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標(biāo)簽 > 圖像
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Text元素、Image元素、模型視圖和視覺效果優(yōu)化規(guī)則和推薦實(shí)踐
在任何軟件的用戶界面中,圖片都是重要組成部分。但是一般加載圖片所需的時(shí)間、消耗的內(nèi)存數(shù)量和使用方式,都會(huì)影響應(yīng)用程序的性能,在本小結(jié)中,描述在實(shí)際qml...
有兩種主要方法可以將圖像數(shù)據(jù)融合成較大的圖像。第一種方法是使用一臺(tái)相機(jī)拍攝并組合拍攝的圖像。第二種方法是使用組合相機(jī)拍攝一系列圖像,最好同時(shí)拍攝,然后將...
我們提出了資產(chǎn),一種神經(jīng)架構(gòu),用于根據(jù)用戶對(duì)其語義分割圖的編輯自動(dòng)修改輸入的高分辨率圖像。我們的架構(gòu)基于具有新穎注意力機(jī)制的轉(zhuǎn)換器。我們的關(guān)鍵思想是在高...
2022-08-15 標(biāo)簽:圖像深度學(xué)習(xí) 1071 0
基于3D場(chǎng)景的神經(jīng)架構(gòu)NeRFs
雖然谷歌致力于使用 Dream Fields 生成單個(gè)對(duì)象,但將生成 AI 擴(kuò)展到完全不受約束的 3D 場(chǎng)景仍是一個(gè)尚未解決的問題。這背后極有可能的原因...
擴(kuò)散模型和其在文本生成圖像任務(wù)上的應(yīng)用
擴(kuò)散過程有一個(gè)顯著特性,我們可以對(duì)任意 進(jìn)行采樣。為了證明該性質(zhì)需要使用參數(shù)重整化技巧:假設(shè)要從高斯分布 中采樣 時(shí),可以先從 采樣出 ,...
HarmonyOS3及華為全場(chǎng)景新品發(fā)布會(huì):小藝支持圖像描述功能 讓毎個(gè)人在數(shù)字時(shí)代不掉隊(duì)
為了讓視障人群可以更加直觀地感受世界,小藝支持圖像描述功能,能夠通過圖像語義理解,對(duì)圖像所包含主要的人物狀態(tài)、物體類別、空間方位關(guān)系、顏色形狀、文字等內(nèi)...
2022-07-28 標(biāo)簽:華為圖像HarmonyOS3 904 0
一種使用Mask Transformer進(jìn)行全景分割的端到端解決方案
在 CVPR 2022 上發(fā)表的「CMT-DeepLab: Clustering Mask Transformers for Panoptic Segm...
2022-07-28 標(biāo)簽:解碼器圖像計(jì)算機(jī)視覺 1205 0
利用“人眼對(duì)低頻分量的圖像比對(duì)高頻分量的圖像更敏感”這一原理,再通過量化保存下來低頻分量,舍棄高頻分量(將大部分AC系數(shù)值變?yōu)?)、丟掉那些對(duì)視覺效果影...
同一個(gè)圖像中具有很多相似的圖像塊,可以通過非局部相似塊堆疊的方式去除噪聲,如經(jīng)典的非局部均值(NLM)算法[3]、基于塊匹配的3D濾波(BM3D)算法[...
實(shí)現(xiàn)無輻輳調(diào)節(jié)沖突的體全息波導(dǎo)AR 3D顯示
解決該問題的一個(gè)重要技術(shù)是:麥克斯韋圖,即通過擴(kuò)大虛擬成像平面的焦深范圍,使得人眼匯聚的3D像點(diǎn)與在該深度的虛擬圖像清晰度相當(dāng),從而實(shí)現(xiàn)了匯聚與聚焦的統(tǒng)一。
單應(yīng)性矩陣計(jì)算函數(shù)與應(yīng)用
其中scene_corners為對(duì)象在場(chǎng)景圖像中的四點(diǎn)坐標(biāo),獲得坐標(biāo)以后就可以繪制對(duì)應(yīng)的矩形,從而在場(chǎng)景圖像中繪制對(duì)象的外接矩形區(qū)域。
在這部分,作者展示了 Imagen 的整體架構(gòu),并對(duì)其它的工作原理做了高級(jí)解讀;然后依次更透徹地剖析了 Imagen 的每個(gè)組件。如下動(dòng)圖為 Image...
關(guān)于自動(dòng)對(duì)焦這個(gè)操作是不是有一些開源的東西?
聚焦評(píng)價(jià)函數(shù),對(duì)于自動(dòng)聚焦的實(shí)現(xiàn),具有重要的意義。聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)有很多,每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。原理很簡(jiǎn)單,越是清晰的照片,每個(gè)像素與其周圍像素的差距越...
圖像距是圖像像素強(qiáng)度的加權(quán)平均值。選擇一個(gè)簡(jiǎn)單的示例來理解前面的語句。
這里最重要的是要注意到上面的圖示,積分圖對(duì)象的Mat(1,1)對(duì)應(yīng)實(shí)際圖像Mat(0,0),如果不加處理的話會(huì)導(dǎo)致結(jié)果有明顯的中心遷移。edge_dem...
缺點(diǎn):大部分在線檢測(cè)項(xiàng)目不方便使用;多層交疊不透明體會(huì)互相干擾;有一定厚度,帶倒角、圓角的物體或者圓柱體尺寸測(cè)量容易出現(xiàn)邊緣發(fā)虛現(xiàn)象,結(jié)果會(huì)有偏差,如果...
提取的特征序列中的向量是從特征圖上從左到右按照順序生成的,每個(gè)特征向量表示了圖像上一定寬度上的特征,論文中使用的這個(gè)寬度是1,就是單個(gè)像素。
2022-06-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像OCR 2922 0
基于內(nèi)存的分割網(wǎng)絡(luò)(MemSeg)來檢測(cè)工業(yè)產(chǎn)品的表面缺陷
工業(yè)場(chǎng)景下的產(chǎn)品表面異常檢測(cè)對(duì)于工業(yè)智能的發(fā)展至關(guān)重要。 表面缺陷檢測(cè)是在圖像中定位異常區(qū)域的問題,例如劃痕和污跡。但在實(shí)際應(yīng)用中,由于異常樣本的概率低...
關(guān)于彩色圖像高斯反向投影基于OpenCV的C++代碼
圖像反向投影的最終目的是獲取ROI然后實(shí)現(xiàn)對(duì)ROI區(qū)域的標(biāo)注、識(shí)別、測(cè)量等圖像處理與分析,是計(jì)算機(jī)視覺與人工智能的常見方法之一。圖像反向投影通常是彩色圖...
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