企业社交网站定制,建设工程抗震应当坚持的原则有,南通网站优化找哪家,网站建设 响应式往期热门博客项目回顾#xff1a;
计算机视觉项目大集合
改进的yolo目标检测-测距测速
路径规划算法
图像去雨去雾目标检测测距项目
交通标志识别项目
yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo
姿态识别-3d姿态识别
深度学习小白学习路线
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图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度 这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述 基于亮度差算法 这种方法通过比较图像中相邻像素或同一物体不同部分的亮度差异来检测阴影。假设在同一光照条件下物体表面颜色应相对一致若出现较大差异则可能被认为是阴影区域。通过统计分析或者阈值处理可以区分出阴影并尝试通过某种方式例如线性插值、邻域平均或其他修复策略填充阴影区域以还原原始色彩。 空洞卷积与注意力融合的对抗式图像阴影去除算法 这类算法采用深度学习方法尤其是结合生成对抗网络GANs的技术。空洞卷积dilated convolution有助于捕捉更大范围的上下文信息而注意力机制能帮助网络更加关注阴影和非阴影区域的关键特征。通过训练这样的网络模型它可以学习如何从含有阴影的图像中生成无阴影的输出图像。 局部或全局对比度调整 对比度增强和直方图均衡化等技术也可以用于减轻阴影的影响它们通过对整幅图像或局部区域进行亮度和对比度调整来改善阴影区域的表现。 形态学操作 在某些简单情况下可以使用形态学操作如最大滤波和最小滤波来估计和校正阴影。例如在图像背景较浅的情况下先对图像应用最大滤波以提取潜在的背景亮度然后用得到的信息来推测并填补阴影区域。 基于物理模型的方法 根据光源方向、阴影投射角度及场景深度信息建立物理模型通过逆向渲染过程来估计阴影并进行去除。 多尺度分析和混合模型 利用多尺度分析结合多种算法比如小波变换、高斯金字塔等能够在不同分辨率层级上分析和处理阴影然后组合多个层级的结果以获得更准确的阴影去除效果。
随着深度学习在图像处理领域的快速发展越来越多的算法倾向于利用神经网络构建端到端的学习系统来解决阴影去除问题这些方法通常能提供更优秀的效果特别是在处理复杂场景和具有丰富纹理的图像时。然而每种方法都有其适用场景和局限性实际应用中往往需要根据具体需求和数据特性选择合适的算法。
代码
def parse_args():desc Pytorch implementation of DCShadowNetdesc Pytorch implementation of DCShadowNetparser argparse.ArgumentParser(descriptiondesc)parser.add_argument(--phase, typestr, defaulttest, help[train / test])parser.add_argument(--dataset, typestr, defaultSRD, helpdataset_name)#parser.add_argument(--datasetpath, typestr, default/disk1/yeying/dataset/SRD, helpdataset_path)parser.add_argument(--datasetpath, typestr, defaultSRD, helpdataset_path)parser.add_argument(--iteration, typeint, default1000000, helpThe number of training iterations)parser.add_argument(--batch_size, typeint, default1, helpThe size of batch size)parser.add_argument(--print_freq, typeint, default1000, helpThe number of image print freq)parser.add_argument(--save_freq, typeint, default100000, helpThe number of model save freq)parser.add_argument(--decay_flag, typestr2bool, defaultTrue, helpThe decay_flag)parser.add_argument(--lr, typefloat, default0.0001, helpThe learning rate)parser.add_argument(--weight_decay, typefloat, default0.0001, helpThe weight decay)parser.add_argument(--adv_weight, typeint, default1, helpWeight for GAN)parser.add_argument(--cycle_weight, typeint, default10, helpWeight for Cycle)parser.add_argument(--identity_weight, typeint, default10, helpWeight for Identity)parser.add_argument(--dom_weight, typeint, default1, helpWeight for domain classification)parser.add_argument(--ch_weight, typeint, default1, helpWeight for shadow-free chromaticity)parser.add_argument(--pecp_weight, typeint, default1, helpWeight for shadow-robust feature)parser.add_argument(--smooth_weight, typeint, default1, helpWeight for boundary smoothness)parser.add_argument(--use_ch_loss, typestr2bool, defaultTrue, helpuse shadow-free chromaticity loss)parser.add_argument(--use_pecp_loss, typestr2bool, defaultTrue, helpuse shadow-robust feature loss)parser.add_argument(--use_smooth_loss, typestr2bool, defaultTrue, helpuse boundary smoothness loss)parser.add_argument(--ch, typeint, default64, helpbase channel number per layer)parser.add_argument(--n_res, typeint, default4, helpThe number of resblock)parser.add_argument(--n_dis, typeint, default6, helpThe number of discriminator layer)parser.add_argument(--img_size, typeint, default256, helpThe size of image)parser.add_argument(--img_h, typeint, default480, helpThe org size of image)parser.add_argument(--img_w, typeint, default640, helpThe org size of image)parser.add_argument(--img_ch, typeint, default3, helpThe size of image channel)parser.add_argument(--result_dir, typestr, defaultresults, helpDirectory name to save the results)parser.add_argument(--device, typestr, defaultcpu, choices[cpu, cuda], helpSet gpu mode; [cpu, cuda])parser.add_argument(--benchmark_flag, typestr2bool, defaultFalse)parser.add_argument(--resume, typestr2bool, defaultTrue)parser.add_argument(--epoch, typeint, default1)parser.add_argument(--use_original_name, typestr2bool, defaultFalse, helpuse original name the same as the test images)parser.add_argument(--im_suf_A, typestr, default.png, helpThe suffix of test images [.png / .jpg])
运行流程
1.pip install -r requirements.txt
2将图片放在dataset\SRD\testA文件夹下3.运行python main_test.py --dataset SRD --datasetpath E:\001_code\DC-ShadowNet-Hard-and-Soft-Shadow-Removal-main_22\dataset\SRD\ --use_original_name False
E:\001_code\DC-ShadowNet-Hard-and-Soft-Shadow-Removal-main_22\dataset\SRD\是你的文件路径
4.results/SRD/500000查看结果最后计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取远程协助代码定制私聊会回复!
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