SeamCarving_using_deep_cnn_neural_newtwork

时间:2024-03-09 06:47:14
【文件属性】:

文件名称:SeamCarving_using_deep_cnn_neural_newtwork

文件大小:39.49MB

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更新时间:2024-03-09 06:47:14

Python

SeamCarving_using_deep_cnn_neural_newtwork 在这个项目中,我们尝试在速度和准确性方面改进接缝雕刻技术。 注意:-能量图是一个包含对象边缘的图像(灰度图像)。可以通过sobel,scharr,laplacian和其他许多滤镜获得。 概述:-要查看正在做什么的概述视频,请在上方下载视频,并观看## Seam Carving:-这是一种图像处理技术,用于在裁剪时将主要对象保留在图像中。 常规方法:- 在传统方法中,我们使用贪婪和动态编程来找到最小能量垂直像素接缝并将其删除。 但是如果贪婪的方法很快,但是结果却不能令人满意。 对于DP,它太慢了,但是输出却比较好。 Bipartite Grpah在速度和准确性方面都很好。 现在,在通用方法中,我们已经有了一些如上所述的预定义过滤器,这些过滤器可能对特定图像不利。 通过使用深CNN神经网络,我们将生


【文件预览】:
SeamCarving_using_deep_cnn_neural_newtwork-master
----main_prog.py(329B)
----seam_carving_using_deep_cnn_neural_netrwork.py(5KB)
----model_parameters.hdf5(986KB)
----README.md(1KB)
----__pycache__()
--------home.cpython-38.pyc(3KB)
--------Greedy.cpython-38.pyc(3KB)
--------DP.cpython-38.pyc(3KB)
--------Bipartite.cpython-38.pyc(5KB)
--------model.cpython-38.pyc(6KB)
----DP_approch_of_seam_carving.py(3KB)
----Bipartite_graph_approch_of_seam_carving.py(5KB)
----home.py(3KB)
----Greedy_approch_of_seam_carving.py(3KB)
----overview_video_what_is_happening.wmv(54.36MB)

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