景（自然景物超分辨率）和人脸超分辨率相结合，可以实现更高的超分效果，提升结果的观感。# 问题描述与原因分析： 对一张有人脸的图片做超分时候，如果单纯是使用一个自然场景的超分辨率网络，背景部分应该可以较好地还原，毕竟模型在训练的时候有大量的自然景物数据集作为支撑，但是对于人脸区域，使用景物的超分网络效果不一定好，因为人脸超分网络需要用大量的人脸（正脸）数据来训练。解决方案：总体思想是先将图片中的所有人脸检测出来，单独做人脸区域超分，然后对背景做超分，使用Mask的方式将人脸再贴到结果图片。第一步是检

Ubuntu下使用Anaconda安装opencv最近在Ubuntu16.04下使用Anaconda安装opencv，碰到很多坑，记录备忘。可以直接pip安装opencv,但无法读取视频，需要编译源码。Anaconda安装opencv过程1.不能在安装Anaconda的情况下编译opencv，编译会链接Anaconda的库，编译程序会出错。已安装先移除 1.到根目录下，打开终端并输入： sudo gedit ~/.bashrc 2.在.bashrc文件末尾用#号...

我们生活中大多数看到的彩色图片都是RGB类型，但是在进行图像处理时，需要用到灰度图、二值图、HSV、HSI等颜色制式，opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能。首先看一下cvtColor函数定义： C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 );1参数解释： .

TensorFlow与OpenCV，读取图片，进行简单操作并显示1 opencv读入图片，使用tf.Variable初始化为tensor，加载到tensorflow对图片进行转置操作，然后opencv显示转置后的结果[python] view plain copyimport tensorflow as tf  import cv2

# 竟然是明文设密码...sudo teamviewer passwd YourNewPasswd# 这里可以看idteamviewer info1234# export DISPLAY=:0 # 重启sudo teamviewer --daemon stopsudo teamviewer --daemon start#orsudo teamviewer --daemon...