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【MATLAB】图像导出 ( 导出绘制的图像 | 图像设置 )

文章目录一、导出图像 1、生成的图像 2、复制图形 3、保存 4、另存为二、复制选项 1、复制选项 2、图形属性 3、导出设置一、导出图像 ---- 1、生成的图像 2、复制图形选择 matlab...生成的图形界面 " Figure 1 " 的菜单栏 , " 编辑选项 " , 点击 " 复制图形 " , 可以将图像拷贝到 Word 文档中 ; 打开 Word 文档 , " Ctrl + V "...可以打开生成的 png 图片所在目录 ; 4、另存为选择 " 菜单栏 / 另存为 " 选项 , 可以选择保存的格式 , 一般选择 png 格式作为导出的图片 ; 另存为的图片 : 二、复制选项...---- 1、复制选项点击 " 菜单栏 / 编辑 / 复制选项 " 按钮 , 可以设置图片导出或赋值的相关参数设置 ; 2、图形属性选择 " 菜单栏 / 编辑 / 图形属性 " 选项 , 在新对话框中设置图形属性...; 3、导出设置选择 " 菜单栏 / 文件 / 导出设置 " 选项 , 可以弹出导出设置选项 , 通过大小设置 , 可以缩放图像的大小 ; 缩小后的图片 : 原图片 :

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高分辨率图像复原的Transformer

for High-Resolution Image Restoration 论文摘要通过MHSA与FFN进行改进，本文提出一种高效Transformer，它可以捕获长距离像素相关性，同时可适用于大尺寸图像...所提方案Restormer (Restoration Transformer)在多个图像复原任务上取得了SOTA性能，包含图像去雨、图像去运动模糊、图像去散焦模糊以及图像降噪(包含合成与真实噪声)。...本文主要贡献包含以下几点：提出了一种编解码Transformer用于高分辨率图像上多尺度local-global表达学习，且无需进行局部窗口拆分；提出一种MDTA(Multi-Dconv head Transposed...Attention)模块，它有助于进行局部与非局部相关特征聚合，可以高效的进行高分辨率图像处理；提出一种GDFN(Gated-Dconv Feed-forward Network)模块，它可以执行可控特征变换

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Stable Diffusion：高分辨率图像合成的未来

Stable Diffusion 是一个由 Stability AI 开发的高分辨率图像合成项目，它使用潜在扩散模型。...这些模型都基于相同数量的参数和架构，并在更少限制性的 LAION-5B 数据集上进行了微调。在 GitHub 上，有许多开源的图像生成项目。...例如，pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是一个用于图像到图像转换的项目，它使用生成对抗网络（GAN）进行图像处理。...另一个例子是 OpenMMLab 的 Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation Toolbox ，它提供了用于文本到图像生成、图像...总之，Stable Diffusion 项目为高分辨率图像合成提供了一个强大而灵活的工具。它不断更新的模型和丰富的功能使其成为图像生成领域的一项重要贡献。

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【教程】如何从 PowerPoint 导出高分辨率(高 dpi)的图片

如何从 PowerPoint 导出高分辨率（高 dpi）幻灯片 - Office | Microsoft Learn 总结为：改注册表。...) self.version_combobox.pack() self.value_label = tk.Label(self, text="输入要修改的值...messagebox.showerror("错误", f"注册表项不存在，请检查: {reg_path}") return try: # 尝试获取项的值...DWORD32类型 winreg.SetValueEx(key, reg_key, 0, winreg.REG_DWORD, input_value) # 修改它的值...winreg.SetValueEx(key, reg_key, 0, winreg.REG_DWORD, input_value) messagebox.showinfo("成功 ", "修改后的值

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CVPR 2022 | Restormer：高分辨率图像恢复的高效Transformer

虽然Transformer模型减轻了CNN的缺点（即，有限的接收场和对输入内容的不适应性），其计算复杂度随着空间分辨率二次增长，因此使得其不可行地应用于涉及高分辨率图像的大多数图像恢复任务。...（2）我们提出了一个多Dconv头转置注意（MDTA）模块，能够聚合本地和非本地像素的相互作用，是足够有效的处理高分辨率图像。...Figure2：用于高分辨率图像恢复的Restormer的体系结构。我们的Restormer由多尺度分层设计，结合高效的Transformer块。...在传统的SA 中，键-查询点积交互的时间和存储器复杂度随着输入的空间分辨率二次增长，即，对于W×H像素的图像，。因此，它是不可行的，以适用于大多数图像恢复任务，往往涉及高分辨率图像。...Transformer 模型 Restormer，它在处理高分辨率图像方面具有计算效率。

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GANs是如何创造出高分辨率的图像的

本文主要介绍DCGAN的适应渐进式增长创建高分辨率图像的思路深度卷积生成对抗网络是2020年最精致的神经网络体系结构。...这种增量性质允许训练首先发现图像分布的大规模结构，然后将注意力转移到越来越精细的尺度细节上，而不必同时学习所有尺度。...对生成器的更改生成器必须添加一个新的卷积层块，输出一个32x32的图像，在使用最近邻插值之前，将其与16x16层的输出连接起来。许多GAN发生器使用转置的卷积层对图像进行上采样。...对鉴别器的更改鉴别器必须通过添加新的卷积块和跳过连接来适应支持32x32的图像大小。然后输出图像使用平均池下行采样，以便它可以作为现有的16x16块的输入。...总而言之，渐进式增长将使图像分辨率翻倍，这样随着时间的推移，你的样式师更容易学习到更高分辨率的图像。本质上，这有助于更快更稳定的训练。

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HiPrompt 在更高分辨率图像生成上的表现，超越 SOTA !

这进一步使得生成过程更加关注局部空间区域，并确保生成的图像在保持高分辨率的同时保持一致的局部和全局语义、结构和纹理。...在这些进展的基础上，高分辨率图像生成的领域出现了几种创新方法。...Tuning-Free Higher-Resolution Generation 高分辨率图像合成面临的挑战在于，由于从高维数据中学习的高内在复杂性和扩展图像生成的计算资源的巨大需求，使得在训练后进行高分辨率生成的可能性变得十分渺茫...最后，将解码后的分解为输出图像，得到高分辨率图像。...引入N-grams微调显著改善了图像质量，进一步证明了对于高分辨率图像生成，准确的描述的重要性。

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基于CPPN与GAN＋VAE生成高分辨率图像

下面是从之前的文章使用的生成网络抽取的样本图像。将numpy.random生成的随机高斯潜向量传入生成网络得到了这些图像。...我们已经看到一个生成网络从纯粹的随机权重中创建出相当有趣的图像，所以我们的打算是首先训练网络生成过的去的28x28 MNIST图像，然后在同一个网络上生成一个可能可以满足我们的两个目标的更大图像。...然而，与之前的模型不同的是，生成的图像不一定需要和训练图像集非常相似。生成网络的工作是创建一组和训练图像集使用相同的分类标签的新图像。...除了学习将训练集中的图像分类0-9之外，分类器还需要学习检测伪造的图像，并把它们放在第11类。...我们可以看到，它在试图生成所有10个数字时的困难和挣扎：我还进行了超过6 epoch的训练，我发现经过24 epoch训练之后，网络能产生更好的MNIST数字，但是这样做的代价是膨胀到高分辨率后图像看起来不那么有趣了

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高分辨率图像建筑物提取数据集制作

目录结构 /dataset/ xxxx.tif # 原始图像 image-3000 0.tif # 切割后的tif 1.tif ...........xxx_0.json # 生成的json文件也放在该文件夹下 xxx_1.json ..........xxx_0_json # 调用labelme_json_to_dataset 0.json 生成的0_json文件夹 img.png # 原始图片的png格式 info.yaml label.png...label_0.tif # 将上边的png标签文件转换为tif格式 ? 收集数据，高分辨率图像无人机数据，航空数据等图像切割，像素大小该为多少？...= 1500*2 # 切割图像大小 home = "/media/dean/Document/AI_dataset/DOM/" file_name = "裴庄村51-dom" image_dir =

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OUR-GAN：单样本超高分辨率图像生成

选自arXiv 作者：Donghwee Yoon等机器之心编译编辑：蛋酱、张倩在这篇论文中，研究者提出了 OUR-GAN，这是首个单样本（one-shot）超高分辨率（UHR）图像合成框架，能够从单个训练图像生成具有...4K 甚至更高分辨率的非重复图像。...OUR-GAN 应用无缝衔接的子区域超分辨率，在内存受限的条件下合成 4K 或更高分辨率的 UHR 图像，并解决了边界不连续的问题。...首先，OURGAN 生成低分辨率的全局结构。然后通过 in-memory 超分辨率在内存限制内尽可能提高分辨率。...InGAN 未能合成包含大量形状的可视化超高分辨率图像，因为它是通过重复从小样本训练中学到的小规模模式来合成图像。SinGAN 可以生成大规模的模式，但是未能捕捉到结构细节。

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基于深度学习的高分辨率遥感图像目标检测技术目前的研究现状

、概述二、通用目标检测方法1、类不平衡问题2、复杂背景3、目标的尺度变化4、特殊视角5、小目标三、特定目标检测1、城市2、机场3、建筑4、飞机5、舰船6、车辆7、云8、海冰四、参考文献----一、概述高分辨率遥感目标检测目前的研究成果主要分为两类...二、通用目标检测方法1、类不平衡问题类不平衡在自然图像和遥感图像中都是普遍存在的问题，主要是指在提取proposal的时候大量的proposal为背景在训练的时候会主导梯度下降造成训练器的性能下降，针对类不平衡问题在自然图像的目标检测中提出了许多方法...A New Paradigm for Target Detection in High Resolution Aerial Remote Sensing Images.作者提出了一种小目标先验条件下高分辨率航空遥感图像目标检测的新方法...其次，将多个全连通的层特征叠加在一起，提高旋转和缩放的鲁棒性。4、特殊视角在自然图像中目标多是水平的，而在遥感图像由于星载和机载图像传感器只能俯拍，因此相对于自然图像视角比较特殊。...该方法主要包括三个步骤:(1)基于预先训练的DCNNs提取的深度特征，得到可视化字典;(二)城市词汇从标注的图像中习得;(iii)基于最近的字典词准则，在新的图像中检测城市区域。

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【stability.ai】SDXL：改进高分辨率图像合成的潜在扩散模型

SDXL和精化模型使用相同的自动编码器。以上是对论文《SDXL：改进高分辨率图像合成的潜在扩散模型》的简要介绍。该论文主要介绍了SDXL模型的改进和应用，以及其在图像生成领域的重要性。...这些改进显著提升了模型的性能，并为其在高分辨率图像合成方面赋予了竞争优势。...Putting Everything Together（整合一切）通过将上述改进整合在一起，SDXL模型在高分辨率图像合成方面取得了显著的性能提升。...这些改进使得SDXL能够生成高分辨率、逼真且多样性的图像样本，使其在图像合成领域具有竞争优势。未来工作在这篇论文中，作者介绍了SDXL模型作为一种改进的潜在扩散模型，用于高分辨率图像合成。...通过关注上述方面的研究和改进，我们可以进一步提升SDXL模型的性能，并推动高分辨率图像合成领域的发展。

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改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测

我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法，利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。...02 背景&动机随着遥感技术的快速发展，高分辨率光学遥感图像已被用于描述地球表面的许多物体，包括飞机、汽车、建筑物等。...目标检测在遥感图像的解释中起着至关重要的作用，可用于遥感图像的分割、描述和目标跟踪。...基于飞机通常位于机场，船舶通常位于港口和海洋的假设，在下采样卫星图像中检测机场和港口，然后将发现的项目映射回原始的超高分辨率卫星图像，可以成功地同时检测不同大小的物体。...此外，在64倍下采样处直接添加了输出头，这使得网络包含先前的全局信息。多检测头方法可以有效地利用网络的输出特征。改进的YOLO是一个用于高分辨率遥感照片的目标探测网络。

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改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测

我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法，利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。...02、背景&动机随着遥感技术的快速发展，高分辨率光学遥感图像已被用于描述地球表面的许多物体，包括飞机、汽车、建筑物等。...目标检测在遥感图像的解释中起着至关重要的作用，可用于遥感图像的分割、描述和目标跟踪。...基于飞机通常位于机场，船舶通常位于港口和海洋的假设，在下采样卫星图像中检测机场和港口，然后将发现的项目映射回原始的超高分辨率卫星图像，可以成功地同时检测不同大小的物体。...此外，在64倍下采样处直接添加了输出头，这使得网络包含先前的全局信息。多检测头方法可以有效地利用网络的输出特征。改进的YOLO是一个用于高分辨率遥感照片的目标探测网络。

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一款超高分辨率图像生成AI工具-DemoFusion

因为它具备以下三个醒目的特征： •提升SDXL图像生成的分辨率至4倍、16倍或更高。 •改善图片清晰度和小细节（如纹理和边缘）。•生成更自然和逼真的图像。...使用生成性人工智能（GenAI）进行高分辨率图像生成具有巨大潜力，但由于训练所需的巨额资本投入，这一技术越来越集中于少数几家大型公司，并隐藏在付费墙后面。...本文旨在通过推进高分辨率生成的前沿，同时使其对广泛受众保持可访问性，以实现高分辨率GenAI的民主化。展示了现有的潜在扩散模型（LDMs）具有未被挖掘的高分辨率图像生成潜力。...新颖DemoFusion框架无缝扩展开源GenAI模型，采用渐进式放大、跳过残差和扩张采样机制，实现更高分辨率的图像生成。...（例如，在拥有超过18GB RAM的硬件上生成2048*2048图像），可以设置multi_decoder=False，这可以使解码过程更快。

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Flutter 像素编辑器#04 | 导入导出图像

支持导入一张图像，将其像素化地展示在界面中： [2]. 像素点可编辑，编辑完成后，可以将图片进行导出到对应文件夹： 2. 图像的导入图像本质上是由一个个像素点构成的二维空间点阵。...在像素编辑器中，每个单元格记录着一份像素信息，我们需要根据网格行列数，对图像的像素信息进行采样。行列数会直接决定当前区域中像素信息相对于原图像的的完整程度。...比如下面分别是 16*16、32*32、64*64 的网格采样同一图像的呈现效果： 16*16 32*32 64*64 当前需求的关键点在于：如何获取原图像的所有像素点信息，然后根据像素点映射生成...图像的导出本来是想通过 Canvas 进行绘制导出图片的，但是效果并不理想，因为 Flutter 的 1px 问题，并不适合绘制细小的像素。...= null) { File file = File(result); await file.writeAsBytes(byteData); } 到这里，导入导出图像的功能就基本完成了，这样像素编辑的基本功能就能运转了

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GEE导出图像到本地结果全部为空

今天在使用Google Earth Engine处理数据进行导出为GeoTIFF到Google云盘的时候，发现下载下来以后的图像值全部为空（NAN）。...我尝试将结果加载在GEE的Code Editor提供的在线地图上进行显示，发现结果可以正常显示，图像都是有值的。后来我对图像的数据类型进行修改，发现导出以后还是没值。...再后来我尝试在导出函数中设置CRS参数，导出结果正确。...我后来比较了没有设置CRS参数和手动设置CRS参数导出的结果，发现：如果没有设置CRS参数，导出结果默认采用原始图像的CRS，但是结果没值（不知道这算不算GEE的Bug）；如果手动设置CRS，则导出图像采用设置的...建议之后要将GEE计算结果导出到本地进来设置CRS参数，避免错误！

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快速高分辨率图像的立体匹配方法Effective large scale stereo matching

该文章发表在2010年的accv上面，看了一下公式和代码都异常复杂，主要思想就是通过待匹配图像上的特征点作为匹配的支撑点，在支撑点上做三角剖分，对视差在进行插值计算，但是效果一般，适用于实时性要求高的场合...整个工程都用OpenCV和openmp 完成，代码异常复杂，但是整体上非常吻合工程师的代码风格，可以学习一下，但是改进难度比较大。效果：明显看出效果和普通的全局优化算法还是有一定的差距。 ?...file=libelas_omp.zip 我调试好的工程： http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9321831

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ECCV 2018 | 腾讯AI lab & 复旦大学合作提出无监督高分辨率的图像到图像转换方法SCAN

其通过学习低分辨率图像到图像的转换，然后基于低分辨率的转换学习更高分辨率的转换，这样做提高了图像转换质量并且使得学习高分辨率转换成为可能。...在多个基准数据集的实验表明，与以前的单阶段方法相比，本文提出的方法可以大大提高图像到图像转换的质量。...从最初的 pix2pix，到最近面向高分辨率的 pix2pixHD，有监督的图像到图像转换研究已经取得了很大进展。...给定两个图像域的数据（没有一一对应的匹配），SCAN 通过从粗糙到精细的方式渐进式地学习了高分辨率的图像到图像的转换。由于没有一一对应的匹配图像对，整个学习过程是非监督的。...在 SCAN 中，一个复杂的图像到图像转换问题被分解为多个更简单的转换阶段。最开始低分辨率的阶段学习了大致的图像低频信息转换过程，后续高分辨率的阶段学习了如何逐步添加图像高频细节。 ?

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HD-Painter: 基于扩散模型的高分辨率实时文本引导图像修复

inpainting 模型仍有很大的改进潜力，尤其是在更好地将 inpainting 区域与用户图像对齐以及执行高分辨率 inpainting 方面。...因此，本文中提出了 HD-Painter，一种无需训练的方法，可以准确地根据提示并连贯地扩展到高分辨率图像 inpainting 。...引言经过预训练的文本到图像生成模型，如 SD、Imagen 和 Dall-E 2，可以在后向扩散过程中将扩散的已知区域与生成（去噪）的未知区域混合，从而完成图像补全。...虽然这些方法能生成和谐且视觉上合理的补全图像，但它们缺乏对全局场景的理解，提示忽略的主要缺点表现在两种情况下：背景主导：当图像的未知区域主要以背景元素填充时，会忽略文本提示的具体内容。...此外，在简单而有效的 inpainting 专用超分辨率框架的额外帮助下，我们还能完成高分辨率（高达 2048\times2048 ）的图像 inpainting。

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高分辨率图像复原的Transformer

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GEE导出图像到本地结果全部为空

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