去噪卷积神经网络 c++代码

以下是一个简单的去噪卷积神经网络的 C++ 代码，使用 OpenCV 库进行图像处理：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{   
    // 读入原始图像和加噪后的图像
    Mat original_img = imread("original.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat noisy_img = imread("noisy.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 转换为浮点数类型
    original_img.convertTo(original_img, CV_32F);
    noisy_img.convertTo(noisy_img, CV_32F);

    // 归一化
    normalize(original_img, original_img, 0, 1, NORM_MINMAX);
    normalize(noisy_img, noisy_img, 0, 1, NORM_MINMAX);

    // 定义去噪卷积神经网络模型
    Ptr<cv::dnn::Layer> input = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::PoolingLayer>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> conv1 = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::ConvolutionLayer>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> relu1 = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::ReLU>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> conv2 = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::ConvolutionLayer>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> relu2 = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::ReLU>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> conv3 = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::ConvolutionLayer>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> relu3 = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::ReLU>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> conv4 = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::ConvolutionLayer>();
    Ptr<cv::dnn::Layer> output = cv::dnn::Layer::create<cv::dnn::InnerProductLayer>();

    // 设置模型参数
    input->setParams({{"pool", "MAX"}, {"kernel_size", "2"}, {"stride", "2"}});
    conv1->setParams({{"num_output", "64"}, {"kernel_size", "3"}, {"pad", "1"}});
    conv2->setParams({{"num_output", "64"}, {"kernel_size", "3"}, {"pad", "1"}});
    conv3->setParams({{"num_output", "64"}, {"kernel_size", "3"}, {"pad", "1"}});
    conv4->setParams({{"num_output", "1"}, {"kernel_size", "3"}, {"pad", "1"}});
    output->setParams({{"num_output", "1"}});

    // 构建模型
    cv::dnn::Net net;
    net.addLayer("input", input, "data");
    net.addLayer("conv1", conv1, "input");
    net.addLayer("relu1", relu1, "conv1");
    net.addLayer("conv2", conv2, "relu1");
    net.addLayer("relu2", relu2, "conv2");
    net.addLayer("conv3", conv3, "relu2");
    net.addLayer("relu3", relu3, "conv3");
    net.addLayer("conv4", conv4, "relu3");
    net.addLayer("output", output, "conv4");

    // 设置输入和输出节点
    net.setInputsNames({"data"});
    net.setOutputsNames({"output"});

    // 设置训练参数
    cv::dnn::Dict params;
    params.set("momentum", 0.9);
    params.set("learning_rate", 0.001);
    params.set("batch_size", 128);
    params.set("num_epochs", 10);

    // 训练模型
    net.train("train.prototxt", "train.caffemodel", params);

    // 使用模型去噪
    Mat denoised_img;
    net.setInput(noisy_img);
    net.forward(denoised_img);

    // 显示结果
    imshow("Original Image", original_img);
    imshow("Noisy Image", noisy_img);
    imshow("Denoised Image", denoised_img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

请注意，这只是一个简单的示例代码，仅供参考。如果您想要实现更复杂的去噪卷积神经网络，您可能需要更多的代码和调整。