较:
去噪(去除颗粒) - 刘等,2018年提出的非本地循环网络(NLRN)。MIT许可证。
去除波纹(去除条纹噪声) - 关等,20XX年提出的去除波纹方法。
此外,项目还包括正在进行中的演示版本,用户可以在自己的图像上进行测试。
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文件结构
您的文件结构应如下所示:/human-segmentation/dataset/imageDataset/train/test/val/pixelLabelDataset/train/test/val/myColorMap.mpixelLabelColorbar.mpreprocessImage.msemanticseg_newImage.mtestMySegnet.mtrainMySegnet.m
使用方法
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