本文简要介绍ACM MM 2022录用论文“Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild”的主要工作。该论文针对现有的矫正方法只能在紧密裁剪的文档图像上获得较为理想的矫正效果这一不足，提出了一个新的矫正方法Marior。Marior采用渐进式的矫正方式来逐步提高矫正性能。具体而言：先利用分割结果进行环境边缘去除获得初步矫正结果，再通过预测偏移场迭代式地优化该初步结果。该方法在公开数据集上取得了SOTA的结果，矫正结果数据已开源。
对于鱼眼相机的标定和矫正，网上已经有很多理论文章，但是落实到代码层面的并不多，而且大部分代码都是C++实现。
在项目中，偶尔会遇到由于产品形状、拍摄位置等原因导致标定板很难放置的情况，此时可以考虑使用halcon自标定算法来标定相机。由于自标定可以在不使用用标定板情况下，进行畸变矫正。所以，极大地方便在设备现场进行调试。
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ISP（image signal processing），图像信号处理芯片，在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用，是图像信号处理的核心芯片。
Seurat 作为单细胞分析中的重量级R包，有多好用用，用过的人都知道。Seurat 分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法，包括filtering，tSNE，UMAP降维及画图等。还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应。然而Seurat 2和Seurat 3的矫正方法完全不一样，得到的结果也不一致。
HI各位小伙伴，我们来开一个专题系列，专门来说说基础问题，和与这些基础问题相关的延伸问题，好啦我们先来聊聊零点。
------ 2021.01.29 深圳
Lens Shading指画面四角由于入射光线不足形成的暗角，同时，由于不同频率的光折射率差别，导致 color shading。因此需要镜头影音校正(Lens Shading Correction)。lens shading分为两种 luma shading( 亮度阴影)和 color shading (色彩偏差)。
当然，这样做的第一件问题就是数据来自不同样本，实验室和实验的数据并不能“很好地混合”。数据不能很好的联合分析主要是基于细胞注释和使用UMAP 和/或 tSNE 进行的降维分析来检查数据是否能继续分析。通常是应用某种批次矫正方法来去除批次效应。
一行命令将count转为CPM/TPM/FPKM 的软件为rnanorm,是一个基于Python开发的命令行工具。安装可以通过命令安装：
AP对ISP的操控方式：外置：I2C/SPI。 内置：MEM MAP、MEM SHARE
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
前言：最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题，对比了基于Matlab和Python Opencv的方法，分别进行了摄像头的标定和图像矫正，实际结果个人认为Opencv的效果为佳，本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正。
电子文档由于更容易存档、编辑、签名和共享，越来越多的文档需电子化，随着高质量摄像头在手机等移动设备上的普及，利用移动设备对文档进行数字化采集已经非常普遍。通过图像校正与图像质量提升，移动设备采集的文档图像质量甚至可以与专用的文档扫描仪相当。然而，文档总是由于纸张几何形状和捕获条件不受控制而形变。这阻碍了形变图像的信息提取，降低可读性，对数据增强和下游任务如OCR识别、版面分析与还原等任务增加难度。
摘要：本文主要介绍一种针对订单类图片识别结果进行行列解析的抽象流程和方案，帮助提高开发效率。
今天为大家介绍的是来自Kadija Ferryman的一篇论文。在医学领域使用的人工智能（AI）工具，就像在其他领域使用的AI一样，通过检测大量数据中的模式来运作。AI工具能够检测这些模式，因为它们可以“学习”，或者被训练以识别数据中的特定特征。然而，使用以某种方式偏斜的数据进行训练的医学AI工具可能会表现出偏见，而当这种偏见与不公正的模式相符时，使用这些工具可能会导致不平等和歧视。虽然试图修复用于AI训练的有偏临床数据的技术解决方案是出于善意的，但支撑所有这些倡议的基本概念是，有偏的临床数据就像“垃圾”，就像计算机科学的格言“垃圾进，垃圾出”所指的意思。相反，作者提出将临床数据视为信息产物，当审视这些产物时，它们可以为所在的社会和机构提供信息。将有偏的临床数据视为信息产物可以识别医学和卫生保健领域中的价值观和不平等模式。将临床数据视为信息产物进行审视还可以为当前的医学AI开发方法提供替代方案。此外，将数据视为产物的这种框架将修复有偏AI的方法从狭义的技术观点扩展到了社会技术的视角，考虑历史和当前的社会背景作为解决偏见的关键因素。这种更宽泛的方法有助于实现公共卫生目标，理解人口不平等问题，还为将AI用作检测与健康平等相关的种族和民族纠正、缺失数据和人口不平等模式的新方法提供了可能。
KITTI数据集是自动驾驶领域最知名的数据集之一。可以用来从事立体图像、光流估计、三维检测、三维跟踪等方面的研究。
文章目录 1 ISP功能 1.1 器件控制 1.2 格式转换 1.3 画质优化 2 ISP算法流程 ISP功能 器件控制 控制Sensor的Shutter（快门）、Gain（增益） 控制镜头变焦、聚焦 控控制镜头的光圈 控制滤光片的切换 补光灯控制 格式转换 RAG转RGB RGB转YUV YUV转HSI YUV444转YUV420等 画质优化 原始图像修正（光通量不均匀、有畸变） 颜色管理 降噪 动态范围控制 清晰度、锐度提升 后处理 数字去抖 下面左图是没有画质优化的，右图是经过ISP画质优化的。
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
注意，这里我使用的是ped和map格式，如果ped文件中有表型数据（第六列），如果想指定表型数据，用--pheno，包括三列：家系，个体，表型值。
近日华南理工大学金连文老师组在文本识别领域又出牛文，提出一种基于像素级不规则文本纠正的识别新算法MORAN(Multi-Object Rectified Attention Network)，刷新了多个OCR数据集的最高精度,并将其开源了！
文章：A COMPREHENSIVE OVERVIEW OF FISH-EYE CAMERA DISTORTION CORRECTION METHODS
augmented design data 测试品种：1~17 对照：A~E 表中上面是编号，下面是产量
假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。
今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图
我们可以通过图像分割算法对一张输入图片进行分割，分割后的图形其实是对原图中的区域进行的分类标注，例如这里我们可以将原图标注为2类，一类就是车牌区域，还有一类就是无关的背景区域。说到标注图形就不得不说labelme了，我们可以在cmd界面通过命令 pip install labelme 进行labelme库的安装，安装结束在cmd界面输入labelme即可打开lablem软件的标注界面如下：
写教程的话，我的优点仅仅是量大，坚持了七年多写了超1万篇教程。但实际上绝大部分都浮于表面，深度不够。
成年口吃者言语产出的流利性问题一直是所有口吃相关研究者不得不面对的问题。但是与儿童口吃者相比，成年口吃者的个体差异更大、口吃持续性更强，因此，一些在儿童矫正中取得较好效果的行为学矫正方法很难在成年口吃者身上产生明显的效果。同时，强制性的习惯性矫正虽然能在一定时间内起到一定效果，但是这种方式往往会牺牲言语产出的自然性，同时还容易产生口吃的复发。因此，寻找更为有效的矫正方式同时希望能够借助一些辅助性措施来帮助口吃者修复脑神经层面的缺陷成为了研究者们共同关注的话题。由牛津大学（Oxford University）大学主办的《Brain》杂志发表科学评论，指出通过经颅直流电刺激（tDCS）左侧额下皮质能够有效的促进口吃者的言语产出。今天我们就来了解一下，这种方法如何配合行为矫正来帮助口吃者进行有效的言语矫正。
今天，看到了于老师发表了一篇文章，《我为中国火星第一图做鱼眼矫正》。各位可以先去看看于老师的文章，于老师也很大方的开了自己的code。于老师代码写的很简洁，效果也很好。其中代码效果如下所示，展示了火星表面是什么样的：
图像Gamma矫正是一种调整图像对比度和亮度的方法。它使用幂律函数来调整图像的灰度级分布，以改变图像的显示效果。
在前三讲的内容中，我和大家逐一介绍了IVW，median-based，MR-Egger和maximum likelihood这四种计算方法，并结合“MendelianRandomization”包的实例进行了演示。今天，我将和大家一起学习一下如何不进行clump，通过矫正SNP之间的相关性来进行MR分析。
在上一篇文章中，作者曾写过过度处理批次效应的后果。这里可能会有些争议，他将对如何在不使用不知道具体原理的“批次效应矫正”工具的情况下处理批次效应给与一些建议。为什么要这么做？批次效应矫正工具真的那么糟糕吗？
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
ERP研究产生了大量的时空数据集。这些丰富的数据集是帮助我们理解认知和神经过程的关键。然而，它们也存在大量的多重比较问题，可能导致大量具有假阳性效应（effect）的研究(高I型错误率)。ERP统计分析的标准方法是对时间窗和感兴趣区域的平均，但这并不总是能控制第一类错误，它们的不灵活性可能导致检测真实效应的效力（统计效力，power，以下全部成为效力）较低。单变量方法提供了另一种分析方法。然而，迄今为止，它们被认为主要适用于探索性统计分析，只适用于简单的设计。在这里，我们提出了新的模拟研究，表明基于置换（permutation）的单变量检验可以用于复杂的因子设计。最重要的是，当使用强的先验时间窗和空间区域时，单变量方法比传统的时空平均方法提供略大的效力。此外，当使用更具探索性的时空参数时，它们的效力仅略有下降。我们认为，在许多ERP研究中，单变量分析方法优于传统的时空平均分析方法。本文发表在Psychophysiology杂志。
Hi-C技术源于染色体构象捕获（Chromosome Conformation Capture, 3C）技术，利用高通量测序技术，结合生物信息分析方法，研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系，获得高分辨率的染色质三维结构信息。Hi-C技术不仅可以研究染色体片段之间的相互作用，建立基因组折叠模型，还可以应用于基因组组装、单体型图谱构建、辅助宏基因组组装等，并可以与RNA-Seq、ChIP-Seq等数据进行联合分析，从基因调控网络和表观遗传网络来阐述生物体性状形成的相关机制。 以下来自菲沙基因讲
ISP(Image Signal Processing) 图像信号处理。主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元，以匹配不同厂商的图象传感器。相机用图像处理器ISP（Image Signal Processor）。被管道化的图像处理专用引擎可以高速处理图像信号。也搭载了为了实现Auto Exposure / Auto Focus / Auto White Balance评测的专用电路。另外，THine开发的减噪等图像处理模块，能令各个CMOS传感器实现最高画质。
这篇文章介绍sparkstreaming对接kafka时遇到的两个offset的问题，首选我们介绍下offset的存储。
我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！
本文来自ICIP2020，主题是“通过深度学习和优化策略提升计算成像系统”，演讲者是Wolfgang Heidrich教授。
近日，一款名为Janus Health AR的App被推出。它可以通过平板电脑的摄像头捕捉患者的微笑，然后进行牙齿矫正前后的分析对比。通过独特的算法，Janus Health AR可以识别图像中患者的
经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层， 隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类别数相同， 隐含层的层数与神经元数均可以自定义.
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。当然上图来看，是把一个2D的图像投影成了1D的数据，那么这样肯定是无法复原的。
言语障碍在某些学龄前儿童中普遍存在，但通常，相当一部分的言语障碍会随着儿童语言能力的发展得到解决。但是，最持久和最严重的语言失用症的神经生物学基础仍然难以得到理解。目前成人语音处理的神经解剖学模型提出了两条平行的语言处理通路（即结构上的连接，白质纤维束），一条是背侧通路，这条通路参与声音到运动语言的转换，另一条是腹侧通路，它支持声音/字母到意思的转换。但是，目前这些理论大多是基于假设的，通过数据驱动的方法对这些通路在非典型言语和语言发展中的作用的检验是缺乏的。对此，来自伦敦大学学院的研究者们对一个言语障碍家庭的行为学数据和脑成像数据展开研究。这个家庭中，家长一方和11个孩子表现出儿童语言失用的特征(与FOXP2变异相关的相同的言语障碍)。目前，这一家族疾病的遗传原因仍有待查明。但引起研究关注的是，在这个家庭中，不同成员在各自的言语障碍方面（指具体的运动语言时的障碍，speech disorder）与语言或读写障碍没有系统性的联系。该研究对7名儿童的大脑进行了MRI扫描。该研究发表在BRAIN杂志。
在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
昨天是先对数据初步的质量进行过滤，今天是对过滤后的数据进行标准化和后面开始进行分群。其实还是比较流程的，但是还是有些东西是很细节的，是一些学习的片段的推文比不了的，主要是因为相对的是这是文章已经发表的文章，思路相对比较成熟。
隐形眼镜是一种戴在眼球角膜上，用以矫正视力或保护眼睛的镜片。与框架眼镜相比，隐形眼镜不仅佩戴方便、美观，而且视觉效果好。拓端数据（tecdat）研究人员根据电商网站交易数据从多个角度进行数据分析，对眼镜类型、价格、产地及消费满意度进行数据洞察。
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