image super-resolution with cross-scale non-local attention and exhaustive self-exemplars mining

时间: 2023-04-28 19:03:49 浏览: 127
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Super resolution reconstruction using Non-Local-Mean algorithm

这是一种图像超分辨率技术，它使用跨尺度非局部注意力和全面的自我示例挖掘来提高图像的分辨率。具体来说，它利用了图像中不同尺度之间的关系，并通过挖掘大量的自我示例来学习更好的图像表示。这种技术可以在保持图像细节的同时提高图像的清晰度和质量。
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详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

matching_opt.cross_check = True 设置 SIFT 特征匹配选项对象的交叉匹配为 True，即同时匹配两幅图像。 matching_opt.max_error = 1.0 设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大误差为 1.0。 ...

clc close all clear all addpath('TOOLS'); %基础函数对应的文件夹 addpath('sample'); %测试视频序列对应的文件夹 videoname = 'rhinos.avi'; %测试视频序列文件名 video = VideoReader(videoname); mbSize = 16; p =15; frames = 45 %测试视频帧数 for i = 1:frames % frame = readframe(video,i); % 读取每一帧 imgINumber = i; imgPNumber = i+2; videoI = read(video,imgINumber); videoP = read(video,imgPNumber); imgI = double(rgb2gray(videoI)); imgP = double(rgb2gray(videoP)); [row,col] = size(imgI); % Exhaustive Search 基于块的全搜索算法 [BlockCenter, motionVect, computations] = motionEstES(imgP,imgI,mbSize,p); %P帧重构图像 imgPComp = motionComp(imgI, motionVect, mbSize); ESpsnr(i+1) = imgPSNR(imgP, imgPComp, 255); EScomputations(i+1) = computations; %P帧重构误差图像 imagePDiff = imgP - imgPComp; if i ==4 figure; imageI = uint8(imgI); imageP = uint8(imgP); imagePComp = uint8(imgPComp); imagePDiff = uint8(imagePDiff); subplot(221);imshow(imageI); title('I帧参考图像') subplot(222);imshow(imageP); title('P帧当前图像') subplot(223);imshow(imagePComp); title('P帧当前重构图像') subplot(224);imshow(imagePDiff); title('P帧当前重构误差图像') %-------------画出运动矢量图-------------------------------- figure; quiver( BlockCenter(2,:),BlockCenter(1,:), motionVect(2,:), motionVect(1,:), .2,'r'); axis([0 320 0 240]); for i=mbSize:mbSize:col-mbSize x = [i,i]; y = [0,row]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end for j=mbSize:mbSize:row-mbSize x = [0,col]; y = [j,j]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end xlabel('X'); ylabel('Y'); end end

这段代码是一个视频序列处理的示例代码。首先，它通过VideoReader读取了一个视频文件，并设置了一些参数，如mbSize（块的大小）和p（搜索窗口大小）。然后，通过循环遍历每一帧图像，对每一帧进行运动估计和...

React Hook useCallback has missing dependencies: 'record.Technician.FirstName', 'record.Technician.LastName', and 'refresh'. Either include them or remove the dependency array. If 'refresh' changes too often, find the parent component that defines it and wrap that definition in useCallback. react-hooks/exhaustive-deps

这是一个 React Hook useCallback 的警告信息，意思是在 useCallback 的依赖数组中缺少了 'record.Technician.FirstName', 'record.Technician.LastName', 和 'refresh'，要么加上这些依赖，要么将依赖数组移除。...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th=0.5644583, min_pairs=33, exhaustive_if_less=20, device=device) t = time() - t timings['shortlisting'].append(t) print(f'{len(index_pairs...

React Hook useMemo has a missing dependency: 't'. Either include it or remove the dependency array. react-hooks/exhaustive-deps

这是一个 React Hook useMemo 的警告信息，它告诉你在依赖数组中缺少一个变量 t，要么将其包含在依赖数组中，要么将依赖数组移除。useMemo 可以用来避免在渲染时重复计算一些值，这个 Hook 的第一个参数是一个...

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