これは「Exposure Correction」というLinuxアプリケーションで、最新リリースはExposure_Correctionsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
このアプリ「Exposure Correction with OnWorks」を無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
Ad
露出補正
DESCRIPTION
Exposure_Correctionは、論文「Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction(CVPR 2021)」の実装を提供する研究プロジェクトです。このリポジトリは、ディープラーニングアプローチを用いて露出不足の写真の補正に焦点を当て、露出不足と露出過多の両方を処理します。この手法では、異なる空間解像度にわたって露出レベルを調整することで画像を強調することを学習するマルチスケールフレームワークを採用しています。これにより、モデルは細部を維持しながら、全体的な照明の不一致を修正できます。リポジトリには、再現性と実験を可能にするための事前学習済みモデル、データセット、および学習/テストコードが含まれています。このフレームワークを活用することで、研究者や開発者は幅広い自然画像に露出補正を適用し、手動編集なしで視覚的な品質を向上させることができます。このプロジェクトは、計算写真術と画像強調のための研究リファレンスとしてだけでなく、実用的なツールとしても役立ちます。
オプション
- マルチスケール写真露出補正の実装(CVPR 2021)
- 露出不足と露出過多の両方の画像に対応
- 再現性のために事前トレーニング済みのモデルとデータセットが提供される
- 実験のためのトレーニングおよびテストスクリプト
- 全体的な露出を補正しながら細部を保持します
- 計算写真およびビジョンアプリケーションに適用可能
プログラミング言語
マトラブ
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/exposure-correction.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。