把多张小图合并为一张大图图片资源在游戏中会大量频繁地使用，而图片在内存中是按照2的幂次方来加载的，例如一张大小是20*20像素的图片，在程序运行中是按照32*32来处理的，而且从磁盘上加载每一张图片都属于IO操作，非常耗费CPU时间，尤其是在Android的低端设备上。所以通过图片打包工具（例如TexturePacker）把多张小图片合并到一张大图里，可大大减少IO操作，有效地减小内存占用，提高加
像素、决策、特征级融合区别http://www.360doc.com/content/22/0707/16/13381220_1038973948.shtml像素级的图像融合级图像融合决策级图像融合图像融合分类 根据图像表征层次的不同，图像融合可分为三个层次的融合：像素级融合、特征级融合和决策级融合。图像融合的：1.图像增强，提高图像分辨率和清晰度；2.增强图像的相关特征；3.相互补充相关信息，去
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2024-02-23 18:48:09
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平时用Python做web开发，上传图片是难免的，但直接拿PIL的函数来处理，总感觉有点繁琐，能不能封装些功能函数，让web上传处理图片更简便些。看了壑塥峈的《使用PIL调整图片分辨率》，得到了启发，他写的模块，主要是方便本地图片的批量处理，所以在他原来的基础上修改了一下，让它在开发web中使用。在 Django中，很容易得到file控件的值，比如file = request.FILES.get(
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2023-08-22 20:06:25
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● 樊一鹏 前两天为大家介绍了处理透明光影效果的 Alpha-Blending 技术，今次我将再为大家介绍其它几种常用的像素混合方法，这些方法一般在游戏中被用来处理光影效果。『Alpha-Blending』 前次已经说了，所谓 Alpha-Blending，其实就是按照“Alpha”混合向量的值来混合源像素和目标像素，一般用来处理半透明效果。『Additive-Blending』 至于
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2024-08-27 16:00:59
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导读本文将传统图像处理中的自相似性、金字塔等思路与深度学习相结合进行视频超分，得到了SOTA指标，并为传统图像处理思路与深度学习提供了一个新的结合点。本文是港中文贾佳亚老师团队提出的一种视频超分方案，它抛弃了已有光流、形变卷积等进行帧间对齐的方式，转而采用自相似性进行帧间对齐，这无疑为传统图像处理思路与深度学习又提供了一个新的结合点；在帧内信息融合方面，该文采用多尺度自相似方案，尽管这个idea并
```mermaid
erDiagram
DEVELOPER }--|> NEWBIE : teach
```
# 实现Python图像像素级对比
## 流程及步骤
下面是实现Python图像像素级对比的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 加载两张图片 |
| 2 | 获取图片的像素数据 |
| 3 | 对比两张图片的像素数据 |
| 4 | 输出对
原创
2024-04-11 06:04:07
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# 像素级对比学习：概念与实现
## 引言
随着深度学习技术的飞速发展，图像处理领域的应用也变得越来越广泛。特别是在计算机视觉任务中，如何有效地对图像进行比较和分类成为了一个重要的研究方向。像素级对比学习（Pixel-wise Contrastive Learning）就是在这一背景下应运而生的，它通过对比图像中不同像素的特征，来提高模型的表征能力。
## 什么是像素级对比学习？
像素级对
原创
2024-09-26 04:31:46
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前面讲过BDOF是VVC新增的帧间预测工具，它由JEM中的BIO发展而来。BDOF基于光流的概念它假设物体的运动是平滑的。对于每个4x4的子块，通过使L0和L1的预测值的差值最小来计算运动修正量(Vx,Vy)，然后用计算出来的运动修正值来调整4x4子块的双向
原创
2022-03-30 18:23:13
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图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离
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2024-01-19 17:15:33
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# Python 亚像素级角点检测
随着图像处理和计算机视觉技术的发展，角点检测算法在物体识别、图像拼接和三维重建等领域得到了广泛的应用。传统的角点检测方法只能提供像素级别的准确度，但在某些应用中，需要更加精细的亚像素级别的角点检测。本文将介绍如何使用 Python 实现亚像素级角点检测，过程中将给出相关的代码示例，并通过流程图展示整个实现过程。
## 1. 何为亚像素级角点检测
亚像素级角
在Python性能优化相关的面试中，面试官通常关注面试者对代码级、架构级与系统级优化策略的理解与应用能力。本文将深入浅出地剖析这三类优化手段，探讨面试中常见的问题、易错点及应对策略，并通过代码示例进一步加深理解。1. 代码级优化常见问题：理解时间复杂度与空间复杂度：分析算法效率，识别低效代码段。熟悉Python内置数据结构与算法：如列表推导、集合操作、字典合并等高效工具。掌握Python
原创
2024-04-22 14:58:43
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在Python性能优化相关的面试中，面试官通常关注面试者对代码级、架构级与系统级优化策略的理解与应用能力。本文将深入浅出地剖析
原创
2024-05-09 12:19:19
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在Python性能优化相关的面试中，面试官通常关注面试者对代码级、架构级与系统级优化策略的理解与应用能力。本文将深入浅出地剖析这三类优化手段，探讨面试中常见的问题、易错点及应对策略，并通过代码示例进一
原创
2024-05-17 00:14:32
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**深度学习：像素级特征**
在计算机视觉领域，像素级特征是指对于图像中的每一个像素点，通过深度学习模型提取出的具有语义和视觉信息的特征。这些特征可以用于图像分割、目标检测和图像生成等任务。本文将介绍深度学习中的像素级特征提取方法，并提供一个简单的代码示例。
## 像素级特征提取流程
为了提取像素级特征，我们需要经过以下几个步骤：
1. 数据准备：首先，我们需要准备一组带有标签的图像数据集
原创
2023-08-26 06:55:56
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今天咱们要讲的不是一款BIM软件，而是一款有趣的3D体素建模软件。体素英文名叫Voxel，是把像素风格中的小方块引申到三维空间里，让图像呈现一小块一小块的鲜明风格。比如《我的世界》和最近非常火的《纪念碑谷2》就是这样的风格。这款软件叫做MagicaVoxel，你可以用它来还原纪念碑谷的场景，也可以做一些其他有意思的事儿，比如做一个朋友的体素肖像：做一个你自己房间的模型：它的光影效果也非常棒，你很难
FCN 全卷积网络Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 今天实验室停电，无聊把原来的一个分享PPT发上来语义分割语义分割是计算机视觉中的基本任务，也是计算机视觉的热点，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义Semantic Segmentation的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。例如，我们
# 深度学习在像素级预测中的应用
随着深度学习技术的快速发展，像素级预测（Pixel-Level Prediction）作为计算机视觉领域的重要任务之一，逐渐受到广泛关注。它不仅在图像分割、图像修复、目标检测等领域中发挥着重要作用，还在医疗影像分析、自动驾驶等应用场景中展现出极大的潜力。本文将对像素级预测进行深入探讨，并提供相应的代码示例，以便读者更好地理解相关技术。
## 什么是像素级预测
特此声明，鄙人收集资料大都来源于百度百科，但是提取其中关键部分，加上一些其他的网上资源来帮助一些概念的理解，希望和大家一起学习。如有解释不到位的地方，还请多多理解。先简单介绍一下OpenCV，以后再进行深入学习：OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。
一名出设计稿的时候，连一像素的视觉分割线都要纠结好几次的UI；一名走查设计落地时总是心怀不甘觉得前端落地可以再完美一点的UI；一名很爱前端小哥但是也和他们相爱相杀的UI。不论你是不是和我一样，至少我相信每一名认真对待自己设计作品的UI设计师，心里应该都有一个前端能「像素级还原」自己设计稿的梦想，毕竟那是我们艰苦奋斗的劳动成果。但精准还原设计稿其实并不是前端独自美丽的事，也需要UI前期做好配合。抛开
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2024-05-08 09:34:43
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超像素分割算法比较本例比较了四种常用的低阶图像分割方法。由于很难获得良好的分割，“良好”的定义往往取决于应用，这些方法通常用于获得过度分割，也称为超像素。然后，这些超像素作为更复杂的算法（如条件随机场（CRF））的基础。基于菲尔森茨瓦布高效图的分割(Felzenszwalb’s efficient graph based segmentation.2004)该算法有一个影响段大小的单尺度参数。实际
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2023-12-12 11:24:54
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