这是一个使用深度学习技术进行低光照图像增强的项目。是一种旨在提高低光照条件下拍摄的图片质量的方法。该方法利用了注意力机制来指导增强过程，从而改善图像的整体视觉效果。

项目概述

• 输入: AGLLNet 接受单个RGB彩色图像作为输入，其尺寸为768x1152像素。
• 输出: 经过处理后的增强版图像。
• 工具与框架:
  • 使用TensorFlow 1.8.0开发模型。
  • 模型被导出为ONNX格式，版本opset 12，以便于跨平台部署。
  • 可以通过Netron这样的工具查看和分析ONNX模型结构。
• 执行环境要求:
  • 首次运行时自动下载所需的.onnx文件及相应的配置文件（如prototxt），因此需要网络连接。
  • 支持Python脚本调用，并提供了几个命令行参数选项来控制输入源、输出路径等。

如何使用

基本使用

• 直接运行python3 agllnet.py会处理默认样本图像。
• 若要指定特定的输入图像，请使用--input参数后跟图像路径：

  $ python3 agllnet.py --input /path/to/your/image.jpg
  

• 可选地，使用--savepath参数自定义保存处理后图像的位置和名称：

  $ python3 agllnet.py --input /path/to/your/image.jpg --savepath /path/to/save/enhanced_image.jpg
  

视频处理

• AGLLNet也支持视频文件或直接从摄像头获取实时流进行处理。要启用此功能，请添加--video参数：

  $ python3 agllnet.py --video /path/to/video.mp4
  

• 如果想要使用计算机上的摄像头作为输入源，则可以将VIDEO_PATH设置为0：

  $ python3 agllnet.py --video 0
  

注意事项

• 确保安装了所有必要的依赖库。这通常包括但不限于TensorFlow、OpenCV以及用于加载ONNX模型的相关库。
• 根据您的系统配置，可能还需要调整某些设置或安装额外的软件包以确保脚本能够正确运行。
• 在尝试处理较大尺寸的图像或者长时间运行视频流时，请留意硬件性能限制，特别是GPU内存占用情况。

最后

计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码定制，私聊会回复!