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matlab中批量导入图像代码-bicubic_pytorch:广泛使用的双三次插值的PyTorch实现,与MATLAB完全兼容
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2021-05-20
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matlab中批量导入图像代码双三次火炬 调整图像大小是计算机视觉和图像处理中的基本操作之一。 虽然MATLAB的imresize函数用作标准,但其他库(例如PIL,OpenCV,PyTorch等)的实现与MATLAB不一致,尤其是对于双三次内核。 该存储库的目标是在广泛使用的PyTorch框架中提供类似于MATLAB的双三次插值。 欢迎任何问题使它变得更好! 我们实施的优点是: 易于使用。 您只需要复制一个python文件。 与MATLAB的imresize('bicubic') ,带有或不带有抗锯齿。 支持在不同尺寸上的任意大小调整因子。 非常快,支持GPU加速和批处理。 关于输入和输出图像完全可区分。 更新 以前的版本在分数比例因子方面遇到了一些麻烦(可以选择会导致分数比例因子的输出大小是可以的)。 1.2.0版解决了该问题并提高了准确性。 环境与依存关系 该存储库在以下条件下进行了测试: Ubuntu 18.04 PyTorch 1.5.1(最低要求0.4.0) CUDA 10.2 MATLAB R2019b 但是,我们避免使用任何与版本有关的编码样式,以使我们的方法与各种环境
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bicubic_pytorch-master.zip (31个子文件)
bicubic_pytorch-master
.gitignore 808B
test_benchmark.py 2KB
__init__.py 32B
core_warp.py 5KB
test_answer
down_down_small_noaa.mat 256B
up_up_butterfly_irregular_noaa.mat 20.91MB
down_down_small_aa.mat 261B
down_down_x3_aa.mat 368B
up_up_irregular_aa.mat 1KB
up_up_bottomright_noaa.mat 351B
down_down_butterfly_irregular_noaa.mat 636KB
down_down_butterfly_irregular_aa.mat 636KB
down_down_irregular_aa.mat 487B
up_up_irregular_noaa.mat 1KB
down_down_x2_aa.mat 248B
gen_test.m 4KB
down_down_x5_aa.mat 257B
down_down_aa.mat 251B
down_down_x4_aa.mat 205B
up_up_topleft_noaa.mat 348B
down_down_irregular_noaa.mat 475B
down_down_noaa.mat 250B
utils.py 1KB
README.md 4KB
example
butterfly.png 125KB
noise_input.png 85KB
noise_optimized.png 64KB
test.py 18KB
test_gradient.py 2KB
core.py 13KB
interactive.py 9KB
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