Si tratta dell'app Linux denominata Exposure Correction, la cui ultima versione può essere scaricata come Exposure_Correctionsourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata Exposure Correction with OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
Correzione dell'esposizione
DESCRIZIONE:
Exposure_Correction è un progetto di ricerca che fornisce l'implementazione per l'articolo Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction (CVPR 2021). Il repository si concentra sulla correzione di fotografie scarsamente esposte, gestendo sia la sottoesposizione che la sovraesposizione utilizzando un approccio di deep learning. Il metodo impiega un framework multiscala che impara a migliorare le immagini regolando i livelli di esposizione a diverse risoluzioni spaziali. Ciò consente al modello di preservare i dettagli più fini, correggendo al contempo le incongruenze di illuminazione globale. Il repository include modelli pre-addestrati, set di dati e codice di training/test per consentire riproducibilità e sperimentazione. Sfruttando questo framework, ricercatori e sviluppatori possono applicare la correzione dell'esposizione a un'ampia gamma di immagini naturali, migliorando la qualità visiva senza modifiche manuali. Il progetto funge sia da riferimento per la ricerca sia da strumento pratico per la fotografia computazionale e il miglioramento delle immagini.
Caratteristiche
- Implementazione della correzione dell'esposizione fotografica multiscala (CVPR 2021)
- Gestisce sia le immagini sottoesposte che quelle sovraesposte
- Modelli e set di dati pre-addestrati forniti per la riproducibilità
- Script di formazione e test per la sperimentazione
- Conserva i dettagli più fini correggendo l'esposizione globale
- Applicabile alle applicazioni di fotografia computazionale e visione
Linguaggio di programmazione
MATLAB
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/exposure-correction.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.