这里主要讲深度学习用在超分辨率重建上的开山之作SRCNN。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
2025/7/5 4:41:07
84.93MB
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本资源以matlab作为开发工具，采用形态学和matlab自带的分割函数，实现对图片中字符的分割和本地存储，同时将分割出的所有字符进行显示，实验效果特别好。
自带测试图片，方便调试学习。
自带测试图片，方便调试学习。
2025/7/5 0:13:14
16KB
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1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。
2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。
3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。
4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。
2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。
3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。
4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。
2025/7/4 13:07:38
3.23MB
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基于对话框格式，试验运行能打开500M.TIF图像，.TIFF色调比较白，不怎么清楚，有待改善，需要安装GDAL,只要把VS2010(本人所用)，工程名右键属性打开，将其包含目录，和库目录分别换成你安装的gdal文件中的include和bin路径，最后再在链接器的输入栏第一个选项键入：gdal_i.lib，运行即可
2025/7/4 4:14:44
15.7MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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