图像处理用什么神经网络,神经网络图像处理

怎样用PS把一张照片修成梵高的星空的感觉

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络怎么生成图片？

需要使用类似GAN的生成模型去做写作猫。望采纳GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。

正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。

它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。请点击输入图片描述。

如何把模糊图片转为高清

图片分辨率太低，会影响图片的质量。如何把模糊图片转为高清呢？

使用工具：嗨格式图片无损放大器这是一款可以根据我们图像的缺陷找到与之对应的解决办法，通过AI智能技术，可以让图像变的清晰锐化富有细节，而且还不会产生任何的伪影或者光晕。

采用最新人工智能深度学习技术——深度卷积神经网络，将噪点、锯齿部分进行补充，实现图片的无损放大，从而能达到更好的观感效果。

模糊图片变清晰完整操作步骤：1、运行软件选择功能运行，选择软件的「模糊图片变清晰」。2、添加图片，选择模式添加图片，选中需要处理的图片，根据个人需求选择图片模式、降噪程度以及输出目录等。

3、点击开始放大选择好后，点击右下角的“开始放大”。

本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的，但是很没有头续~我很不理解神经网络作用的这一机理

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我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：我们的样本这样子假设（就是）：pt10312142这两组数据是这样子解释的：我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：103（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：214的表示这是一个橘子（t为2）。

好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在matlab里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：103,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1，表示这是一个苹果）计算误差4-1=3，误差传给bp神经网络，神经网络根据误差调整权值，然后进入第二轮循环，那么我们再次输入一组数据：204（当仍然你可以还输入103，而且如果你一直输入苹果的特征，这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了，这回明白你的问题所在了吧），同理输出一个值，再次反馈给网络，这就是神经网络训练的基本流程，当然这两组数据肯定不够了，如果数据足够多，我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态，是什么状态呢，就是网络再次输出后误差很小，而且小于我们要求的那个误差值。

接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。

总之就是你需要找本资料系统的看下，鉴于我也是做图像处理的，我给你个关键的提醒，用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间，就是你的数据库必须是标准的。

至于网络的机理，训练的方法什么的，找及个例子用matlab仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，这里面主要是你隐含层的设置，训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了，想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的，关键是样本，提取的图像特征必须带有相关性，这样设置的各个阈值才有效。

OK，好好学习吧，资料去matlab中文论坛上找，在不行就去baudu文库上，你又不需要都用到，何必看一本书呢！祝你顺利毕业！

怎么样才能把照片变得更清晰

把图片变清晰的方法：1、打开PS软件，拖入需要进行处理的图片打开，如下图，我们可以看到“鹿”的部分位置都是较为模糊。2、点选背景图层，按Ctrl+J复制图层，得到图层1。

3、按Ctrl+Shift+U对图层1进行去色处理，处理后图片会变成黑白色。4、点选图层1，在上方选项中点击“滤镜-其他-高反差保留”。

5、点击后弹框数值调整，根据预览效果修改半径像素，一般在1-5px就可以了。6、接着点选图层1，将图层模式设置为“叠加”。

7、设置为叠加后，图层1的高反差保留图片就会叠加在背景图层，我们可以看到面部细节明显清晰多了。

8、如果觉得效果不够好的话，可以点选图层1，Ctrl+J进行复制，效果满意后，点选所有图层，Ctrl+E进行合并即可。

补充：ps工具箱常用快捷键技巧矩形、椭圆选框工具【M】移动工具【V】套索、多边形套索、磁性套索【L】魔棒工具【W】裁剪工具【C】切片工具、切片选择工具【K】喷枪工具【J】画笔工具、铅笔工具【B】像皮图章、图案图章【S】历史画笔工具、艺术历史画笔【Y】像皮擦、背景擦除、魔术像皮擦【E】渐变工具、油漆桶工具【G】模糊、锐化、涂抹工具【R】

如何利用卷积神经网络提取图像特征

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卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示

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大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考虑用其它图像处理软件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的图形可以在更多形状-常规-具有透视效果的块中找到块图形，拖入绘图区后拉动透视角度调节的小红点进行调整直到合适为止，其余的块可以按住ctrl+鼠标左键进行拉动复制，然后再进行大小、位置仔细调整就可以了，大致绘出图形示例如下图所示：

有个能把照片变成漫画的软件叫什么

美图秀秀。下面以小米手机为例，介绍用美图秀秀把照片变漫画的操作方法，首先准备软件：美图秀秀。1、首先下载安装好美图秀秀APP。2、点击打开美图秀秀，然后点击打开美图AI功能。

3、打开页面后，点击编制动漫形象。4、在弹出来的窗口中点击从相册选择一张。5、选择想要绘制的照片。6、等待系统自动绘制。7、绘制成功后点击下一步。8、最后把绘制好的照片保存好即可。