走向Retina WebRETINA时代的前端优化
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2015-10-13 10:28:00
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增强现实增强现实(Augmented Reality，AR)是将物体和相应信息放置在图像数据上的一 系列操作的总称。最经典的例子是放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属 于该场景；如果在视频中，该模型会随着照相机的运动很自然地移动。如上一节所 示，给定一幅带有标记平面的图像，我们能够计算出照相机的位置和姿态，使用这 些信息来放置计算机图形学模型，能够正确表示它们。1 PyGame 和 PyOp
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2024-07-04 13:07:45
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1 ArUco markerArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。它类似于二
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2023-12-29 10:04:41
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1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
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2024-03-26 06:16:41
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1. 编译OpenCV-2.4.101.1 安装DependencyCMAKE 下载地址为https://cmake.org/download/ 推荐下载cmake-3.9.0-win64-x64.zip，解压即可。OpenCV-2.4.10 source code https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix
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2024-01-11 09:03:50
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文章目录1、基于划分模式的图像增强2、基于c++ OpenCV的实现3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变
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2024-02-29 10:47:50
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问题 有没有遇到这样的一个问题，为什么在某些设备上需要用到2倍图。当你的设计师过来问你的时候，你可能回答她：因为这些设备像素高，需要高清的图片才能显示清楚呢。事实上要搞清楚这个问题，我们需要知道的不仅仅是分辨率这么简单。为了弄清楚为什么要用2倍甚至三倍图这个问题，我们首先需要来了解以下这些概念。有时 ...
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2021-10-31 13:49:00
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在使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()时，发现灰度值为255的像素个数总是为0。 哪怕图像中灰度值为255的像素个数不为0，使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()计算出的结果也为0。 一个例子如下：//OpenCV版本3.0
//作者微信/QQ 2487872782
//有问题可以联系作者交流
//欢迎加入图像处理交流群，群号271891601
#include "
在这篇文章中，我们将解释什么是 ArUco 标记，以及如何使用 OpenCV 将它们用于简单的增强现实任务。ArUco 标记已经在增强现实、相机姿态估计和相机校准中使用了一段时间。让我们更多地了解它们。1.什么是 ArUco 标记？ArUco 代表科尔多瓦增强现实大学。那是它在西班牙开发的地方。下面是 ArUco 标记的一些示例。 aruco 标记是放置在被成像物体或场景上的基准标记。它是一个带有
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2023-09-06 21:36:22
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数据增加（data augmentation），作为一种深度学习中的常用手段，数据增加对模型的泛化性和准确性都有帮助。数据增加的具体使用方式一般有两种，一种是实时增加，比如在Caffe中加入数据扰动层，每次图像都先经过扰动操作，再去训练，这样训练经过几代（epoch）之后，就等效于数据增加。还有一种是更加直接简单一些的，就是在训练之前就通过图像处理手段对数据样本进行扰动和增加。常见的扰动有：随机裁
目录基于卷积神经网络的自适应颜色增强在皮肤深层病变分割中的应用摘要1、引言2、人工数据增强2.1 颜色增强2.2 空间增强3、 网络结构4、结果5、讨论5.1 色彩增强的有效性--学习效果5.3 重用基于颜色的分割特征6、结论 基于卷积神经网络的自适应颜色增强在皮肤深层病变分割中的应用摘要问题背景：皮肤病变全自动检测系统对于恶性黑素瘤的早期诊断和预防有作用。存在的问题：被注释的皮肤镜筛查图像的i
喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度，对比度等属性对图像的影响是非常大的，相同物体在不同亮度，对比度下差别非常大。然而在很多图像识别问题中，这些因素都不应该影响最后的结果。所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，后面也学习多线程处理输入数据的解决方案。 在大部分图
前言：基于OpenCV的基本使用，对图像的数据量进行数据增强，使得框架对神经网络进行训练，提高模型的鲁棒性以及准确性。原图：1、平移平移通过自定义平移矩阵以及函数warpAffine实现：代码示范：import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread("lena.png")
#平移矩阵[[1,0,-100],[0,1,-12]]
M=np.array([[1,
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2024-04-17 10:09:40
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线性混合操作 相关API (addWeighted)： 参数1：输入图像Mat – src1 参数2：输入图像src1的alpha值 参数3：输入图像Mat – src2 参数4：输入图像src2的alpha值 参数5：gamma值 参数6：输出混合图像 注意点：两张图像的大小和类型必须一致才可以#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <io
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2024-09-25 15:52:26
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一张图像来说，会有不同的亮暗程度，很多时候都要增强一下，增强的方法有很多，从大量可以说是线性变换和非线性变换，当然这是说空间域的，频率域的暂时不考虑。线性变换增强，也是对点的操作，如下图一、点操作，线性增强 <span style="font-size:18px;">#include <opencv
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2024-05-21 09:54:22
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众所周知，一张好的照片不仅与相机有关，还与后期优化有着莫大的关系，今天小编要分享的是一款功能强大的照片智能HDR渲染软件：topaz adjust ai，可利用人工智能的力量将您的照片变成令人难以置信的东西，无论是控制曝光，还是改善照片细节到增强色彩，它都能完美实现。对于刚入门小白来说，该软件也能够轻松上手，只需很少的参数就能实现极度清晰、细节、对比度的精美后期，以最快方式注入引人注目的美感，让您
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2024-05-11 12:55:36
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进行图像显示时，将图像的数据格式修改为uint8类型5.1 空域内的图像增强1 %%--------灰度变换增强-------
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3 %图像的灰度调整
4 J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out]);
5 J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma); %
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2024-08-30 13:13:50
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又一个O/R MAP开源项目：Retina.NET Retina.NET 1.0.0.6 Binaries (fixed SharpHsql version) (Retina.1.0.0.6.binaries...
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2005-08-29 19:53:00
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Linux 操作系统一直以来都是开源世界的明星，受到了众多用户的喜爱和青睐。但是在桌面操作系统领域，由于各种原因，Linux 的市场份额一直相对较小。然而，随着技术的不断发展和用户对体验要求的提高，越来越多的人开始意识到 Linux 桌面系统的优势，其中就包括了 retina 屏幕的支持。
在过去，对于 retina 屏幕的支持一直是 Linux 桌面系统的一个短板，导致在高分辨率设备上显示效果
原创
2024-04-24 09:52:24
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图像缩放是指将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加源图像数据的像素个数。图像缩放一定程度上会造成信息的丢失，因此需要考虑适宜的方法进行操作。下面介绍两种常用的图像缩放方法的原理及实现1.基于等间隔提取图像缩放等间隔提取图像缩放是通过对源图像进行均匀采样来完成的。对于源图像数据f(x,y)，其分辨率为M*N,如果将其分辨率改变成m*n，对于等间隔采样而言，其宽度缩放因子k1=m/M，高度缩放
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2024-06-21 11:39:24
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