本来是很久以前的帖子了, 居然还有人需要, 所以又翻了出来, 重新整理并发布到 github 。
本文属于 OpenTK 入门博客,这是一项使用 C# 做底层调用 OpenGL 和 OpenAL 和 OpenCL 的技术。但值得一提的是,如果是想做渲染相关的话,当前是不建议使用 OpenGL 的,无论是从性能上还是其他方面,都不具备优势
现在完全开源的 Xamarin Forms 是支持使用 WPF 进行承载,也就是使用 Xamarin 开发的控件等是可以在 WPF 项目使用的。本文来告诉大家如何在 WPF 中运行 Xamarin Forms 项目,让 Xamarin Forms 构建为 WPF 应用
beegfs客户端在不同发行版上支持的OFED版本是不同的,像我在ubuntu2004上发现beegfs对我手上的MCX353A-FCBT并不支持,因为MCX353A-FCBT是相对比较旧的网卡,从从MLNX_OFED 5.1开始,就不再继续支持了。要查询发行版本对你的网卡的支持,可以查看下述信息:
标准模式下,从摄像头获取到图像数据,将该图像数据缓存到DDR中,再通过显示驱动模块将图像读取出来,在显示屏上进行显示。
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程,旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换,因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
随着各类图像旋转算法的层出不穷,图像旋转逐渐成为近年来各类赛事的热门赛 题。然而在基于 FPGA 的图像旋转设计方面,可行的方案较少。因此,我们本次采用了国产紫光同创的 PGL22G 这块开发板进行图像旋转方案的设计,制作成了一个完整的具有快速处理,实时显示的系统。本作品从图像旋转这一经典的问题出发,采用 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法,结合图传技术,实时显示技术,以 FPGA 作为核心处理器,通 过自制的上位机软件实现软件对硬件的精确控制,达到对摄像头采集的图像进行实时旋 转并且显示的目的,并且可以通过上位机对旋转后的图像进行显示模式,灰度阈值的设定。本设计的核心思路为:在图像旋转设计中,插入一个图像旋转模块。将从摄像头缓存的图像先读取出来,组合成一帧旋转的图像后再写入 ddr 中,再由显示驱动模块读取进行显示。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便,同时还提供多种插值方法可供选择。首先来看图像放缩,通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。 一:图像放缩(zoom in/out) 函数resize相关API参数介绍 -src表示输入图像,类型一般是Mat类型 -dst表示输出图像,类型一般是Mat类型 -dsize表示输出图像大小,如果是零的话表示从fx与fy两个参数计算得到 dsize= Size(round(src.cols*fx), r
初学图像处理,很多人遇到的第一关就是图像旋转,图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作,包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识,一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事,但是其实这个东西并没有这么难懂,可以说主要是之前别人写的公式太吓人,小编很久以前第一次接触的也是被吓晕了!所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。
寄语:本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习,以最常用的平移和旋转为例,帮助大家梳理几何变换的概念和应用,并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
大数据文摘作品 编译:Zhifu、元元、Molly、钱天培 医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上,深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天,我们就来讲一个案例,展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同,胸部X光的图像有可能是水平的,也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值,也可能会旋转。问题在于,当你处理一个庞大的数据集(比如说50到100万张图像)的时候,如何在没有医生查看的情况下发现畸变?
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们,这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能,可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
在使用相机时,最自然的效果是不管你的手机如何旋转,手机上的成像始终是向上的,也就是说,相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
---- 新智元编译 编译:小潘 【新智元导读】医学图像数据很难处理,经常包含旋转倒置的图像。这篇文章介绍如何利用深度学习以最小的工作量来修复医疗影像数据集,缓解目前构建医疗 AI 系统中收集和清洗数据成本大的问题。 在医学成像中,数据存储档案是基于临床假设的。不幸的是,这意味着当你想要提取一个图像时,比如一个正面的胸部x光片,你通常会获得一个存储了许多其他图像的文件夹,并且没有简单的方法来对它们加以区分。 图1:这些图片来自于相同的文件夹是有道理的,因为在放射学中我们记录的是病例而非图像。这是病
2019年底,使用对比学习的自我监督学习研究论文数量激增。在2019年12月,Misra等人。来自Facebook AI Research的研究人员提出了一种新的方法PIRL来学习图像表示。
上次写了图像变换-旋转问题,试一试?,后面留了个问题,本来就是随便说说的,留给大家一个探索的机会,刚好碰到最近事情也有点多,没空弄。
这是2018年ICLR发表的一篇论文,被引用超过1100次。论文的想法来源于:如果某人不了解图像中描绘的对象的概念,则他无法识别应用于图像的旋转。
本文作者提出了一种自检督方式的生成对抗网络,通过辅助性的旋转损失来达到目的。因为通常主流方法来生成自然图像都是通过条件GAN来完成,但是这就需要很多的标签数据。这些标签数据会需要耗费大量时间和精力。因此无监督方法的提出,能有效提升效率节省大量时间和精力。作者探索了两个主流的无监督的学习方法,分别是对抗训练和自监督。进一步的,这两种方法会拉近无监督学习和监督学习的距离。
工具栏 和 属性栏 : 左侧的是工具栏, 每选中一个工具, 在菜单栏的下部就会出现工具栏对应的属性栏;
相机标定 相机的内参矩阵 在OpenCV的3D重建中(opencv中文网站中:照相机定标与三维场景重建),对摄像机的内参外参有讲解: 外参:摄像机的旋转平移属于外参,用于描述相机在静态场景下相机的运动
1. Camera 采集画面并预览推流 : 这里注意 , 之前图像被逆时针旋转了 90 度 , 设置了图像传感器角度后 , 预览图片纠正过来了 , 但是 Camera 的图像传感器采集的 NV21 格式的图像还是被旋转了 90 度 ;
牛顿第一运动定律:物体加速度的大小跟作用力成正比,跟物体的质量成反比,且与物体质量的倒数成正比;加速度的方向跟作用力的方向相同。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。
它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。
该部分将对基本的几何变换进行学习,几何变换的原理大多都是相似,只是变换矩阵不同,因此,我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域,我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广;在传统CV领域,由于某些拍摄角度的问题,我们需要对图像进行矫正处理,而几何变换正是这个处理过程的基础,因此了解和学习几何变换也是有必要的。
在前面讨论线性变换的时候,我们没有提到平移。什么是平移?以二维的平面为例,如图2-2-10所示,向量 就是向量 平移的结果,即连接两个图形的对应点的直线平行,则两个图形是平移变换。很显然,这种平移不是线性变换——向量 所在直线并不是平面空间的子空间。尽管如此,我们可以用矩阵加法表示图2-2-10所示的平移变换:
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。希望把这些知识分享给初学者。
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链接:48. 旋转图像 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
UIImage是IOS中层级比较高的一个用来加载和绘制图像的一个类,更底层的类还有CGImage,以及IOS5.0以后新增加的CIImage。今天我们主要聊一聊UIImage的三个属性: imageOrientation, size, scale,几个初始化的方法: imageNamed,imageWithContentsOfFile,以及绘制Image的几个draw开头的方法。
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法,该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果,允许快速的光照不变检测,而不需要创建一个大型的训练集。实验证明,该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中,即使在存在显著阴影的情况下,在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下,也能正确地检测到目标。
AI科技评论按:最近微博上的全景照片很火呀,相比各位都已经在自己的iPhone或者iPad上品鉴了多家IT公司的办公室、游玩了多个旅游胜地、享受了被小猫小狗环绕的感觉了。太平洋那头的Facebook也没闲着,从去年上线类似的功能以后,全世界 Facebook 用户们已经上传了七千万张全景照片了。 Facebook 支持多种全景照片和全景视频的拍摄方式,可以让人们把自己的全方位感受分享给好朋友们。如果用户有一个专门的全景摄像机,比如理光Theta S或者Giroptic iO,还可以直接把相机里的照片发布
完整的notebook文档:https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
北京现代拥有3 座整车生产工厂、3 座发动机生产工厂和1 座承担自主研发的技术中心。北京现代拥有近300 台机器人,分别应用在车身焊接、车身冲压、发动机组装、涂装等各种关键工位中。公司依靠先进的自动化制造装备,保障100%焊接与运输自动化率,100%自动化冲压生产,确保车身焊接质量与车身强度。 在发动机生产工厂,汽车发动机的缸体搬运工作是由韩国现代公司制造的机器人来进行。在引导机器人进行缸体搬运时,采用的是由韩方定制的工业相机+视觉软件的方式。在生产过程中,遇到了棘手问题,主要是:相机拍照一次检测不成功,需
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、目标检测应用。
图像几何变换又称为图像空间变换,它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系,以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算:
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Han_ReDet_A_Rotation-Equivariant_Detector_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2021_paper.pdf
原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》,我将其用于修改面部的特征(具体来说是闭上眼睛和嘴)。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》,我将其用于实现人脸的旋转。
我写过很多有关计算机视觉和机器学习项目的内容,比如目标识别系统和人脸识别项目。我有一个开源的 Python 人脸识别软件库,算得上是 GitHub 上最受欢迎的十大机器学习库之一。这也意味着我常常收到关于 Python 和计算机视觉方面的新人提问。
计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 有些目标往往具有任意方向的分布。因此,检测器需要更多的参数来编码方向信息,这往往是高度冗余和低效的... 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Han_ReDet_A_Rotation-Equivariant_Detector_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2021
本文主要是个人在学习过程中的笔记和总结,如有错误欢迎留言指出。也欢迎大家能够通过我的邮箱与博主进行交流或者分享一些文章和技术博客。
问题描述 试题编号: 201503-1 试题名称: 图像旋转 时间限制: 5.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 旋转是图像处理的基本操作,在这个问题中,你需要将一个图像逆时针旋转90度。 计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示,为了旋转一个图像,只需要将对应的矩阵旋转即可。 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示图像矩阵的行数和列数。 接下来n行每行包含m个整数,表示输入的图像。 输出格式 输出m行,每行包含n个整数,表示原始矩阵逆时针旋转90度后的矩阵。 样例输入 2 3 1 5 3 3 2 4 样例输出 3 4 5 2 1 3 评测用例规模与约定 1 ≤ n, m ≤ 1,000,矩阵中的数都是不超过1000的非负整数。
上面这副图就是我们今天要处理的了,我们想把它从拍照视角变成鸟瞰图,这是机器人导航中的常用手段,以便在该平面上进行规划和导航。
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割(RRSIS),以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络(RMSIN)。RRSIS 旨在根据文本描述实现遥感图像中目标对象的像素级定位。为了解决现有数据集规模和范围的限制,本文构建了一个新的大规模 RRSIS 数据集(RRSIS-D),其中涵盖了多种空间分辨率的图像和具有尺度和角度多样性的分割目标(已公开!)。
CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
这样我们就获得了变换后的图像! 我们将会把它显示出来. 在此之前, 我们还想要旋转它...
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小,是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法,它是根据原图像和目标图像的尺寸,计算缩放的比例,然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素,过程中自然会产生小数,这时就采用四舍五入,取与这个点最相近的点。 除此之外,还有双线性插值算法。 双线性插值,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 其公式如下:f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
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