# 基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法

**Repository Path**: gagalong/SR_for_CCTDetection

## Basic Information

- **Project Name**: 基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法
- **Description**: 一种基于深度学习图像超分技术可以提升环形靶标识别与定位精度的方法，仅需3行代码，即插即用
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 1
- **Created**: 2021-06-18
- **Last Updated**: 2022-04-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法

#### 介绍
一种基于深度学习图像超分技术可以提升环形靶标识别与定位精度的方法，仅需4行代码，即插即用

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

1.  opencv >= 4.3.0
2.  opencv_contuib >= 4.3.0

#### 使用说明

1.  下载models里的超分模型
2.  使用下列代码超分靶标用的图像

```python
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel(keypoints) # 读取模型权重文件的路径
sr.setModel('edsr', 2) #  设定算法和放大比例 当前我们提供基于edsr的超分模型，以后会提供 ESPCN、FSRCNN、LapSRN 等模型
img_sr = sr.upsample(img) # 放大图像
```

3.  继续靶标识别程序

#### 参与贡献

嘎嘎龙、Mila、Will 倾情奉献