BackgroundMattingV2：提供实时、高分辨率背景抠像的源代码。

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简介：
该资源库提供实时高分辨率背景抠像的官方资料，其中包含对额外背景图像的捕获。我们的模型能够生成最新的消光效果，并以4K 30fps和HD 60fps的速度运行，具体依赖于Nvidia RTX 2080 TI GPU的强大算力。总览更新时间为2021年1月9日。 PhotoMatte85数据集已经正式发布。此外，在2020年12月21日，项目更新为MIT许可证，允许用户进行商业应用。您可以下载模型、重量、视频和图像示例，这些示例展示了（我们的模型在高清素材上表现更出色）的数据集VideoMatte240K（即将推出）。为了方便用户体验，我们在此存储库中提供了多个脚本供您进行试验和测试我们的模型。相关文件详细说明已包含于其中。 inference_image

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客服

BackgroundMattingV2：实时高分辨率背景替换-源码

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BackgroundMattingV2是一款先进的实时背景替换工具源代码，支持高分辨率视频与图像处理，提供精细、自然的合成效果。实时高分辨率背景抠像论文的官方资料库介绍如下：我们的模型需要获取额外的背景图像，并在Nvidia RTX 2080 TI GPU上以4K 30fps和HD 60fps生成最新的消光效果。总览更新[2021年1月9日] PhotoMatte85数据集现已发布。 [2020年12月21日]我们将项目许可证更改为MIT，该许可可用于商业用途！提供模型/重量视频/图像示例（我们的模型在高清素材上表现更强）数据集VideoMatte240K（即将推出）。演示版剧本包含在此存储库中，供您试验我们的模型。文件中有详细的说明和脚本。

图像超分辨率的代码实现

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本项目旨在通过深度学习技术实现图像超分辨率重建，采用多种先进算法提升图像清晰度与细节表现，适用于各类低分辨率图像的增强处理。使用C++代码实现的图像超分辨率技术包括了人工神经网络（ANN）接口的调用以及MFC图形界面的设计与实现。

SIM超分辨率成像开源代码

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SIM超分辨率成像开源代码是一款用于实现受激发射 depletion（STED）和结构光照学断层扫描(SIM)等超分辨显微技术的软件工具。此代码旨在为科研人员提供一个灵活、高效的平台，以促进对细胞内复杂结构与动态过程的研究，加速生物医学领域的创新与发展。开源的超分辨成像技术中的结构光超分辨显微成像（SIM）代码保持原样，并附有图片实例。

图像中前景与背景的分离提取

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本研究聚焦于图像处理中的关键问题——前景与背景的有效分离。通过分析色彩、纹理及形状特征，提出了一种创新算法，显著提升分割精度和鲁棒性，为计算机视觉领域提供了有力工具。图像背景和前景的分离提取是我的一次作业，我完成了完整的程序编写并附有详细描述，希望大家能够喜欢。

图像中前景与背景的分离提取

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本研究探讨了图像处理技术中前景和背景的有效分离方法，旨在提高目标识别准确性和场景理解能力。图像背景和前景的分离提取是我一次作业的内容，并且我有完整的程序和描述分享给大家，希望大家会喜欢。

AI自动提升低分辨率图片至高分辨率

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本项目专注于开发能够将低分辨率图像智能升级为高分辨率图像的人工智能技术，显著提高视觉清晰度和细节表现。导入低分辨率图片后，可以设置导出的放大倍数。图片在放大过程中会自动进行补图处理，效果非常出色。

超高分辨率重建代码

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本项目提供一套用于实现超高分辨率图像重建的代码库，适用于科研及工业应用。通过先进的算法优化图像细节，提升视觉体验与分析精度。 Visual Geometry Group项目组开发的超分辨率重建源码效果显著，并配有详细的文档说明，可以直接运行。

MATLAB 超分辨率成像代码

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本代码利用MATLAB实现超分辨率成像技术，适用于图像处理与生物医学等领域，能够显著提高图像细节和清晰度。超分辨率成像技术能够通过融合多幅低分辨率图像生成高分辨率的影像，具有很高的实用性和全面性。

如何提高Android中MediaRecorder的分辨率

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本文将详细介绍在Android开发过程中，如何调整和优化MediaRecorder的视频录制参数以达到更高的分辨率。通过具体代码示例，帮助开发者轻松实现高清视频录制功能。为了制作一个Android应用程序并使用MediaRecorder进行高质量视频拍摄，请确保了解如何改进默认的图像质量设置。这可以通过参考官方提供的示例代码来实现。在编写代码时，别忘了调用`setContentView()`方法，并且需要申请以下权限：`android.permission.RECORD_AUDIO`, `android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE`, 和 `android.permission.CAMERA`。