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APDrawingGAN2: 基于全局与局部结构的GAN从照片生成人像线条图的代码（TPAMI）

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简介：
本文介绍了APDrawingGAN2模型，一种基于全局和局部结构的生成对抗网络(GAN)，用于将照片转换为人像线条图。该方法在TPAMI期刊上发表，提供了详细的代码实现。 APDrawingGAN++ 是 TPAMI 论文“使用基于全局和局部结构的GAN从照片中绘制人像的线条图”的PyTorch实现版本。它是我们在CVPR 2019上工作的期刊扩展版。该项目利用基于生成对抗网络（GAN）的模型，根据面部照片生成艺术肖像画。 我们的框架样品结果如下：输入在上方，输出在下方。 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文： @inproceedings{YiXLLR20, title = {Line Drawings for Face Portraits from Photos using Global and Local Structure based {GAN}s}, author = {Yi, Ran and Xia, Mengfei and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin}

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  • APDrawingGAN2: 基于全局与局部结构的GAN从照片生成人像线条图的代码（TPAMI）
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    本文介绍了APDrawingGAN2模型，一种基于全局和局部结构的生成对抗网络(GAN)，用于将照片转换为人像线条图。该方法在TPAMI期刊上发表，提供了详细的代码实现。 APDrawingGAN++ 是 TPAMI 论文“使用基于全局和局部结构的GAN从照片中绘制人像的线条图”的PyTorch实现版本。它是我们在CVPR 2019上工作的期刊扩展版。该项目利用基于生成对抗网络（GAN）的模型，根据面部照片生成艺术肖像画。 我们的框架样品结果如下：输入在上方，输出在下方。 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文： @inproceedings{YiXLLR20, title = {Line Drawings for Face Portraits from Photos using Global and Local Structure based {GAN}s}, author = {Yi, Ran and Xia, Mengfei and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin}
  • 基于Matlab的图像局部提取与保存代码实现
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    本项目利用MATLAB开发了高效的图像局部区域提取及保存算法。通过编程实现了对特定区域内图像的精准裁剪，并支持用户自定义参数进行灵活操作，适用于多种图像处理应用场景。 用Matlab编写一个简单的图像截取小程序，只需运行m文件即可操作。该程序具备用户友好的界面，允许手动框选图像区域并点击保存按钮来实现截图功能。
  • 基于全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术
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    本研究提出了一种结合全局与局部直方图处理的Retinex图像去雾及增强技术，有效提升图像清晰度和对比度。 本段落探讨了基于全局直方图处理与局部直方图处理相结合的Retinex图像去雾技术，并进一步介绍了如何利用这些方法进行图像增强。这种方法通过优化光照条件下的视觉效果，显著改善了低能见度条件下图像的质量和可读性。
  • 基于PyTorch的DELG：整合深度局部与全局特征的图像检索方法
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    本文介绍了基于PyTorch框架实现的DELG模型，该模型创新性地结合了深度学习技术中的局部和全局特征，显著提升了图像检索的效果。 DELG-Pytorch 是一个用于统一深层本地和全局特征以进行图像搜索的Pytorch实现。以下是 DELG pipline 的安装步骤： 1. 安装Python依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ``` 2. 设置PYTHONPATH环境变量： ``` export PYTHONPATH=`pwd`:$PYTHONPATH ``` 3. 训练挖掘模型： ``` python train_delg.py \ --cfg configs/metric/resnet_delg_8gpu.yaml \ OUT_DIR ./output \ PORT 12001 \ TRAIN.WEIGHTS path/to/pretrainedmodel ``` 4. 提取多尺度的全局和局部特征： ``` python tools/extractor.py --cfg configs/resnet_de ```
  • 基于Matlab的局部线性嵌入(LLE)代码
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    本代码为使用Matlab实现的局部线性嵌入（LLE）算法，适用于数据降维和特征提取任务，助力于模式识别与机器学习研究。 提供一个包含详细注释的局部线性嵌入（LLE）的MATLAB代码。此代码可以直接通过输入数据进行运行。
  • 基于全局主成分与局部边界纹理特征的面部表情识别
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    本研究提出了一种结合全局主成分分析和局部边界纹理特征的面部表情识别方法，旨在提高在复杂背景下的表情识别准确率。 面部表情识别是情感分析及模式识别中的关键组成部分，并且在人机交互领域扮演着重要角色。通过局部二进制模式（LBP）技术可以在面部表情分析中获取纹理特征，该方法通过对像素间的比较并以直方图的形式编码结果来实现这一点。然而，我们认为这种表达的纹理不够精确，在眼睛和嘴巴之间的区域尤其如此。 本段落提出了一种新的复合方法用于识别面部表情：通过双向主成分分析（BDPCA）重构全局图像及局部图像，并对这些经过形态学预处理后的图片应用局部二进制模式技术。这种方法能够有效利用全身主成分以及局部边界的纹理特征，从而在情感识别中取得了较高的准确性。
  • 基于Python的DNA全局与局部序列比对详解
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    本文章详细解析了利用Python进行DNA全局及局部序列对比的方法和技术，为生物信息学研究提供有力支持。 程序能实现以下功能： a. 允许用户自定义输入gap值以及两条需要比对的序列。 b. 计算并输出得分矩阵。 c. 输出序列比对结果。 d. 使用matplotlib绘制得分矩阵路径。 ### 实现步骤 1. **用户输入** - 输入自定义的gap值 - 输入需进行比较的第一条碱基序列（A, T, C, G），换行表示输入完成 - 输入需进行比较的第二条碱基序列（A, T, C, G），换行表示输入完成 2. **代码实现** 1. 获取用户输入的gap值、s和t。 2. 调用构建得分矩阵函数，得到得分矩阵及方向矩阵。 3. 将所得的得分矩阵与方向矩阵作为参数传递给回溯函数开始进行路径回溯。路径存储使用的是全局变量，储存的方向信息用于后续处理。
  • MATLAB_图像的局部放大
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    本教程详细介绍在MATLAB环境中如何实现图像的局部放大功能，涵盖相关函数使用及代码示例，帮助用户掌握图像处理技巧。 在 MATLAB 中进行图像局部放大可以通过以下步骤实现： 1. 创建一个新的坐标轴 `H`。 2. 定义新的数据范围：`x3 = time(x1:x2)` 和 `y3 = series(x1:x2)`。 3. 使用 `plot(x3, y3)` 绘制图像。 4. 设置新坐标轴的位置和大小，例如： ```matlab set(H,Position,[0.3 0.65 0.2 0.15]); ``` 这样就可以实现对特定区域的放大显示。
  • 基于非局部均值的图像去噪（MATLAB）
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    本项目采用MATLAB实现基于非局部均值算法的图像去噪技术，有效去除噪声同时保持图像细节。 非局部均值算法用于图像去噪的Matlab程序，可以直接运行但速度较慢。
  • 基于局部与全局一致性的数据分类MATLAB仿真
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    本研究利用MATLAB进行仿真，提出了一种结合局部和全局一致性约束的数据分类方法，有效提升了分类精度。 版本：MATLAB 2021a 我录制了仿真操作的视频，在该视频中详细演示如何使用局部和全局一致性算法对数据进行分类，并以不同颜色显示分类结果。 此内容适用于本科教研学习，帮助学生理解并实践数据分类的相关知识。