一、 Ubuntu简介Ubuntu（乌班图）是一个基于Debian的以桌面应用为主的Linux操作系统，据说其名称来自非洲南部祖鲁语或科萨语的“ubuntu”一词，意思是“人性”、“我的存在是因为大家的存在”，是非洲传统的一种价值观。Ubuntu的目标在于为一般用户提供一个最新同时又相当稳定，主要以自由软件建构而成的操作系统。Ubuntu目前具有庞大的社区力量支持，用户可以方便地从社区获得帮助。
有人曾经说过：无H5，不3D。那么反过来也可以理解为：既然HTML5标准已经出来了，浏览器端的3D是不是也该在各行各业大行其道呢？在游戏领域，特别页游领域，基于HTML5的3D游戏已经层出不穷。而在医学影像领域，3维重建在工作站时代已经成为一个标配的功能，更有很多专门的3D应用在临床上发挥着巨大的作用。随着云影像时代的来临，HTML5标准的诞生和深入应用,可运行在浏览器中的3维重建功能的也是医学影
随着直播行业的快速发展，用户对实时视频的“颜值需求”日益提升，美颜功能已成为直播平台的核心竞争力之一。然而，自研美颜算法面临技术门槛高、开发周期长、效果难保障等问题，第三方视频美颜SDK凭借成熟的技术方案、丰富的功能模块和低接入成本，成为多数开发者的首选。本文将从需求梳理到上线迭代，详细拆解使用第三方SDK开发实时直播美颜平台的全流程，帮助开发者高效搭建稳定、自然、流畅的美颜体验。
第一步：
非局部均值（NL-means）是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。基本思想是：当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定两个固
背景Hooks 自推出以来就很火， 它改变了我们编写React 代码的方式， 有助于我们写更简洁的代码。今天这边文章不是说Hooks的，Hooks之外， 还有很多实用的技巧可以帮助我们便携简洁实用的代码。今天我就整理了8个使用的技巧，其中有些也是我在公司项目中实践的，现在整理出来分享给大家， 希望对大家有所启发。正文1. 使用字符串来定义一个React元素举个简单的例子：// 我们可以通过把一个字
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
我在过去的一年里写了不少人
天池：零样本目标识别 2018之江杯全球人工智能大赛-零样本图像目标识别简单数据分析jupyter：github地址数据预处理将label_list和class_wordembeddings合并，处理后结果如标签\t特征。 sample_processing.py<span style="color:#000000"><code class="language-pyt
首先先了解OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在linux、Windows、Android和MAC OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。今天我就详细分析下，
C语言二维数组的定义和引用C语言二维数组的定义和引用7.1.1二维数组的定义前面介绍的数组只有一个下标，称为一维数组，其数组元素也称为单下标变量。在实际问题中有很多量是二维的或多维的，因此Ｃ语言允许构造多维数组。多维数组元素有多个下标，以标识它在数组中的位置，所以也称为多下标变量。本小节只介绍二维数组，多维数组可由二维数组类推而得到。二维数组定义的一般形式是：类型说明符 数组名[常量表达式1][常
2022年1月10日，看到相关教程跟做代码存在C:\Users\10133\PycharmProjects\Project_PictureProcessing目录一、调研OpencvMediaPipe二、大概步骤安装MediaPipe导入opencv、MediaPipe和time库（其中time库是自带的，不用下载）创建手部检测模型 结果输出画图样式三、代码段一、调研OpencvOpen
凸包：凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中常见的概念。简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它是能包含点集中所有点的。理解物体形状或轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷（convexity defects）。判断：如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部，则称集合A是凸形的。直观的理解，就是一个多边型，没
AP衡量的是训练出来的模型在每个类别上的好坏。mAP衡量的是训练出来的模型在所有类别上的好坏，mAP就是AP的均值，反映的是全局性能。PR曲线训练好的模型对所有的测试样本计算出confidence score，每一类confidence score排序（比如一共有20个样本）：然后计算precision和recall，得到PR曲线： 很显然选的样本增多，recall肯定会越来越多，而pr
eyelike是一个人眼中心定位的算法，可以用于眼部追踪，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV。（下载地址：https://github.com/trishume/eyeLike）该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in
无监督学习是从无标注的数据中学习数据的统计规律或者说内在结构的机器学习，主要包括聚类、降维、概率估计。可以考虑发掘数据的纵向结构，把相似的样本聚到同类，即对数据进行聚类。还可以考虑发掘数据的横向结构，把高维空间的向量转换为低维空间的向量，即对数据进行降维。也可以同时考虑发掘数据的纵向和横向结构，假设数据由含有隐式结构的概率模型生成得到，从数据中学习该概率模型。层次聚类法、k均值聚类是硬聚类方法。高
随着《战地5》的更新、《地铁：离去》的上市，NVIDIA RTX 20系列显卡的两大核心卖点RTX光线追踪、DLSS深度学习抗锯齿，终于同时得以实现，但如果你想同时享受两种技术，需要注意一些限制条件。《战地5》更新后，我们立刻进行了一番体验，很快就发现了一个奇怪的问题。官方更新中提醒，要想开启DLSS必须同时打开DXR光线追踪，但其实并没有这么简单，有些时候即便打开了DXR，也无法开启DLSS，不
直方图均衡化是间接增强图像对比度的方法。当一张图片的灰度比较相近的时候就可以用直方图均衡化来增大灰度对比，使图像清晰化。
基本思想：
首先，分别求每一个灰度级有多少个像素点，灰度级是0~255；
然后，进行归一化。对每一个当前的像素点，求0到这个像素点之间（包括0和这个点）一共有多少个图像上个的像素点，用这
研究了一段时间coco上的小目标检测，打算放弃了，不过还是得做个总结和感想。小目标检测有个主要的问题：小 小意味着：1、信息量少这是一个比较抽象的问题，小目标，纹理和轮廓都堆在一块儿，而且又少，对于偏好靠纹理识别目标的CNN来说是不易识别的，而且就算对于人眼，小目标就算告诉你那有个目标，也不一定能对它正确分类，这是信息量的缺失带来的。 对于信息量这一块，人们也想了不少办法 （1）其中一种直观的，你
使用OpenCV进行高动态范围（HDR）成像（C ++ / Python）什么是高动态范围（HDR）成像？大多数数码相机和显示器都将彩色图像捕获或显示为24位矩阵。 每个颜色通道有8位，因此每个通道的像素值在0-255范围内。 换句话说，普通的相机或显示器的动态范围是有限的。但是，我们周围的世界有一个非常大的动态范围。 当灯光关闭时，它可以在车库内变黑，如果你直接看着太阳，它会变得非常亮。 即使没
目录一、目的：1、最近需要在Unity中使用到opencv，找了很多，opencvSharp、opencv做成dll给Unity调用，然后找到了这个插件一、参考：1、参考：OpenCVForUnity下载：①总结：pass，要钱，2、参考：OpenCVForUnity插件 配置基础开发环境①总结：good；可以下载并且可以运行；but：测试了不按照作者将文件夹挪动也是可以的，最好不挪动文件夹位置，
OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞
卡尔曼滤波是什么：只要存在不确定信息的动态系统，卡尔曼滤波就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰，卡尔曼滤波通常也能很好的找出现象间不易察觉的相关性。优点：内存占用较小（只需要保留前一个状态）、速度快，是实时问题和嵌入式系统的理想选择。卡尔曼滤波可以做什么:树林里面四处溜达的机器人，实现导航，机器人需要知道自己所处的位置。机器人有一个包含位置信息和速度信息的状态。其中，在这
1. Underwater image transmission and blurred image restoration作者： Liu, Z. S. Yu, Y. F. Zhang, K. L. Huang, H. L.出处： Ocean Engineering
时间： 2001年方法： PSF MIF 维纳滤波器论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器
目录：1、环境部署2、数据集准备3、训练4、训练过程可视化5、模型导出6、python进行单张/多张图片的预测7、python+qt（给客户的演示demo）8、C++进行单张预测（含编译简介）9、C++预测代码封装成DLL、配合C#完成一个整体项目10、扩展：关于PaddlePaddle代码数据读取的方式。01环境部署1.1 安装PaddlePaddle利用anaconda创建一个名字叫做padd
MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．
1 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算．
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0,xd
从数学上讲，卷积就是一种运算。某种运算，能被定义出来，至少有以下特征：首先是抽象的、符号化的其次，在生活、科研中，有着广泛的作用如果遍历这些直线，就好比，把毛巾沿着角卷起来：此处受到 荆哲：卷积为什么叫「卷」积？ 答案的启发。只看数学符号，卷积是抽象的，不好理解的，但是，我们可以通过现实中的意义，来习惯卷积这种运算，正如我们小学的时候，学习加减乘除需要各种苹果、糖果来帮助我们习
绪论1. 遥感的定义与构成（1）遥感的定义 遥感图像对电磁波反射的强弱以此在图像上表现出不同的色调和颜色，以此来判读物体的主要性质（2）构成部分（1）目标物的电磁波特性 （2）信息的获取 （3）信息的接收与存储 （4）信息的处理 （5）信息的应用（3）遥感的实现过程遥感的大致流程： 太阳光辐射 -> 传感器的接收（卫星接收） -> 地面接收 -> 进行数据的预处理 -> 用
一 前言在图中，如果能把节点表示成合适的数值，能做很多任务，例如节点分类，关系预测，聚类等等。如何把节点表示成计算机能看懂的数值目前也有很多方法，本文主要为大家介绍基于DeepWalk的节点表示方法。从某个节点的邻居中随机挑选一个节点作为下一跳节点的过程称为随机游走(Random Walk，下文简称游走)，多次重复游走过程可产生游走序列。随机游走负责对图进行采样，获得图中节点与节点的共现关系。产生
用于图像恢复的图像层次结构的高效和显式建模摘要本文的目的是提出一种机制，在全局、区域和局部范围内高效、明确地对图像层次结构进行建模，以进行图像恢复。为实现这一目标，我们首先分析自然图像的两个重要属性，包括跨尺度相似性和各向异性图像特征。受此启发，我们提出了anchored stripe self-attention，它在self-attention的空间和时间复杂度与超出区域范围的建模能力之间取得