Beyond Compare是一款不可多得的图片对比工具，通过软件算法的自动分析，它能够让您快速的知道两张类似图片的所有不同之处。即使两张图片十分相似，辨别难度很高，也逃不过Beyond Compare的法眼，无需消耗脑细胞和眼力，即可轻松摆脱枯燥乏味的图片比较工作。图片比较会话有一个全新的比较操作界面，使用了自动变焦，像素级的细节处理和简化的控制，让图片比较易如反掌。比较模式使用灰度来显示图像的
基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术贾文晶，顾桂梅，刘 丽(兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730000)摘 要：针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题，以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足，提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法，以弥补传统算法在红外图像增强时
关键词：识别车牌号 车牌号识别技术 移动端车牌识别技术 手机车牌号识别车牌号识别技术(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。通过手机摄像头“扫一扫”的方式，可以在1秒内识别出车牌号码，精确度达99%，支持蓝牌、黄牌、新能源车牌等，适用于汽修、车辆投保理赔、移动警务、智能安防、移动接车等服务。 车牌号识别技术实现方
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2024-06-13 10:16:30
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企业数字化转型已经成为当今商业领域的热门话题。在这个信息爆炸的时代，企业意识到数据的价值，开始将其作为一种战略资源来应用。数据应用是企业数字化转型中至关重要的一环，以下是关于数据应用的三点分析。首先，数据应用为企业提供了深入了解客户的能力。在数字化转型过程中，企业可以通过收集、分析和应用大量的客户数据来了解客户的需求、偏好和行为。通过这些数据，企业可以更好地了解客户的购买习惯，提供个性化的产品和服
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2024-09-02 22:53:05
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深度学习已经在图像、语音、自然语言处理等各个不同的领域展现出了优异的性能。本文将带着大家看看深度学习在机器视觉领域的应用现状及其他方面的应用。目录物体检测图像分割图像标题的生成图像风格变换图像的生成自动驾驶强化学习（Deep Q-Network）物体检测物体检测是从图像中确定物体的位置，并进行分类的问题，如下图所示要从图像中确定物体的种类和物体的位置。 物体检测的例子 不难发现，物体检测比物
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2024-05-20 08:28:06
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深度学习用于图像降噪方法在现代图像处理技术中扮演着重要的角色。图像降噪的目标是去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和边缘。这对于图像质量的提升以及后续的图像分析至关重要。在这篇博文中，我将详细记录如何使用深度学习技术来解决图像降噪问题的过程。
### 背景定位
在图像处理领域，不同类型的噪声（如盐和胡椒噪声、伪影）常常严重影响图像质量。用户的反馈常常反映出这种影响的重要性：
> "我在处理医
介绍大多数图像去噪器技术专注于去除AWGN（高斯白噪声）。 通常，噪声是综合添加的并且涉及各种技术来去除这些图像。 但是随着深度学习的进步，重点已转向为现实世界中的嘈杂彩色图像设计降噪架构。 实际的嘈杂图像是通过具有不同设置或在弱光条件下的不同摄像机获得的。 在较低的相机ISO设置下或在强光条件下，也可以获得相应的清晰图像。 具有干净且嘈杂的图像对，我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪
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2023-11-15 10:05:07
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图像的增强：1.频域处理法：以卷积为基础，傅里叶变换，小波变换2.空域处理法：图像灰度映射变换为基础，图像的对比度增强，图像的灰度层次优化 直方图优化算法：其基本思想是把原始图像的灰度统计直方图变换成均匀分布的形式，这样就增强了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。直方图均衡化经常用来使所有的图片具有相同的亮度条件的参考工具，这在很多情况下都很有用，例如，脸
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2024-03-20 11:44:41
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Image Inpainting with Deep Learning 作者 | Tarun Bonu 机器能够产生幻觉。机器这样的能力可以帮助我们开发一些技术，例如图像修复。 什么是图像修复？ 修复指的是恢复图像损失的部分并且基于背景信息将它们重建的技术。它指的是在视觉输入的指定区域中填充缺失数据的过程。在数字世界中，它指的是应用复杂算法以替代图像数据中缺失
arXiv:2008.13044v1 [cs.LG] 29 Aug 2020 Abstract 脉冲神经元网络已成功用于解决简单的强化学习任务，其中连续动作集应用基于脉冲时序依赖可塑性(STDP)的学习规则。然而，这些模型中的大多数不能应用于具有离散动作集的强化学习任务，因为它们假设所选动作是神经元发放率的确定性函数(它是连续的)。在本文中，我们提出了一种新的基于STDP的学习规则，用
文章目录前言有效载荷1 相关概念1.1 有效载荷1.2 减速机起停容许最大转矩1.3 减速机1.4 负载2 各家协作机器人负载曲线2.1 ABB2.2 JAKA 节卡2.3 UR3 计算原理 有效载荷1 相关概念1.1 有效载荷在工业机器人中，有效载荷通常是指机器人手臂末端执行器所能承受的最大负载，包括机器人手臂末端执行器的重量和附加负载。有效载荷的大小是选择机器人手臂时需要考虑的重要因素之一，它
让我们先看原图及最后的效果图： 处理步骤如下： 1.打开图片，我们可以发现图片偏黄，首先我们就要调偏色。2.调偏色的方法很多，我这里用最简单最快捷的一种方法来调，先复制一层，执行"图像-调整-匹配颜色"，把"中和"选项打勾，增加亮度，减小颜色强度。 3.这下变亮了，但颜色显得太深，看上去不舒服，我们再复制一层，按Ctrl+U，执行"色相/饱和度"，降低饱和度。
一、模板测试与深度测试原理 1.1 Part 1：Stencil Test ：模板测试，在输入片段的模板上进行，以确定片段是否该被拒绝说到模板测试，就要先说到模板缓冲区。模板缓冲区与颜色缓冲区和深度缓冲区类似，模板缓冲区可以为屏幕上的每个像素点保存个无符号整数值(通常的话是个8位整数)。这个值的具体意义视程序的具体应用而定。在渲染的过程中，可以用这个值与一个预先设定的参考值相比较，根据比
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2024-09-25 16:09:12
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1模糊建模 (1)素点P原始的R,G,B的颜色（原始的清晰图像） 像素点P观察到的R,G,B的颜色（模糊图像） 全球大气光 t(p) ϵ[0
Bitmap类Bitmap对象封装了ＧＤＩ+中的一个位图，此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下：1. GetPixel方法和SetPixel方法：获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性：返回图像的像素格式. 3. Palette属性：获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Heigh
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2024-08-28 20:16:40
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图像增强是数字图像的预处理，对图像整体或局部特征能有效地改善。本文讨论了基于直方图均衡化的图像增强的基本原理，给出了相关推导公式和算法，并用python进行了实现。与opencv库实现方法相比，本算法可以保持了更多的灰度级。在各种亮度、形状、对比度的图像上进行对比研究，结果表明本算法可以在一定程度上改善图像的对比度差和灰度动态范围，增强图像的可读性。0 引言直方图均衡化是灰度图像增
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2024-07-25 10:52:39
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论文：AEDA：AnEasier Data Augmentation Technique for Text Classification来源于EMNLP 2021 为了让模型由更好的泛化能力，一般需要更多的更加全面的数据集，但是数据的收集和标注是很费事费力的，所以这个时候数据增强技术就很重要。在NLP领域，EDA（Easy Data Augmentation Techniqu
二 画质增强应用场景画质增强应用场景是非常广泛的，本质上，“谁会嫌画质太好了呢”，随着传输、显示等基础设施和硬件的进步，画质增强的应用一定会越来越广泛，我这里只是简单介绍一下几个典型场景2.1 实时增强实时增强主要应用在直播和RTC2.1.1 直播实时增强主要产品形态应该是应用在实时转码上，在转码的同时进行超分、去马赛克、降噪等增强处理下图是一个实时超分在秀场直播中的例子通过在服务端进行
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2024-03-20 13:31:33
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MUSICA（Multi-Scale Image Contrast Amplification，多尺度图像对比度增强）算法的简要原理及VC实现。一种CR设备、X光图像等等医疗图像设备上的图像增强算法，使用关键字“AGFA MUSICA”可以在google上找到些相关资料。
MUSICA的专利文档：MUSICA_pat
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2023-08-12 21:52:54
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一旦开始使用 FPGA 开始进行图像处理，就会越发爱上 FPGA 对图像处理的实时性，从此一发不可收拾！ 因为最近在学习一本图像处理算法书籍中关于图像增强的算法，大家可以先看看这个图像增强算法的效果。下面给一张书中原图和Matlab 仿真的结果图。 图1 书中原图 图二 Matlab 仿真结果大家有没有觉得这个图像增强算法实在是太让人震撼了，能把一幅对比度极低的
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2024-08-21 11:37:57
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