本期由东北大学的龚益群同学分享，主题为《图像对齐算法》，下面我们来一起回顾一下吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
如果尝试使用指针和字节偏移量的组合，但没有对齐T，会导致运行时 crash。一般来说，保存到文件或网络流中的数据与内存中的数据流并不是遵守同样的限制，往往无法对齐。...因此，当将数据从这些源（文件或网络流等）复制到内存时，Swift 用户经常会遇到内存对齐不匹配。...我们建议将未对齐加载操作的使用限制到这些 POD 类型里。...解决方案为了支持UnsafeRawPointer, UnsafeRawBufferPointer 以及他们的可变类型(mutable)的内存未对齐加载，我们提议新增 API UnsafeRawPointer.loadUnaligned...但是在运行时，该 API 会将内存地址存储强制转为与原始类型已经正确对齐的偏移量。这里我们建议删除该对齐限制，并强制执行文档中标明的 POD 限制。这样虽然文档已经更新，但 API 可以保持不变。
1、YUV 跨距 概念 Stride 跨距 , 指的是 在 内存中 每行像素 占用的空间 , 由于 系统 对 图像有 跨距对齐 的要求 , 这个 Stride 跨距 可能 大于等于 实际的 图像像素 所占用的...概念 YUV 跨距 ( Stride ) 对齐 是 图像处理 过程中 内存对齐 概念 ; 在 处理 YUV 格式的 图像 时 , 系统 或 硬件设备 要求 , YUV 图像的 每一行 像素 , 在 内存空间...中 需要 进行对齐操作 ; Stride 跨距对齐 是 为了满足 特定 的 内存访问模式 的要求 , 有些系统要求 进行 跨距对齐 , 要求 YUV 图像 的 每行内存宽度 必须是 " 内存对齐长度..." 的整数倍 , 如果 YUV 图像 的 每行内存宽度 不是 " 内存对齐长度 " 的整数倍 , 就需要在 每行 的末尾添加 填充字节 , 以达到 跨距对齐 要求 ; 被填充的字节 , 没有实际意义 ,...不包含图像数据 ; 这个 " 内存对齐长度 " 可能是 16 字节 / 32 字节 / 64 字节 等 ; 二、 YUV 跨距 ( Stride ) 对齐示例 要求 内存处理 YUV 图像时 , 以
在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...编辑 编辑在对齐中也是一个非常重要的环节。在某些场景中，我们可能对生成的图像或已有的图像基本满意，但可能想要稍作修改。例如，我们可能希望稍微改变图像的风格，或者仅在特定位置添加或插入一个物体。...这样，编辑提供了一个工具，让我们保留大部分图像，但只需要稍微修改它，以使其完美地与我们实际想要生成的内容对齐。...然后在中心产生与视觉相关的信息或潜变量，因为稳定扩散实际上在潜变量空间上操作，这个潜变量包含与视觉相关的信息。 可控制的生成 文本+布局/框架 文本在典型的文本图像生成中指的是整个图像的全局描述。...另一个趋势是使用大型语言模型作为中心，训练不同的工具，这样它可以知道应该进行哪种编辑操作。在最后部分，我们将深入讨论这种多模型训练，并更多地讨论这些系统。
最近一直在讲matlab的图像处理，其目的是让大家后边更好的对比与fpga处理的过程，matlab图像处理相对简单，只需要调用相应的函数。fpga需要对每个函数的处理过程以及每个步骤都要了解。...在处理图像的时候，特别是处理视频流图像的时候，往往会用到图像差分的方法。顾名思义，图像差分，就是把两幅图像的对应像素值相减，以削弱图像的相似部分，突出显示图像的变化部分。...例如，差分图像往往能够检测出运动目标的轮廓，能够提取出闪烁导管的轨迹等等。...中心差分源码： I = imread('lena1.png'); figure; imshow(I); forward_dx = mipforwarddiff(I,'dx'); figure, imshow
文章目录 一、测量文本真实边界 二、将文本中心点与给定中心点对齐 一、测量文本真实边界 ---- Paint.getTextBounds() 函数原型如下 : public class Paint {...一定要确定两个概念 , 下图 红色矩形框 的区域 是 绘图区域 , 下图 蓝色矩形框的区域 是文本区域 ; 绘图区域 不等于 文本区域 , 文本一定在绘图区域中 , 但是具体在哪 , 不确定 , 可能在中心...下方超出基线了 , 还有可能有特殊符号如度数符号 , 百分号等 , 造成了真实文本与绘图区域的差异 ; 绘图区域 与 真实文本区域 的差异 , 就导致了 文字绘图 不准确 , 不好定位的问题 ; 二、将文本中心点与给定中心点对齐...---- 给定中心点 ( x , y ) ; 绘制文本 , 使得 文本的中心点 与 给定的中心点对齐 ; 根据中心点位置 : 确定绘制文本的左侧位置 : x - (rect.left + rect.right
在现实生活中，可以通过很多路径产生图像，比如以上的所有设备，都可以迅速以及实时的采集图像，所以现实中图像数据最为常见，所以针对人脸识别有一个比较好的优势，就是可以通过一些设备进行监查，时刻在手机数据样本...特别是使用现成的三维人脸模型作为模拟器来生成不同姿态的轮廓人脸图像，Da-GAN利用FCN作为发生器，利用自动编码器作为Dual-Agent的判别器，除了新的结构外，还对标准GAN进行了几个关键的修改，...如姿态、年龄、化妆、表情、模糊等)/大规模/低命中人脸识别 视频监视、安全场景(例如，防、活性检测等)、Mobile、人机交互分析与多人分析：自上而下、多任务学习方法OE-商业、群体行为分析、人-再识别、图像编辑...、视频监控、自主驾驶、虚拟现实 Human 人类分析和多人分析：自上而下和自下而上，多任务学习方法 E-Commercial，群体行为分析，行人-再识别，图像编辑，视频监视，自主驾驶，虚拟现实
摘要 本文提出了一种基于直接图像对齐的视觉重定位方法LM-Reloc，论文作者来于TUM。与以往基于特征的方法相比，该方法不依赖于特征匹配和RANSAC。...因此，该方法不仅可以利用图像的角点，而且可以利用图像上具有梯度的任何区域。特别地，本文提出一个受经典Levenberg-Marquardt算法启发的LM网络。...经过学习的特征显著的提高了直接图像对齐的鲁棒性，特别是对于不同天气条件下的重定位。...为了进一步提高LM网络对大基线图像重定位的鲁棒性，本文提出了一种姿态估计网络CorrPoseNet，它通过对相对姿态的回归来引导图像的直接对齐。
概述 医学图像重建的目的就是得到上图的f(x,y)的图像。我们只能获取到投影的数据，也就是右边的sensor检测到的强度信息。...中心切片定理 中心切片定理是断层扫描成像的理论基础。这个定理还可以叫做：投影切片定理和傅里叶中心切片定理。...二维图像的中心切片定义指出：二维图像f(x,y)的 \theta 角度的投影 p(s) 的傅里叶变换 p(\omega) 等于函数f(x,y)的傅里叶变换 F(\omega cos\theta,\omega...这个中心切片定理关键就是说，这个红色的1D分布，其实是等于右图当中红线上的数据。...这样，我们就建立起来了，投影数据和f(x,y)的傅里叶变换图像的关系，之后通过2D反傅里叶变换就可以得到f(x,y)的图像了。这就是重建。 关键在于，中心切片定理是如何证明的。
图像的这种「绑定」（binding）属性通过与自身相关的任何感官体验对齐，为学习视觉特征提供了大量监督来源。 理想情况下，对于单个联合嵌入空间，视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。...然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据，显然不可行。 最近，很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅限于用于训练的模态对。...该研究不需要所有模态相互同时出现的数据集，相反利用到了图像的绑定属性，只要将每个模态的嵌入与图像嵌入对齐，就会实现所有模态的迅速对齐。Meta AI 还公布了相应代码。...这样做使得 ImageBind 隐式地将文本嵌入与其他模态（如音频、深度等）对齐，从而在没有显式语义或文本配对的情况下，能在这些模态上实现零样本识别功能。...这使得 ImageBind 将图像与同时出现的任何模态对齐，自然地使这些模态彼此对齐。热图和深度图等与图像具有强相关性的模态更容易对齐。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...，result_file_path是裁剪后各个结果图像的保存路径（记得在这一路径后加一个正斜杠/，否则之后输出结果的路径会有问题），snap_file_name是裁剪其他栅格图像时，所用的模板栅格图像—...—因为我们要统一各个栅格图像的行号与列号，所以很显然，这里这个模板图像就需要找各个栅格图像中，行数与列数均为最少的那一景图像。...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。 ...其中，第一个参数就是当前循环所用的栅格图像文件，第三个参数是结果文件的保存路径与文件名，第四个参数则是模板文件；最后一个参数"MAINTAIN_EXTENT"是为了保证得到的裁剪后结果图像严格与模板图像的行数
https://github.com/Jeff-Zilence/TransGeo2022 作者：Sijie Zhu, Mubarak Shah, Chen Chen，中弗罗里达大学（UCF），计算机视觉研究中心...主要内容： 提出了第一种用于交叉视图图像地理定位的纯Transformer方法，在对齐和未对齐的数据集上都实现了最先进的结果，与基于CNN的方法相比，计算成本更低，所提出的方法不依赖于极坐标变换和数据增强...，然而极坐标变换依赖于与两个视图相对应的几何体的先验知识，并且当街道查询在空间上未在航空图像的中心对齐时，极坐标转换可能会失败。...通过同时最小化的损失和自适应锐度，能够在不使用任何数据增强的情况下克服过拟合问题 实验： 在两个城市规模的数据集上进行了实验，即CVUSA和VIGOR，分别代表了空间对齐和非对齐设置 评估度量：在top-k...命中率，即覆盖查询图像（包括地面真相）的前1个检索参考图像的百分比 和之前SOTA方法SAFA在计算代价上的比较 总结： 提出了第一种用于交叉视图图像地理定位的纯Transformer方法，在对齐和未对齐的数据集上都实现了最先进的结果
近日，在 AI 顶会 NeurIPS 2021 的图像相似度挑战赛中（Image Similarity Challenge），来自腾讯在线视频 BU-AI 技术中心的团队，在 Matching Track...相似图像检索，该比赛中主要指图像的拷贝检测，是计算机视觉领域的一项经典任务。其目的是判断查询图像（query），是否由库存（reference）中的任何图像编辑或攻击变换而来。...图像变换攻击示例 为了进一步促进图像拷贝检测技术的研究，Facebook AI 在顶会 NeurIPS 2021 上举办了图像相似度挑战赛（Image Similarity Challenge），比赛共分为...详细方法见论文：https://arxiv.org/abs/2112.02373 团队简介 imgFp 团队的参赛成员均来自于腾讯在线视频 BU 的 AI 技术中心。...目前，图像拷贝检测技术已经在互联网服务中发挥了重要价值，但仍面临着大规模检索和复杂攻击的挑战，团队将继续钻研和打磨技术，不断助力内容生态，积极创造更多社会价值。
上图有个十字线，我们要提取出十字线的中心（Ｈｈｈｈ这个线是我随手画的 没画直！！） 第一步：肯定是读取图像进行灰度提取处理啦。 目前我们已经把十字线提取出来了。...第三步：求两线的交集部分即十字线的交点位置 那么这里我们就将十字线的中心提取出来了。...然后可以看看中心的坐标位置是什么 代码如下： read_image (Image, 'C:/Users/xujh131042/Pictures/十字线.PNG') threshold(Image, Region
在多重奖励强化学习微调过程中，会对一批 N 个图像进行采样，并为每个图像计算多个质量奖励，涵盖文本图像对齐、美观、人类偏好和图像情感等方面。...图 4 定量评价 与基线比较：下表展示了在四种质量奖励中的质量得分结果：文本图像对齐得分、审美得分、人类偏好得分、和情绪得分。Parrot 在每个子组中都显示出更好的文本-图像对齐。...下图显示了 Parrot、具有单一奖励的 Parrot 和未选择批量帕累托最优解的 Parrot 之间的视觉比较。使用单一奖励模型往往会导致另一个奖励的退化，尤其是文本图像对齐。...另一方面，Parrot 结果捕获了所有提示，改善了其他质量信号，例如美观、图像情感和人类偏好。 图 5 原始以提示为中心的指导的效果：下图显示了所提出的原始以提示为中心的指导的效果。...用户研究结果表明，Parrot 显着提高了生成图像的质量，涵盖多个标准，包括文本图像对齐、人类偏好、美学和图像情感。
而我们图像传感器输出帧率一般比较低，15 - 60Hz 居多~ 小白：那就有问题了啊，我想要把IMU测量的值和图像估计的值进行对齐，这样我就能根据当前IMU输出的旋转量来作为图像预测的初值了，现在帧率差这么多...，这个怎么对齐呢？...这里的插值就可以解决你说的对齐问题啦 小白：原来如此，看来我选择四元数表示是非常正确的！不过我有个疑问，师兄，什么是插值啊？ 什么是插值？...我们用智能手机采集了图像序列和IMU数据，由于IMU帧率远大于图像帧率，需要你用Slerp方法进行四元数插值，使得插值后的IMU和图像帧对齐。...0.019188, q1z=0.049596, q1w=0.858921 q2x=0.509443, q2y=0.018806, q2z=0.048944,q2w=0.858905 根据上述信息求IMU对齐到图像帧的插值后的四元数
此外，函数外推是[6]中未强调的一个关键方面。 论文的其余部分组织如下：第1.1部分调查相关工作，第2和3部分介绍所提出的warp及其用于图像拼接的有效学习。结果见第4节，我们的结论见第5节。...对于Photosynth，将使用最终的后处理结果，因为未给出原始对齐。 我们选择了测试图像，这些图像对应于不同于纯旋转的视图。...尽管如此，后处理显然并不完全成功；观察地面上未对齐的轨道和瓷砖。将上述方法与APAP进行对比，APAP以较少的伪影清晰地对齐了两幅图像。...给定两个以上的图像，我们首先选择一个中心图像来初始化全景。然后，我们通过APAP将其他图像逐渐扭曲到全景图上。关于结果，请参考补充材料，我们只是简单地将像素平均值与之混合，以突出所建议扭曲的准确性。...相比之下，APAP在摄影机中心重合时优雅地减少为全局单应性，并在平移增加时提供最精确的对齐。 五、结论 我们提出了一种尽可能投影的二维翘曲函数估计方法。
Alignment 论文和代码链接： https://arxiv.org/abs/2112.05143 https://www.github.com/wpeebles/gangealing 效果： 图1给定未对齐图像的输入数据集...受经典Congealing 方法的启发，我们的 GANgealing 算法训练一个空间transformer，将随机样本从一个基于未对齐数据训练的GAN映射到一个共同的、联合学习的目标模式。...我们展示了我们的方法在增强现实、图像编辑和图像数据集的自动预处理方面的应用。 GANgealing 算法架构 图2 GANgealing概述。我们首先在未对齐的数据上训练生成器G。...我们通过在生成器的潜在空间中学习模式c来创建用于对齐的合成生成数据集。我们使用该数据集来训练空间 transformer 网络T，以便使用感知损失将未对齐的图像映射到相应的对齐图像[37]。...空间transformer可概括为自动对齐真实图像 更多的算法细节，请阅读论文
publisher={IEEE} } Name Value 标签 #遥感 #特征增强 #标签分配 #旋转目标检测 数据集 DOTA1.0；DOTA1.5；HRSC2016；UCAS-AOD; 目的 解决遥感图像中旋转特征不对齐以及正负样本不平衡的问题...（1）目标方向任意 由于航拍图像的鸟瞰视角，目标具有任意方向的性质。因此，通过标准2D卷积的水平感受野所获得特征并不能准确描述旋转目标的特征。下图可见，水平感受野和OBB不能很好的对齐。...主要工作 为解决上诉问题，作者提出了FSDet，其包含： （1）旋转特征精炼（oriented feature refinement，OFR），利用几何信息解决特征未对齐问题 （2）类感知上下文聚合（class-aware...因此作者取该初始Box的9个点来辅助特征对齐。...高斯分布将高值分配给靠近物体中心的位置，而低值分配给远离中心的位置。根据样本的质量Q_{i,n}，可得正样本权重：负样本权重：加权后的损失：辅助分支的损失：总损失： 4.
对于Pix2Pix而言，它对训练数据的要求是比较严格的，必须是成对且像素级对齐的，当数据对齐质量下降时，模型的效果就会严重衰退甚至导致整个模式的崩溃，还有一个重要的事实是，像素级对齐的医学影像数据集很难获取...基于"loss-correction"[3]理论，未严格对齐的数据可以当作是有噪声的标签，而在生成器上使用一个额外的配准网络可以自适应地拟合这种噪声分布。...例如，一个腹部的CT与MR配对的数据集，我们记CT为X，MR为Y，二者的空间位置并不是严格对齐的，这里我们可以假设的极端一些，假定CT中的body全都位于图像中心，而MR中的body相对于图像中心有上下左右四个方向各...对于任意一张x，生成器G生成的G(x)就会有上下左右四个解，只要生成器F能够把任意空间位置的图像都转为中心对齐的图像F(y)，就能够满足Cycle loss。...之所以叫做Correction，是因为我们认为一对misaligned图像相当于是有噪声的标签，而这个噪声主要是由空间位置的不对齐带来的，而配准网络所做的事情就是消除空间位置带来的噪声。
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