tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库，包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法，支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库，可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类，分割) 的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期，在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。使用tf-slim库，可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类，分割)的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
今日，微博爆料者@数码闲聊站，发布了一张疑似vivo首款自研芯片“V1”以及其配套的托盘的照片。
“今年秋天晚些时候推出的Deep Fusion是由A13 Bionic的神经引擎实现的新型图像处理系统。Deep Fusion使用先进的机器学习对照片进行逐像素处理，优化照片的每个部分的纹理，细节和噪点。“
MediaTeck Dimenstiy 1000 5G SoC提供空前的(unparalled)性能，超快的网络速度和无缝的连接。
看起来，这次联发科与vivo深度合作开发的新旗舰，不仅要颠覆安卓老格局，这是想连苹果都要一起拉下马了。
Android MediaCodec 解码一般有两种方式：MediaCodec ByteBuffer（MCBB）、MediaCodec Surface（MCS）。
内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具 从根本上看，内插是用已知数据来 估计未知位置的数值的处理 实现图像内插的方法有三种： 最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法
我们都知道windows操作系统让微软在软件领域如鱼得水，但是其实在硬件方面，微软的surface也在暗暗发力，微软一直希望平板电脑和笔记本可以在未来合二为一，带给人们全新的用户体验。
随着经济进入新常态，工业也步入4.0时代。工业4.0时代，又叫大数据时代、智能化时代，简单说就是通过通讯技术、虚拟网络和实体物理网络相结合，实现制造业的智能化转变。这是一个泛概念，也就是说几乎所有的产业都有可能在工业4.0时代升级。
转载： https://deepinout.com/qcom-camx-chi/qcom-camx-system-intro.html
原创2015-03-06 罗超 在今年世界移动通信大会（MWC）上，硬件大鳄联想发布了多款硬件产品，其主推产品VIBE Shot看上去有些“非主流”：这是首款智能手机-相机跨界产品，媲美数码相机的拍照能力、独特的卡片机外观设计成为卖点。此前已有拍照手机、美颜手机以及三星S4 ZOOM相机手机出现，不过都还属于边缘小众产品。联想推出这样的产品并主推，让相机手机二合一，还是有特别意义，在我看来，智能手机在2015年正式进入“功能化”时代。 手机拍照能力依然不够好，市场需要相机手机 VIBE Shot，你可以称之
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势，今年双11，天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响？实体商业在双11的大背景下，还有没有可以挖掘的商机？ 双11为实体商业带来了大量的销售机会。 芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业（以服装与化妆品为代表）的线下客流分析和消费者大数据画像报告。研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流
主要介绍主机GPUx1/GPUx2的配置，GPUx4/GPUx8的配置后面介绍，建议结论如下，3080版本总计13000左右，3090版本总计21000左右(显卡加6000左右换成3090，电源换成1000w，其他不需要变即可)。
超分辨率是一个不适定问题（ill-posed problem），它允许对给定的低分辨率图像做出多种预测。这一基础事实很大程度上被很多当前最优的深度学习方法所忽略，这些方法将重建和对抗损失结合起来，训练确定性映射（deterministic mapping）。
机器视觉："用机器替代人眼来做测量和判断"，是计算机学科的一个重要分支，其功能及应用领域随着工业自动化的快速发展而变得广泛且全面。哪怕在日常生活中也有各种各样你想象不到的机器视觉应用。
PPT对图片进行重新着色和设置透明颜色这两个行为，并不会对原图进行修改，而是通过将修改信息直接存入xml中，并在加载图片时通过计算将效果渲染出来。由于PPT不会存储一张经过该效果处理后的图片，所以第三方应用需要主动获取相关的存储信息，解析后将原图进行修改或通过着色器处理渲染效果。 通过本篇内容，我们将介绍重新着色的存储相关，并将说明我们如何实现相同的效果。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈，这里有近50个IC技术公众号。
Adobe Photoshop(简称PS) 是一款 Adobe 公司最知名知识兔的软件之一，它集成图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体，知识兔深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
作者介绍： 黄明，WWDC 2017大会的小时光茶社特派员 ，腾讯SNG增值产品部内容中心iOS组leader，主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。作为终端开发也喜欢学习些图像图形方向的知识，同好者可以技术交流。生活中，休闲比较喜欢看书，娱乐比较喜欢电竞。 今天内容依然是Machine Learning（机器学习），让我们大家持续兴奋。 1. NLP(Nature Language Processing) 还在为终端分词而苦恼吗？没有好的分词算法？分词词库太大？今天参加了我昨日提到的N
随着现代经济与科学的快速发展，人们生活水平不断的提高。与此同时，人们对与自身健康息息相关的药品质量有了越来越高的质检要求。
2022年11月10日，vivo在深圳举办了“双芯x影像技术沟通会”。会中围绕影像、性能，介绍了vivo与MediaTek的深度合作、vivo新一代自研芯片V2等新技术，展示出vivo在自主研发、开放合作方面的最新成果。 vivo产品副总裁黄韬、芯片规划中心总监吴洪涛、影像多媒体中心高级总监杜元甲、X系列产品经理王博、MediaTek总经理陈冠州出席了此次技术沟通会，分别进行了宣讲或致辞。
视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。 什么是视觉传感器？ 视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。 图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机，也可以是最新出现的数字摄像机等。 视觉传感技术分类 1、3D视觉传感技术
图像处理算法是应用于数字图像的一系列技术和方法，旨在改善图像的质量、提取图像中的信息或实现特定的图像处理任务。图像处理算法在计算机视觉、图像识别、医学影像、计算摄影等领域具有广泛的应用。
Hi3403V100是海思面向高端市场应用推出的专业 Ultra-HD Smart IP Camera SOC，该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K60的ISP图像处理能力。
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
Adobe Photoshop 2023是数字图像处理和编辑的行业标准，知识兔它提供了全面的专业修饰工具包，并包含强大的编辑功能，旨在激发灵感。如果你知识兔能想到，你可以用Photoshop制作它，Photoshop是世界上最好知识兔的成像和平面设计软件。创建和增强照片、插图和3D艺术品。知识兔设计网站和移动应用程序。编辑视频，模拟现实生活中的绘画等等。知识兔这是实现任何想法所需的一切。
上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。
以GAN为代表的生成模型正在视觉造假的路上越来越成熟，狗变猫、白马变斑马、实景变素描是GAN用于高级图像生成的例证。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本书以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。
【新智元导读】谷歌博客今天便忙不迭地更新，介绍他们最新的图像高清生成技术 RAISR。据悉，RAISR 生成图像的质量比当前超分辨率技术更好、时间最高快 100 倍，能够实时在移动设备上运行，还能消除低分辨率图像中的混叠伪影（aliasing artifacts）。 每天，网络被用于分享、存储无数照片，让人们能够探索世界，研究新的话题，甚至能与朋友、家人分享旅程。然而，这些照片中有许多分辨率很低，它们或受拍摄设备分辨率的限制，或被故意降低分辨率以适应手机、平板以及网速的限制。随着家庭以及移动高清播放设备的普
MMC卡是有由美国SANDISK公司和德国西门子公司在 1997年 共同开发研制的一种多功能存储卡。 MMC卡采用7针的接口，主要应用于数码相机、手机和一些PDA产品上，价格相对较贵。 MMC卡在一定程度上改善了CF卡读写速度较慢的缺点，并且体积轻巧， 尺寸为 32mm×24mm×1.4mm， 重量不足 2克。其抗冲击性强，可反复读写30万次。MMC卡4.0标准提供了更宽的数据带宽和更快的传输速率，并支持双电压操作模式。工作在52MHz、 × 8 bit模式下，数据传输率可达52MB/s，由于后来推出的SD卡标准中保留了设备对MMC卡的兼容，所以虽然使用MMC卡的设备无法使用SD卡，但使用SD卡的设备却可以轻易使用MMC卡，Pretec公司今年宣布了符合MMC4.0标准的极速2GB MMC存储卡的问世，使得MMC卡的容量开始接近CF卡。
本文作者*：沈明，腾讯视觉设计师 在为智能音箱设计品牌图像时，面对如何能更好体现出产品在“音乐”上的特质这个问题，我们寻找和尝试了很多方案，最终选择了双色调设计（Duotone）来展现音乐现场的独特氛围：这是一种在灯光笼罩下由声音、听众、乐手、乐器交织而成的音乐会现场感。表达不同情感的歌曲，现场会出现不同的灯光氛围。双色调设计能最大限度体现这种音乐会的现场感。 腾讯听听音乐海报设计 腾讯听听内测版包装设计 双色调设计来源于双色印刷和波普艺术 双色调设计（Duotone）来源于双色印刷，主
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，《哈佛商业评论》甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学家又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学家，希望能让你们了解这些神奇的人和他们的神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
本文介绍了 Lena 图像在数字图像处理领域的历史背景和应用。Lena 图像已经成为数字图像处理界的标准测试图像，被广泛用于图像压缩、图像处理算法的研究和开发。Lena 图像来源于 1972 年 11 月的花花公子杂志封面，由瑞典模特 Lena Soderberg 的一张裸体照片经过数字化处理后得到。Lena 图像在图像处理领域具有重要的作用，被广泛用于测试和评估图像处理算法和压缩技术。
现如今我们每时每刻都在与图像打交道，而图像处理也是我们绕不开的问题，本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。
目标检测是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术, 用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象 (例如人、建筑物或汽车等), 其在视频安防,自动驾驶, 交通监控, 无人机场景分析和机器人视觉等领域有广阔的应用前景。近年来, 由于卷积神经网络的发展和硬件算力提升, 基于深度学习的目标检测取得了突破性的进展。目前, 深度学习算法已在计算机视觉的整个领域得到广泛采用, 包括通用目标检测和特定领域目标检测. 大多数最先进的目标检测算法都将深度学习网络用作其骨干网和检测网络, 分别从输入图像 (或视频), 分类和定位中提取特征。
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
LiveVideoStack：李磊你好，简单介绍下自己的工作经历，以及在美摄负责的工作内容和专注的领域。
今天不分享技术文，推荐一门不错的可视化课，搞可视化方向的应该都知道月影大佬。他的小册我也买了，都是干货啊！
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
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