深度学习图像去雾代码实现pytorch
时间: 2023-10-19 15:09:05 浏览: 206
深度学习图像去雾代码的实现可以使用AOD-Net去雾网络的Python源代码。这个代码使用了卷积神经网络来对雾霾图像进行去雾，并且采用了pytorch作为实现框架。你可以在官方的pytorch网站上找到更多关于pytorch的详细信息和文档。根据你的需求，你可以在anaconda-prompt中复制生成的代码，并使用conda命令来安装pytorch。具体的安装命令是"conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch"。
相关问题
深度学习图像去雾python代码
以下是使用深度学习进行图像去雾的Python代码示例，使用的是AOD-Net去雾网络的PyTorch实现：
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from PIL import Image
# 定义AOD-Net去雾网络
class AODNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(AODNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv3 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv4 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn4 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv5 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn5 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu5 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv6 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn6 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu6 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv7 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn7 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu7 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv8 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn8 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu8 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv9 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn9 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu9 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv10 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn10 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu10 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv11 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn11 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu11 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv12 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn12 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu12 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv13 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn13 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu13 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv14 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn14 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu14 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv15 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn15 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu15 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv16 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn16 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu16 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv17 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn17 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu17 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv18 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn18 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu18 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv19 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn19 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu19 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv20 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn20 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu20 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv21 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn21 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu21 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv22 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn22 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu22 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv23 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn23 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu23 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv24 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn24 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu24 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv25 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn25 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu25 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv26 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn26 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu26 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv27 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn27 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu27 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv28 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn28 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu28 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv29 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn29 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu29 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv30 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn30 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu30 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv31 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn31 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu31 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv32 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn32 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu32 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv33 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn33 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu33 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv34 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn34 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu34 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv35 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn35 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu35 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv36 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn36 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu36 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv37 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn37 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu37 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv38 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn38 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu38 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv39 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn39 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu39 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv40 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn40 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu40 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv41 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn41 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu41 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv42 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn42 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu42 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv43 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn43 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu43 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv44 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn44 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu44 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv45 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn45 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu45 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv46 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn46 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu46 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv47 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn47 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu47 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv48 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn48 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu48 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv49 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn49 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu49 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv50 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn50 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu50 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv51 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn51 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu51 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv52 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn52 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu52 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv53 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn53 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu53 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv54 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn54 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu54 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv55 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn55 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu55 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv56 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn56 = nn.BatchNorm2d(3)
self.relu56 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv57 = nn.Conv2d(3, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
通过风格迁移的图像去雾代码
风格迁移是一种计算机视觉技术，用于将一张图片的内容（通常是清晰的）转换成另一张图片的风格（比如艺术画作的风格）。对于图像去雾，我们通常不是直接使用风格迁移代码，而是结合其他图像处理算法，如深度学习中的生成对抗网络（GANs）或卷积神经网络（CNN）中的去雾模型。
在去雾代码中，可能会用到像CycleGAN这样的模型，它包含两个生成器和两个判别器，其中一个用于从雾gy图像生成清晰的hazy图像，另一个反之。训练过程中，模型会学习如何捕捉图像内容和风格之间的映射。以下是简化的Python示例，使用PyTorch库：
```python
import torch
from models import CycleGanModel
# 加载预训练的CycleGAN模型
model = CycleGanModel()
model.load_state_dict(torch.load('cyclegan_model.pth'))
# 输入雾化图像
input_image = preprocess_image(input_foggy_image)
# 预测清晰图像
output_image = model(input_image)
# 可能需要后处理步骤，如反标准化等
output_image = postprocess_image(output_image)
```
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```python
import pandas as pd
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2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件：
```python
df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv')
```
3. 确保数据已经按照年份排序，如果需要的话，可以添加这一行：
```python
df = df.sor
CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具
资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。
CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。
CMake的主要特点包括：
1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。
2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。
3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。
4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。
5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。
6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。
7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。
8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。
9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。
10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。
CMake的安装和使用通常分为几个步骤：
- 下载并解压对应平台的CMake软件包。
- 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。
- 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。
- 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。
- 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。
CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"