模糊照片修复app
1、VSCO拥有着超级丰富的滤镜库，让许多人一提起手机滤镜就会想到这个APP，简直成为了VSCO的代名词。不过它的功能可不止是加滤镜，还可以套上个滤镜直接拍照，然后分享到社区里去。
2、黄油相机文艺青年最爱的修图APP，没有之一。想打造出电影大片对白的图片效果，找黄油相机就是了。它的文字库很是丰富，先在照片上加个复古滤镜，再用那些漂亮的字体写上一两句话，效果就俩字：好看！
3、相机360很多人都会装的一个拍照修图APP，和系统自带的相机相互补充吧，毕竟系统的相机没有它那么多的特效和美颜~~~作为一款修图APP，相机360也是有不少工具的，虽然大多数是用在修颜上的。
4、美图秀秀这个就不用多说了吧，用过PC端的朋友应该有很多，APP版的重点放大了它的美颜功能，比如这个“美颜黑科技”，上传自己的照片后可以生成一张手绘，棒棒哒。
5、Snapseed越来越多人在用的修图APP，可以说是手机版的PS。曲线调整、色调对比度、细节调整等原本要到电脑才能进行的操作，都可以在Snapseed上完成。
还有一些特殊合成效果，比如双重曝光、鱼眼等等。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
照片放大模糊怎么变清晰
1、ps处理，把图片用photoshop（简称ps）打开，下图为模糊的图片文案狗。2、双击图片，把图层变为0。3、然后复制这个0副本，快捷键是ctrl+j。4、选中副本，给副本进行锐化，点击滤镜。
5、如下图操作，滤镜、锐化、USM锐化 ，数量为150%，半径2.1，阀值不变，还是0。6、选中两个图层，然后组合，快捷键是ctrl+E。
7、然后在这个合并的图层复制一下，快捷键是ctrl+J，选中复制的图层。8、在通道中选择红色通道。9、然后按照步骤6进一步锐化，如下图，可以自由调节数量与半径。
10、将透明度调整到50%，然后合成图片，合成的快捷键是ctrl+E。11、最终效果对比图如下，要多调整，才能达到最终的效果。
如何在TensorFlow中用深度学习修复图像
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
[1] 深度学习的概念由Hinton等人于提出。
目前进行图像处理,通常使用什么神经网络
卷积神经网络为什么适合图像处理？
神经网络的本质就在于做信息形式的变换,而要想做数据的处理,首要解决的问题就是如何将数据张量化,问题就在于卷积神经网络要处理的数据必须是向量形式,对于图像这种数据类型来说,如果将其展开成一维的向量,且不说得到向量的维数过高,网络太深导致网络中参数太多,图像中的空间信息也会丢失。
而卷积神经网络能够用卷积的方式从原信息中提取"部分特定的信息(信息跟卷积核相关)",且对于二维的图像来说是原生支持的(不需要处理),这就保留了图像中的空间信息,而空间信息是具有可平移性质的.。
并且卷积神经网络的参数就只是卷积核的参数以及偏置(Bias),而卷积核的参数可以做到共享,卷积核也可以用多个,从多个角度对原图像解读。
这就是卷积神经网络的几个特点:局部感知,参数共享,多核,平移不变性正是因为这些特点,在图像领域处理上,卷积神经网络取代了人工神经网络。卷积神经网络 (CNN) 是当今最流行的模型之一。
这种神经网络计算模型使用多层感知器的变体，并包含一个或多个可以完全连接或池化的卷积层。这些卷积层创建了记录图像区域的特征图，该区域最终被分成矩形并发送出去进行非线性处理。
优点：图像识别问题的非常高的准确性。自动检测重要特征，无需任何人工监督。权重共享。缺点：CNN 不对物体的位置和方向进行编码。缺乏对输入数据空间不变的能力。需要大量的训练数据。
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