我正在使用TensorFlow处理一个图像超分辨率问题(包括2D和3D),并使用SSIM作为eval_metrics之一。
我用的是TF的image.ssim和skimage的measure.comapre_ssim。这两种方法对2D的结果都是一样的,但是对于3D卷的结果总是有差异的。
我研究了和的源代码。在这两种实现中,在如何考虑和处理输入映像方面,似乎存在一些根本的差异。
复制问题的代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from skimage import measure
# For 2-D case
np.random.see
我正在寻求将工作流从MATLAB迁移到Python。我将做大量的大图像过滤,并立即遇到一个性能障碍。在MATLAB R2022a中,用10西格玛高斯滤波器对11587乘13744进行滤波需要少于2秒的时间:
tic, imgf=imgaussfilt(im,10); toc
Elapsed time is 1.792801 seconds.
我在scipy 1.8.0和skimage 0.19.1中尝试了同样的方法,两者都要慢得多:
%timeit scipy.ndimage.gaussian_filter(im, 10, truncate=2)
4.89 s ± 15.4 ms per lo
我正在实现一个JAVA程序,以查找不同图像帧之间的相似之处。目前,我正在使用两种不同的算法来实现这一点。基本上,我把图像分割成n*n个像素块,然后为它们计算并进行比较。现在我的主要问题是得到一个对某个像素有意义的值,目前我以两种不同的方式获得像素值:
rgb值为0-255。
//average pixel value
double pixelValue = (getRed() + getGreen() + getBlue()) / 3.0;
或者要么
//sum of RGB as a data for pixel value
double pixelValue = (getRed()
我正在研究Tensorflow模型,在该模型中,N个输入通道中的每个通道都应该应用单独的一维卷积。我已经尝试过各种convXd函数。到目前为止,我已经做了一些工作,每个滤波器被应用到每个通道,结果是N x N个输出,我可以从中选择一条对角线。但这似乎相当低效。关于如何仅将滤波器i与输入通道I卷积,您有什么想法吗?谢谢你的建议!
说明我最好的工作示例的代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
# [batch, in_height, i