挑战:拍摄48x48图像,找到导致最便宜的乐高解决方案的连续区域来创建该图像! - 腾讯云开发者社区

返回的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板的匹配程度。匹配步骤 1.输入原图像(I)和模板图像(T)。在原图像中我们希望找到一块和模板匹配的区域。...2.通过将模板在原图像上滑动来寻找最匹配的区域。这里所谓的滑动是指模板图像块一次移动一个像素(从左往右，从上往下)。...在每一个位置，都进行一次度量计算，来判断该像素对应的原图像的特定区域与模板图像的相似度。 3.对于模板T覆盖在I上的每个位置，把上一步计算的度量值保存在结果图像矩阵R中。...在R中每个位置都包含对应的匹配度量值。 4.在结果图像矩阵中寻找最值(最大或最小，根据算法不同而不同)。最值所对应的像素的位置即认为是最高的匹配。...以该点为顶点，长宽和模板大小图像一样的矩阵认为是匹配区域。在OpenCV中可以用cv2.minMaxLoc()函数获得最值坐标。

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为给微芯片拍照，IBM小哥用乐高拼了个电动显微镜，搭载树莓派，360度无死角拍摄

这次文摘菌又发现了一位乐高爱好者，作为苏黎世IBM的研究人员，Yuksel Temiz为了从各种角度拍摄微流控芯片，用乐高、Arduino(一种开源电子原型平台) 和树莓派(信用卡大小的微型电脑)，一起...Yuksel也去研究了其他研究小组的论文，很明显大家都面临这个挑战：需要一种更精细、能够多角度拍摄芯片的仪器。...插图：James Provost 成像显微镜的设计使用了大量的技术和材料，包括主要结构部件的乐高和3D打印的齿轮和机架来驱动其运动部件。...Yuksel几次都不小心把镜头机构弄坏，并且由于不小心使移动部件超出极限，导致图像传感器损坏。...因为芯片通常由高反射率或透明材料制成，给芯片均匀的打光也很关键。乐高显微镜可以将样品置于LED背光模组提供的均匀照明下。样品可以前后左右移动，还可以旋转以找到所需的角度。

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AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎

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74. 三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集

而其他的图像，是在各个视角拍摄的图像通过三维重投影变换到参考图像所在视角后的结果。这里面粉色像素代表因为遮挡导致的无法填充的结果。...同时，还包括了遮挡区域、无纹理区域、深度不连续区域的掩码图像，用于各种指标的计算。...为了理解作者是如何获取高精度视差图的，我们需要先理解下结构光三维重建的原理。这里我用投影仪发出最简单的黑白条纹图像来做一点点介绍，之后我会写更详细的文章来介绍结构光三维重建。...这个数据集相比之前的数据集更加有挑战性，因为图像中包括了更大的视差，更多的平坦区域。...，便于我们可以从各个视角来观察场景：五. 2021年，增加用移动设备拍摄的数据集之前的数据集都是用单反相机作为主要成像设备的，因此图像的质量非常高。

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关于珠宝拍摄的一些小技巧

这里为您提供一些拍摄珠宝的小技巧，并通过我们的一系列实用技巧帮助您找到自己的方式。焦点堆叠可以解决问题-技术层面的在镜头和物体之间的近距离拍摄小产品会导致生成的照片失去景深。...三脚架或稳定的支架对于焦点堆叠的应用将是必不可少的，因为所有连续镜头的视野需要相同，以便以后合并为一个。这无法通过手工拍摄的图像来实现。...高饱和度色彩已成为社交媒体摄影的一个流行特征。客户已经习惯了密集和吸引人的色彩，他们可能会期望在产品摄影中使用它们。您的任务是通过后期制作来满足这一需求，同时保持照片的信息性。...去除预期光滑表面上划痕的最简单方法是使用Photoshop工具，该工具可以在滤镜>噪声>灰尘和划痕中找到。这种简单滤镜的缺点是它稍微模糊了整个照片，就像下面的示例一样。...无论您是选择传统上在工作室工作，还是选择经济高效的自动化解决方案，珠宝都将是一个挑战。

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Google Pixel 2(XL)录像画质提升背后

基于光学图像稳定（OIS）和电子图像稳定（EIS））的融合稳定视频技术，使用Pixel 2 和Pixel 2 XL智能手机，拍摄的视频比以往更流畅，更清晰。...但是，使用智能手机拍摄视频受许多条件的限制，使得拍摄高质量视频成为一个重大挑战：相机抖动大多数人手持手机来录制视频-从口袋里拿出手机，录制视频，视频录制后可立即分享。...运动模糊如果相机或拍摄对象在曝光过程中移动，所拍摄的照片或视频就会显得模糊。特别是在移动设备上，即使我们在连续帧之间稳定运动，实际上每个单独帧中的运动模糊也不容易恢复。...借助视频融合稳定技术，来自Pixel 2的视频具有较少的运动模糊，看起来更自然。该解决方案足以在所有视频模式下运行，例如60fps 或 4K录制。...正如我们前面提到的那样，即使启用了OIS，有时运动也会过大，导致帧内运动模糊，当EIS进一步应用于相机平滑运动时，运动模糊会导致分散清晰度。这是EIS解决方案中非常普遍的问题。

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造福社会工科生：如何用机器学习打造空气检测APP？

通过制作天空区域的掩模来计算梯度，然后计算该区域的拉普拉斯算子。熵，RMS 对比度：这些特征告诉我们图像中包含的细节。如果有空气污染，图像会丢失细节。RMS 对比度被定义为图像像素强度的标准差。...Skyline 模型最开始发布应用程序时，人们好奇它是否能够用来预测室内外的 AQI。我们的模型能够预测图像是否包含至少 50％的天空区域，并且通过二元分类器接受超过 50% 的图像。...图像必须是连续 7 天的，其中一半的图像包含天空，没有太阳或其它直接光源。从图像中提取特征后，利用特征训练回归模型。该模型是线性的，因为所有图像特征或多或少与 PM 2.5 值成线性比例。...折线图表示 21 天内 3 个模型给出的 RMS 误差值以下代码有助于我们在 Android 上使用 TFLite。下一个挑战是为每个用户托管基于自适应图像创建的模型。...为了解决这个问题，我们通过 Firebase ML Kit 找到了一个有趣的解决方案。它允许自定义和自适应的 ML 模型托管在云端和设备上。

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Android视频技术探索之旅：美团外卖商家端的实践

在开发过程中，遇到了各种技术问题和挑战，下文会针对遇到的问题、挑战，及其解决方案进行重点阐述。方案选型在方案选型时，重点对核心流程和视频格式进行选型。...当时的大众点评App UGC方案，基础能力是满足的，但因业务场景差异：比如外卖的视频拍摄功能要求在竖屏下保证16:9的视频宽高比，这就需要对原有的采集区域进行截取，视频段落的裁剪支持不够等，业务场景的差异导致了实现方案存在巨大的差异...但因我们的业务场景要求视频采集的时候，只录制采集区域的部分区域且比例保持宽高比16:9，在保证预览图像不拉伸的情况下，只能对完整的采集区域做裁剪，这无形增加了开发难度和挑战。...方案2综合评估后是改造风险最小的。综合成本和风险考量，我们保守的采用了方案2，该方案是对裁剪区域进行坐标换算（如果用前置摄像头拍摄录制视频，会出现预览画面和录制的视频是镜像的问题，需要处理）。...当录制完视频后，生成了mp4文件，用MediaCodec对其编码，在编码阶段再利用OpenGL做内容区域的裁剪来实现。但该方案又引发了如下挑战。

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Google为Pixel更新HDR，夜间拍摄无「鬼影」，每个像素都是细节

目前常用的合成高动态范围图像的方法是多重曝光的图像合成，该方法的关键是： 1、曝光包围(Exposure bracketing):拍摄多个不同曝光的LDR图像 2、合并(Merging):将它们合并到一个...HDR图像传统的摄影需要自己手工来设置相机参数来调整曝光，更费时。...而HDR技术主要就是保留这种复杂场景下的高动态，免去手工操作。 1、在保持手机Pixel相机的快速，可预测的拍摄体验的同时，捕捉额外的长时间曝光帧。...为了进行包围曝光，我们在快门按下后拍摄了另外一个较长的曝光框，该框未在显示器中显示。快门按下后将相机静止不动半秒以适应长时间曝光也可以帮助改善图像质量。...这就带来了新的挑战，对于复杂的场景运动或遮挡区域，不可能找到完全匹配的区域，并且在这种情况下，合并算法可能会产生重影伪影。

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Pixel 3的超分辨变焦技术

去马赛克的过程, 使用了相邻像素来重建丢失的颜色信息。在最简单的情形中, 去马赛克可以通过对相邻像素值进行平均来实现。...从连拍摄影到多帧超分虽然单幅图片不能提供足够的信息来填充缺失的颜色, 但我们可以从连续拍摄的多帧图像中获取一些缺少的信息。...拍摄并融合多帧连续照片的过程称为连拍摄影，在 Nexus 和 Pixel 手机上成功应用的谷歌 HDR+ 算法就使用了多帧的信息, 使手机拍摄的照片能达到更大传感器的画质水平。...例如, 在天文摄影中, 望远镜是固定的, 望远镜拍摄的天空区域是移动的, 而天空的移动是可预测的。...由于大部分运动是随机的, 即使存在良好的对齐, 数据在图像的某些区域可能是密集的, 而在另一些区域则是稀疏的。

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2D景观转3D风景大片，无惧复杂光线与遮挡，人类离「躺着旅行」的梦想又近了一步

当然，这一需求可以通过 VR、AR 技术来满足，但前提是，你要有足够逼真的 3D 图像才能让人有身临其境的感觉。...利用一组稀疏的捕获图像合成场景的新视图是计算机视觉领域长期存在的挑战，也是许多 AR 和 VR 应用的基础。...传统技术已使用「structure-from-motion」或基于图像的渲染解决了这个问题。近来，由于神经渲染技术的出现，该领域又取得了重大的进展。...实验为了验证 NeRF-W 的效果，研究者设计了两个领域的实验，一个实验用的是网络上找到的旅游目的地地标照片，另一个用的是合成场景的渲染图像。...乐高数据集第二项评估是在合成的乐高数据集上完成的。研究者引入了两类扰动（着色和遮挡）来模拟室外环境可能带来的挑战：光照变化和瞬时目标。如下表 2 所示，在原始数据集上，所有模型的表现几乎相同。

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分享｜16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目

乐高积木查找器 14. 个人防护装备检测 15. 口罩检测 16. 交通灯检测 1....人数统计工具构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。要检测和计算图像中存在的人数，您需要相关的训练数据集和数据训练平台。...行人检测构建对象检测模型来检测行人是最简单、最快完成的计算机视觉项目之一。您所需要的只是高质量图像的相关数据集和用于训练和测试模型的数据训练平台。...乐高积木查找器如果您在童年时期曾花费数小时搭建乐高积木，那么这个项目可能是让您迷上计算机视觉的完美方式。...最简单的形式是，您可以构建一个模型，使用网络摄像头或手机摄像头实时检测和识别乐高积木。您所需要的只是大量的训练数据和训练模型的工具。

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【科技】松下推出人脸识别服务器软件使用深度学习技术

此外，新软件的特点是“iA(智能自动)模式”，新软件可以自动调整相机的设置，找到最适合拍摄人脸的角度。...此外，使用带有iA功能的摄像头，可以在摄像头上进行图像分析，不需要将图像发送到服器。这将导致减少服务器和网络负载，从而降低整个系统的成本。...松下的深度学习人脸识别软件具有以下特点: 1.精度高: 由NIST(IJB-A face challenge，是美国最权威的研究机构之一)评估的世界上精度最高的人脸识别引擎； iA功能和最佳拍摄图像最大限度的提高人脸识别引擎性能和识别精度...[产品特点] 1.精度高： – 由NIST评估的顶级人脸识别引擎（IJB-A面临的挑战）； – 新软件中使用的深度学习技术与新加坡国立大学联合开发，与传统系统相比，可将人脸识别性能提高达500％； –...，或因衰老而改变； – iA功能和最佳拍摄图像可最大限度地提高人脸识别引擎的性能并提供高识别精度； – iA功能使相机能够自动检测场景并相应地自动优化设置，以提高视频图像的可检测性。

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Android 手机如何拍摄RAW图

，同时包含文件创建时的相机设置和图像处理参数；而JPEG格式的图像是经过图像处理（如白平衡，锐化，色调和对比度等）后的数据；为什么专业摄像爱好者偏爱于RAW格式的图片？...除了RAW格式包含的未经处理的原始数据让后期能有更大的操作空间（例如RAW格式文件比JPEG格式在高光和阴影区域能够保留更多的细节，可以在后期将过爆和欠曝的照片拉回正常的曝光范围）外，通常图像软件对RAW...Android手机拍摄RAW图我们使用Android Camera2的API来拍摄RAW图，关于Camera2的基础可以参考Android Camera2详解 1....各家相机厂商会采用不同的编码方式来记录RAW数据，所以后缀名也不会相同，如下图片都是RAW格式的图片，可以看到格式种类繁多：过多的RAW格式导致图像处理软件兼容性工作极具挑战性，对软件开发者和摄影师都不友好...不过由于该DNG的标准还由Adobe掌控，而不是一个中立的行业标准，导致它的支持覆盖率并不高。

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眼动追踪传感器选型

OV7251 的高帧率使其成为低延迟机器视觉应用的理想解决方案。...卷帘快门传感器的设计是为了捕捉静态图像和视频拍摄，因此拥有非常高的分辨率和颜色处理能力。...但其缺点在于，它是逐行拍摄图像，拍摄和曝光时间过长，如果拍摄对象是汽车这样的快速移动物体，图像可能发生扭曲，而且功耗过高，不适合用于计算机视觉。...，只获取该局部区域的图像。...4)过滤边缘以排除光谱反射(黄色)，而不是在“暗”区域(蓝色） 5）使用连接的组件提取边缘到轮廓，并根据曲率连续性准则(多色线)分割成子轮廓。

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深度相机+激光雷达实现SLAM建图与导航

深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。...普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体并记录下来，但是其所记录的数据不包含这些物体距离相机的距离。仅仅能通过图像的语义分析来判断哪些物体离我们比较远，哪些比较近，但是并没有确切的数据。...而深度相机则恰恰解决了该问题，通过深度相机获取到的数据，我们能准确知道图像中每个点离摄像头距离，这样加上该点在2D图像中的(x,y)坐标，就能获取图像中每个点的三维空间坐标。...光线变化导致图像偏差大，进而会导致匹配失败或精度低 2）不适用单调缺乏纹理的场景。双目视觉根据视觉特征进行图像匹配，没有特征会导致匹配失败 3）计算复杂度高，需要很高的计算资源。...这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。

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53. 3D相机面临的困难问题和解决方案 (TOF系列3)

然而，TOF技术在实际运用时还面临着一些关键性的挑战。我这篇文章就来一一介绍这些挑战和专家们的解决方案。 ? 像TOF这样的主动光3D成像技术，首先面临的挑战就是在室外的使用时的环境光照的影响。...我们来看一个例子，这个视频中用一个RGBD相机对着一扇门拍摄，我们可以看到在阳光直射时，部分区域的深度会出现错误或者缺失的情况。...如果你也是这样想的，那么恭喜你，你答错了O(∩_∩)O 这是由于光的波粒二象性导致的——当我们像上面那样思考时，潜在的我们认为光是连续的波。...一个经典的解决方案是通过多次拍摄取平均来降低噪声： ? 当拍摄的图像数量增加时，整体的信噪比也慢慢提升： ? 这种方法虽然有一定用处，但需要增加拍摄的次数，也就使得系统的实时性降低了。...我们后面的几篇文章也会继续沿着他的思路介绍TOF相机面临的挑战和解决方案。

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基于新型 Transformer ,通过比较 Query 图像与参考形状进行异常检测的研究!

为了应对这一挑战，作者创建了一个大型数据集BrokenChairs-180K，包含约18万张图像，这些图像具有多样的异常、几何形状和纹理，并与8,143个参考3D形状配对。...此外，与仅包含20个动物玩具乐高积木的PAD数据集相比，作者的数据集包含具有多样化几何、纹理和更广泛细粒度异常的现实椅子的大型收集。 2D-3D跨模态相关性。...作者选择这个类别是因为椅子包含了非常广泛的形状、外观和材料组合，这使得它们非常适合作者的实验。以下，作者将描述生成过程，包括异常创建和真实图像渲染。更多细节可以在附录中找到。...由于在作者的解决方案中，作者使用无纹理的多视图图像来表示参考3D形状，因此作者进一步提供了灰度多视图图像1，从每个参考形状的20个规则采样视图中渲染。...使用所有可用的标记会导致性能恶化（以虚线水平线表示），这表明作者的top-稀疏注意力通过仅使用个最相关的标记有效地消除了噪声 Patch 。对的敏感性分析。

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CVPR 2023 | 移动传感器引导的跨时节六自由度视觉定位，准确且高效

为了验证 SensLoc 的有效性，论文还构建了一个新的数据集，该数据集包含了多种移动传感器数据和显著的场景外观变化，并开发了一个系统来获取查询图像的真实位姿。...然而，在时变的室外环境中，由于光照、季节和结构变化等因素导致的外观差异，使得 2D-3D 匹配变得十分困难，因此在这种具有挑战性条件下的视觉定位仍是一个未解决的问题。...传统的视觉定位方法通常采用人工设计的局部特征，如 SIFT，来实现 2D-3D 匹配，并结合图像检索技术，将匹配范围限制在查询图像的可见区域，以适应大规模场景的需求。...由于论文关注于单图的视觉定位，因此视频序列会进行采样以生成不连续的单张图像。...在具有挑战性的夜间条件下，由于 SensLoc 的 2D-3D 匹配不用提取关键点，该方法大幅优于其他基线方法。

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3D深度传感ToF技术的基本原理解析

使用立体视觉的3D深度测量优点 ● 无需主动发光 ● 它只需要使用两个相机来获取数据，因此价格更便宜（虽然可能需要使用一个复杂的应用处理器来找到对应的点，并生成3D图像）。...与其他解决方案相比，ADI的ToF系统具备以下优点 ● 使用了分辨率为640×480的ToF图像传感器，其分辨率比市面上大部分其他ToF解决方案的分辨率高4倍。...高精度深度传感技术使得传感器能够实时绘制所处的环境、确定自身在地图中的位置，然后找出最高效的导航路线。在工厂自动化环境中部署这种技术的最大挑战之一在于：来自在同一区域运行的其他传感器的干扰。...虽然ADI 96TOF参考设计对进行芯片化设计的客户非常有用，DCAM710演示平台仍是评估该技术的一种经济高效的方法，但在许多情况下，客户进入量产时，会需要使用不同或自定义程度更高的解决方案。...想要以最快的速度、最低的风险、最便宜的方式进入市场，就需要采用经济高效、尺寸小巧、高度精准、可以集成到更大系统的模块。

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