OpenCV-图像着色（采用DNN模块导入深度学习模型）
实现原理 图像着色最早是应用在图像修复方面，将一些过去的黑白旧照根据预设色盘上色，得到色彩饱满的彩色图，比如0灰度对应某个RGB数值，120灰度对应某个RGB数值等等，这也是当前OpenCV中已集成好的applycolormap（伪彩色函数）实现原理，按照不同的色盘给灰度图上色，可得到不同样式的伪彩色图，像当前深度图像、红外成像、雷达地图成像等领域就采用....
来自OpenCv的DNN模块助力图像分类任务
构思逻辑步骤 在这里我将主要介绍逻辑构建以及后面出现的模块化设计。其基本逻辑如下：核心逻辑板块通过pytorch训练一个自己数据集的Model(该Model的格式为PTH)PTH2ONNX模块进行把权重转化为ONNX格式使用opencv的 dnn 模块进行调用onnx完成 图像识别训练自己的Model 这里我们准备好自己的数据集，为了方便大家操作进行，我使用的是手写数字数据集作为....
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