这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法，将多个变换合成一个。 最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。...另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理3D变换中的大量矩阵运算，比普通CPU 要快上1000倍。 下面是3类基本的2D图形变换。...0 0 1 2D基本的模型视图变换，就只有上面这3种，所有的复杂2D模型视图变换，都可以分解成上述3个。...理论戳这） 2D非稳态温度场有限元分析 1D稳态导热温度场求解 （源码戳这) 1D非稳态导热温度场求解程序 （源码戳这) 2D稳态导热温度场求解 （源码戳这) 普朗克黑体单色辐射力 《传热学》相关小程序演示动画如下...（其中下图1D非稳态导热计算发散，调小时间步长后重新计算，结果收敛！）
2D DFT变换在数字图像处理中有着重要应用，本文记录图像频域处理中的卷积、相关等内容。...简介 傅里叶变换 是一种分析信号的方法， 2D 离散傅里叶变换在数字图像处理领域可以在频域完成很多时序需要的功能。 常见的频域操作有卷积、互相关和相位相关操作。...I,T时域卷积的结果C，可以通过频域乘法来做: C=IFFT(FFT(I)*FFT(T)) 其中 FFT 为快速傅里叶变换，IFFT 为快速傅里叶反变换 周期卷积 在神经网络的卷积中会有 Full, Valid...在 2D 傅里叶变换处理图像数据时，将图像看成了一个周期信号，将图像复制平铺铺满整个世界，计算卷积时在一张图像范围内依次卷积，也就是说左上角和右下角的值在信号计算的结果上是相邻的 互相关 互相关操作的定义和神经网络中的卷积相同...\delta(x+\Delta x, y+\Delta y) 的傅里叶变换，因此其反变换就可以得到位移的位置了。
下图为HEVC所采纳的32点DCT2变换核，从32点DCT2变换核的设计可以看出，4点，8点和16点DCT2的变换核可由32点DCT2变换核导出，这是DCT2所具备的一个低复杂度的特性。...根据JCTVC-E243，在对二维数据作变换时，HEVC对水平变换和垂直变换的输出采用了不同的移位操作，保证了变换的中间数据维持在16比特的精度，更有助于硬件和软件实现的优化。...HEVC的32点正变换的蝶形算法如下图所示，其中包含了完整的16点，8点和4点的DCT2正变换蝶形算法，这一特性使得不同尺寸的变换可以复用同一计算流程，这对于硬件实现可以达到节省乘法器的目的。...二、HEVC之后的变换技术演进 HEVC所采纳的变换技术均基于固定的图像统计特性假设，然而实际图像预测残差呈现明显的动态变化特性，因此，变换所带来的编码性能增益受限于单一的变换核选择。...三、VVC中的变换技术 VVC的技术框架沿用HEVC，变换尺寸扩展到64点，变换技术以DCT2和EMT为起点。
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。 在投影的过程中，并不是上述这一个角度。上述的投影角度为0，是水平从左到右的。...那么最终我们会有180个1D的投影数据，然后如何从这些1D投影数据还原2D的原始图像就是我们所说的重建算法。 Radon变换 这个变换讲述的就是将2D物体投影成1D的过程。...2D的两个维度记作x和y，1D的数据只有1个维度，我们记作s。但是我们还需要考虑这个radon变成的1D其实是在某一个特定投影角度下的1D数据，所以其实上是还要加上角度的变量 \theta ....R(\theta,s) 的s的物理含义是直线与2D坐标原点的垂直距离，也是1D投影距离1D投影坐标原点的距离，就是上图中的p。...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。
然后进行3D的线性变换。但是由于3D线性变换较为复杂。一般使用一次2D的变换以及第三维度的1D变换进行代替。...我这里使用了2D的DCT变换，以及1D的Haar变换。 ②在前面S1.1.①中，我们已经对所有的block进行了2D的DCT变换。...所以我们直接对每一个Group进行第三维的1D变换即可。到此，完成了一次完整的3D变换。 ③Hard Threshold阈值化处理。...当然，这里同样使用一次2D逆转换和一次1D逆转换进行代替。我当然是使用了1D的Haar逆转换和2D的IDCT转换。...⑥然后将Group中的所有图片按照权重值aggregate到图像中。
导读 将配准从2D场景扩展到3D场景。 上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。...基于深度学习的仿射配准 我想看看像刚性变换和仿射变换这样的简单变换是否有效。所以我很快修改了代码来做无监督的2D仿射配准。这个想法是空间变压器网络的一个简单推论。...，计算使移动图像弯曲和对齐到静态图像所需的仿射变换参数。...扩展到3D 我修改了2D配准的代码，使其适用于3D volumes，并在T1-weighted扫描上进行了尝试。AIRNet的工作，与此相似。...但与AIRnet不同的是，它是在监督的方式下训练的，并且需要ground-truth仿射变换参数，这是在无监督的方式下训练的，就像VoxelMorph。 3D的结果 ? ? —END—
通过这一系列运算，编码器最终得到一个4x4的二次变换系数数组和其余十六个包含15个AC系数的主变换系数数组，这些变换系数通过后续的量化运算并最终进行熵编码。...在此之后，HEVC标准制定工作的初期阶段，提案JCTVC-A124 [2] 提出了所谓的旋转变换（Rotational transform，ROT）并被采纳到HEVC的初期测试模型（Test Model...ROT本质上是一种可分离的二次变换，如下图所示，ROT在主变换DCT和量化之间对变换系数进行二次变换。 ? ROT所用的变换核是一种旋转矩阵，如下所示分别为ROT采用的列变换和行变换的变换核， ?...采用不可分离二次变换首先需要将二维的主变换系数矩阵拉伸成一个一维的向量，然后再对该向量进行一次16x16的变换，得到二次变换系数，之后再对二次变换系数进行重新排序以遵循系数熵编码假设系数幅度从小到大的设计原则...除过采用不可分离的变换核，NSST的另一项重要技术特征是采用帧内预测模式相关的变换核。根据帧内预测模式，NSST定义了总共12组候选二次变换集，帧内预测模式和变换集的对应关系如下表所示。
利用现有的二维检测模型在RGB图像上定位感兴趣区域（ROI），然后在点云中采用像素映射策略，最后将初始的2D边界框映射到3D空间。...Hough变换是图像几何形态识别的基本方法之一。例如，在人脸跟踪问题中利用基于梯度的Hough变换来定位眼睛的mask位置。然而，对于具有非单视点（SVP）准则的图像，这种变换不能直接用于特征识别。...在地面空中交通场景中，[16]将Radon变换应用于视觉手势识别，获得了很好的识别率。在前人的研究中，提出了一种新的鼻形研究方法。...BirdNet+为激光雷达数据上的3D目标检测提供了端到端解决方案。它采用由LiDAR点云变换而成的具有三个通道的二维结构的鸟瞰图表示，采用两级结构来获得面向三维的盒体。...最近，论文提出了一种基于无监督深度学习的计算效率高的端到端鲁棒点云对齐和目标识别方法，即deep point cloud Mapping Network（DPC-MN）。
图像块组成3D组，对3D组进行域变换，利用域变换上系数的稀疏性，进行滤波，然再逆向3D域变换，得到滤波后的图像块，放回原来的位置，每个像素可能得到多次滤波的结果，最后进行加权得到降噪的图像。...，导致一些理想间距大于阈值的块当作了相似块，而小于阈值的却被丢弃了，为了解决这个问题，先对2D块做线性域变换，然后做hard-thresholding，再反变换回来，如下 间距小于某个阈值，认为是相似块...，可以减少计算量 2、构成3D组的时候，限制最大的匹配块数目 搜索匹配块时，限制最大的搜索区域 3、块匹配时，使用predictive search（具体可能要看下代码如何实现） 4、匹配时已经得到了2D...变换，构成3D组时，再做1D变换就得到3D变换，不需要直接做3D变换 5、两个步骤中，进行hard_thresholding和Wiener_filtering时顺便把权重计算好，存在buffer里，最后...N1=8，严重时为λ2d=2，N1=12 还分析了各种变换的选，2D变换用哪个，1D变换用哪个比较好，没有去细看了， 反正最后的1D是使用Haar，2D变换用哪个好像关系不大，一般可能都是用DCT了
一、三种变换的综合写法 - 同时进行 移动 / 旋转 / 缩放 变换 CSS3 的 2D 转换有 移动 / 旋转 / 缩放 , 上述 三种 变换 可同时使用 , 使用语法如下 : transform:...translate() rotate() scale() 多个 变换 之间 , 使用空格隔开 ; 同时 设置了 多个 变换 样式 , 变换的 先后顺序 影响 最终的结果 , 如 :旋转 会 改变 坐标轴方向..., 位移 会 改变 中心点位置 ; 如果 多种 变换 中有 位移变换 , 则 位移 变换 需要 写在最前面 ; 代码示例 : 下面的代码中 , 使用了 旋转 rotate , 位移 translate...maximum-scale=1.0,minimum-scale=1.0"> CSS3 2D...转换 - 三种变换的综合写法 li { width: 30px; height: 30px;
作者正式化这个问题，建立 Baseline 方法，并引入了一种无类别方法，利用开放词汇2D检测器并将2D边界框提升到3D空间。...尽管在这两个领域进行了大量研究，但这两个领域的交叉——开放词汇单目3D检测，称为OVMono3D（图1d）——仍然 largely 未得到探索。 在这项工作中，作者旨在填补这一空白。...作者首先考虑了一个简单的无训练方法，该方法通过几何原理将来自现成的开放式词汇2D检测器的2D检测从现货解耦到3D，称为 OVMono3D-GEO（图4a）。...这些特征被输入到立方头中，如第4.1节所述，以预测3D属性。与[5]不同，作者的属性预测头是无类的，而他们的方法使用特定类别的层和每类平均大小统计，这限制了一般化到开放词汇。...一个有前途的方向可能是开发无监督学习，以利用大量无标签图像的丰富性。作者希望这项工作能激发未来对这个任务的研究，以推动其进步。 参考文献 [0].
PointCLIP V1和V2首先采用了CLIP的2D预训练知识，通过将3D点云投影到2D图像作为输入到预训练的骨干网络。P2P还提出了通过可学习的着色模块进行2D到3D的投影。...Image2Point提出了通过卷积层膨胀将2D语义转移到3D。ACT利用预训练的2D和语言变换器作为跨模态教师，通过离散变分自编码和提示调整进行3D学习。...然后进入冻结的1D/2D 变压器大模型，与任意模态到3D指导适配器(Any-3D Guided Adapter)进行交互，为了促进基于1D/2D引导的3D表示的适应性学习。...在获得这些1D/2D位置编码后，我们将其平均成一个统一的位置编码。这个模块将源模态的位置信息注入到3D令牌中, 减轻了真实投影带来的信息损失。...为此，我们引入了专用的适配器层，旨在专门获取局部区域中的3D语义信息。另外，考虑到预训练模型是基于1D/2D位置编码的，我们专门开发了一种由1D/2D引导的聚合策略和一种适应性多模态到3D的整合技术。
该 repo 的模型或代码结构如下所示： 1. 高斯混合模型 EM 训练 2....隐狄利克雷分配模型（主题模型） 用变分 EM 进行 MLE 参数估计的标准模型 用 MCMC 进行 MAP 参数估计的平滑模型 4....CD-n training) 2D 转置卷积 (w. padding 和 stride) 2D 卷积 (w. padding、dilation 和 stride) 1D 卷积 (w. padding、dilation...、stride 和 causality) 4.2 模块 双向 LSTM ResNet 风格的残差块（恒等变换和卷积） WaveNet 风格的残差块（带有扩张因果卷积） Transformer 风格的多头缩放点积注意力...预处理 离散傅立叶变换 (1D 信号) 双线性插值 (2D 信号) 最近邻插值 (1D 和 2D 信号) 自相关 (1D 信号） 信号窗口 文本分词 特征哈希 特征标准化 One-hot 编码/解码 Huffman
、冷冻保存，且能应用于高通量分析； 3) 原发组织来源的类器官缺乏间充质/间质，为研究感兴趣的组织类型提供了一种简化的途径，而不受局部微环境的干扰； 4) 类器官是传统 2D 培养和体内小鼠模型之间的重要桥梁...在药物筛选 (Drug screening) 中，2D 培养缺乏组织结构和复杂性，这可能是药物筛选结果多次不能重现体内环境的原因，而患者来源的类器官 (PDO) 高度概括了肿瘤来源的特征，具有更高的敏感性...许多影响人类的致病病毒表现出物种特异性，对新型病毒生物学的理解很大程度上依赖于允许病毒复制的体外模型，近期，类器官被用于 COVID-19 的研究，弥合了细胞系和体内动物模型之间的差距。...另外，3D 类器官可以解离，并镀到涂有基底膜基质 (MG) 或胶原蛋白 (collagen) 的膜支持物上，形成 2D 单层类器官模型。...类器官可自发地分化，或通过添加适当的分化因子和/或撤除促进干细胞特性的因子，以诱导分化得到所需的谱系或细胞类型。
仿射变换： 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，并保持二维图形的“平直性”。转换前平行的线，在转换后依然平行。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 透视变换...： 透视变换需要3×3的变换矩阵，直线在变换后还是保持直线。...为了构造变换矩阵，你需要输入图像的4个点和对应的要输出图像的4个点；要求这4个点其中3个点不共线。使用cv2.getPerspectiveTransform函数构造透视变换矩阵。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 还可以参考：仿射变换和透视变换
其中： S1 Basic estimate: S11 Block-wise estimate S111 Grouping 为目标块找到相似块，块集合无顺序限制； S112 Collaborative...然后使用反变换 得到S112步处理后的相似块 ，如下式（6）所示， 其中， 为归一化的3D线性变换， 为其反变换 硬阈值操作，阈值设为 为处理后的相似块集合 a)...加速 在实际操作中，为加快BM3D的计算速度，在寻找相似块的步骤后，得到的块实际上已经进行了2D变换处理，然后再加上一个1D变换（文中使用1D-Haar离散小波变换），成为3D变换，使用2D+1D的变换方法替代直接...难点 文中提到的2D变换与各种超参数，并没有一个确定值，对于真实视频去噪，使用的2D变换与超参数可能与文章实验设置不同，因此需要进行微调，也就是需要大量实验的积累。...那么可以将BM3D的两步拆开，采用前步的硬阈值、2D变换寻找相似块、1D变换升至3D域再加权平均，或后步直接使用维纳滤波，或许就已经有很好的效果了。 下一步会总结BM4D、VBM4D的东西。
我们都知道线程间的通信可以使用BlockingQueue，那么为什么BlockingQueue可以进行线程间的通信呢？其实就在于BlockingQueue的锁机制。...重入锁ReentrantLock带有一个Condition的条件，可以进行线程等待和唤醒的功能，而BlockingQueue正是使用了这一机制来进行线程间的通信的。...，优先队列的取出（poll）出来的总是分数最高的。...无锁框架:Disruptor 在Disruptor中，使用环形队列（RingBuffer）来代替普通线性队列。...Disruptor使用的是无锁技术，性能比BlockingQueue至少高一个数量级以上。
二维离散傅里叶变换 从数学上讲，时间变量 t 的实数或复数函数 x(t) 的傅里叶变换是实数频率变量 f 的复数函数 X(f)： 也可以说我们将信号从时域投影到频域。...二维 DFT（以及 2D 连续傅里叶变换）可以分成连续的 1D DFT，其中行和列可以分别计算。...这有两个优点：首先，可以重用 1D DFT 的算法；其次，它有助于为 2D DFT 建立直觉，因为可以单独解释行和列。 但离散傅里叶变换有一个小细节：卷积定理不适用于 DFT。...我们可以循环地将包裹的值移回其位置并裁剪填充的值。 现在我们已经介绍了理论，让我们看看一些 2D 傅里叶变换并加强我们对 2D 傅里叶变换的理解。...基本测试信号及其对 CNN 的影响 考虑一个像素强度遵循对角正弦波的图像。可以通过沿图像的每个轴将 2D 傅里叶变换分离为多个 1D 傅里叶变换来计算 2D 傅里叶变换。
由于金属板制造过程涉及到的设备、工艺等多因素的影响，金属板表面容易出现种类较多、形态各异的缺陷，这些缺陷对金属板的耐磨性、抗腐蚀性、电磁特性及美观性都会造成不同程度的影响，最终影响金属板的电磁特性和涂镀效果...因此对于生产金属板的企业来说，表面缺陷检测是必不可少的一个工序，一方面可以通过表面缺陷检测及时检测到缺陷产品，保证所产金属板的质量，维护企业的信誉，另一方面也可以通过分析检测结果及时发现生产过程中存在的问题...我们将依据实验台拍摄的金属表面缺陷照片为实验图片来源，构造相应的算法对金属表面的缺陷进行检测。...金属表面缺陷有以下具体要求如下所示： 依据金属表面缺陷图片的特性，对图片进行适当的灰度变换(对比度增强与滤波处理)； 对金属表面缺陷图片进行全局优化阈值分割； 提取二值图片区域边界坐标； 对金属缺陷进行特征提取...项目运行效果如下图所示： 项目资源下载请参见：MATLAB实现金属表面缺陷识别和检测（基于相位变换的无监督）
关于本科《传热学》简单温度场数值求解，早先有2018年的视频： 一维常物性无内热源无穷大平板温度场数值模拟(基于基于HTML5编程)。...2019年重新录制了视频，并逐渐完善了配套程序，分别是： 一维非稳态无内热源导热程序 二维无内热源稳态导热程序 而且实现了数值求解程序在微信小程序环境下的运行，可点击运行： 1D稳态导热温度场求解...（源码戳这) 1D非稳态导热温度场求解程序 （源码戳这) 2D稳态导热温度场求解 （源码戳这) 第一部分：基础知识。...几个《传热学》相关的小程序总结如下，可在微信中点击体验： 有限元三角单元网格自动剖分 Delaunay三角化初体验 （理论戳这） Contour等值线绘制 （理论戳这） 2D非稳态温度场有限元分析...1D稳态导热温度场求解 （源码戳这) 1D非稳态导热温度场求解程序 （源码戳这) 2D稳态导热温度场求解 （源码戳这) 《传热学》相关小程序演示动画如下（其中下图1D非稳态导热计算发散，调小时间步长后重新计算
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