纹理图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的，也可能是相互之间互相依赖，这种依赖性可能是有结构的，也可能是按某种概率分布排列的，也可能是某种函数形式。图像
玩过游戏的同学们，都知道在游戏人物身上穿的那个叫皮肤，专业点将那个就叫做纹理图像。GLSL 支持在顶点和片段着色器使用纹理图像。
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。 1. 纹理描述的统计方法 最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理，比如直方图的二阶矩是
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
GLkit是苹果对OpenGL/openGl ES的一次封装，目的是为了简化苹果开发者使用成本,它的出现加快了开发者的开发速度。类似在OPenGL中出现的固定着色器的概念。但是只要是固定的就会有限制，无法进行自定义编程（顶点着色器，片元着色器）
Lumen in the Land of Nanite，在PlayStation 5上运行的实时演示.
文章主要从统计方法、模型法和信号处理三个方面介绍了图像纹理特征提取的相关技术。统计方法主要包括直方图、灰度共生矩阵和小波变换等，模型法则包括马尔可夫随机场模型和分形模型等，信号处理法包括短时傅里叶变换和Gabor滤波器等。这些方法在图像纹理特征提取方面都有一定的应用，但每种方法都有其适用范围和优缺点。
本文总结了基于深度学习的图像修复技术的原理和应用。首先介绍了图像修复的背景和意义，然后详细阐述了基于生成对抗网络（GAN）的图像修复方法和基于变分自编码器（VAE）的图像修复方法的技术原理和实现。最后，文章对图像修复技术的应用和前景进行了展望。
这是前一篇文章的继续，在这第篇文章中，我们将讨论纹理分析在图像分类中的重要性，以及如何在深度学习中使用纹理分析。
无论是开发2D还是开发3D游戏，首先必须弄清楚坐标系的概念。在Cocos2d-x中，需要了解的有OpenGL坐标系、世界坐标系和节点坐标系。
“聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集，以下是分类列表以及下载地址，供高校和科研机构免费下载和使用。
近日，计算机视觉顶会CVPR 2020接收论文结果公布，从6656篇有效投稿中录取了1470篇论文，录取率约为22%。在《Intelligent Home 3D: Automatic 3D-House Design from Linguistic Descriptions Only》（已开源）这篇由华南理工大学、澳洲阿德莱德大学和酷家乐合作完成的论文中，作者设计了一套能够针对人类语言描述自动生成室内三维场景的算法模型。
本文从自动三维数字内容创建的研究背景入手，探讨了这一领域在数字游戏、广告、电影以及元宇宙等多个领域的应用前景。特别强调了图像到3D和文本到3D这两种核心技术如何通过减少专业艺术家的手动劳动需求，以及赋予非专业用户参与3D资产创建的能力，带来显著优势。文章借鉴了2D内容生成领域的最新突破，讨论了3D内容创建领域的快速发展，将现有的研究分为两大类：仅推理的3D原生方法和基于优化的2D提升方法。
和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！
GL_NEAREST 采样是 OpenGL 默认的纹理采样方式，OpenGL 会选择中心点最接近纹理坐标的那个像素，纹理放大的时候会有锯齿感或者颗粒感。
像是输入“一张带有棕色和黑色几何图案的椅子”，扩散模型就能立刻给它复个古，贴上颇具年代感的纹理：
#include "stdafx.h" #include <windows.h> // Windows的头文件 #include<stdio.h> //#include <gl/glew.h> // 包含最新的gl.h,glu.h库 //#include <gl/glut.h> // 包含OpenGL实用库 #include <gl/glaux.h> // GLaux库的头文件 //#include<gl/GLU.h> #pragma comment(lib, "open
在上章3.QOpenGLWidget-通过着色器来渲染渐变三角形,我们为每个顶点添加颜色来增加图形的细节，从而创建出有趣的图像。但是，如果想让图形看起来更真实，我们就必须有足够多的顶点，从而指定足够多的颜色。这将会产生很多额外开销。
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
文章：Monocular Simultaneous Localization and Mapping using Ground Textures
传统倾斜摄影建模对建筑物复杂区域会出现大面积拉花现象，这是难以避免的。也是光学影像建模的劣势。而结合激光雷达电云建模，可以赋予模型更精细的纹理，再加上原本倾斜摄影的贴图，可以达到精细化建模的成果。
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.13799.pdf
在之前的之前的教程《WebGL简易教程(九)：综合实例：地形的绘制》中，绘制了一个带颜色的地形场景。地形的颜色是根据高程赋予的RGB值，通过不同的颜色来表示地形的起伏，这是表达地形渲染的一种方式。除此之外，还可以将拍摄得到的数字影像，贴到地形上面，得到更逼真的地形效果。这就要用到我们这一章的新知识——纹理了。
我们知道，对于图像处理中，滤镜效果是一种最普遍也最有效的图像优化方式。通过对图像进行不同的滤镜效果的处理，可以得到各种绚丽的图片。
一、目的 掌握OpenGL中纹理对象的创建、绑定与使用方法。 二、简单介绍 1，连接静态库 #pragma comment(lib, "glut32.lib") #pragma comment(lib, "glaux.lib") 2，载入位图图像到内存（这是固定用法） AUX_RGBImageRec *LoadBMP(CHAR *Filename) { FILE *File = NULL; // 文件句柄 if (!Filename) // 确保文件名已提供
参考上图，几何图形是连续的坐标连接实现的，实际屏幕上的像素是离散化的点，分辨率越低的屏幕离散越剧烈，在图形的边缘必然会产生锯齿。
Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
glReadPixels 是 OpenGL ES 的 API ，OpenGL ES 2.0 和 3.0 均支持。使用非常方便，下面一行代码即可搞定，但是效率很低。
image 新建节点,删除其中自带的相机 image image 拖动一个球体进去,处理各项属性 image image image diffuse颜色贴图,漫反射贴图 image normal法线贴图 image specular高光贴图,镜面贴图 image reflective反射贴图 image emission发光贴图 image 贴图过程 image 导入引用节点 image image mip map渐变纹理图像 SceneKit默认启用了mip map技术,来加速远距离物体的纹理渲染 ima
选自arXiv 作者：Donghwee Yoon等 机器之心编译 编辑：蛋酱、张倩 在这篇论文中，研究者提出了 OUR-GAN，这是首个单样本（one-shot）超高分辨率（UHR）图像合成框架，能够从单个训练图像生成具有 4K 甚至更高分辨率的非重复图像。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.13799.pdf 传统生成模型通常从相对较小的图像数据集中，基于 patch 分布学习生成大型图像，这种方法很难生成视觉上连贯的图像。OUR-GAN 以低分辨率生成视觉上连贯的图像，
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
论文名称：Re-Identification Supervised Texture Generation
当今世界，随着科技的不断进步，生物识别技术已经成为了安全和身份验证领域的热门话题之一。如：人脸识别，指纹识别，虹膜比对，掌纹识别等。其中，掌纹识别技术作为一种生物特征识别方法，因其高度精准和高度安全性而备受关注。在这一背景下，越来越多的应用领域开始采用掌纹识别技术，包括金融、安全、物流和智能门禁等。本文将介绍如何在X86架构的嵌入式系统上部署一个开源的掌纹识别算法。
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
纹理实际上一种视觉特征，反映了图像上某种灰度变化的分布，体现出像素灰度与周围空间的一种关系，例如布匹纹理、木制家具纹理等，如下图所示布匹上纹理。
存在问题： opengl中如何渲染管线？ 解决方案： 绝大数OpenGL实现都有相似的操作顺序，一系列相关的处理阶段称为OpenGL渲染管线。图1-2显示了这些顺序，虽然并没有严格规定OpenGL必须
本帖参考Adrian Pennington近期发表在IBC的文章MPEG heads to the holograph，重点介绍了MPEG正在推广的基于视频的点云压缩技术 (V-PCC)。V-PCC解决了3D点云（空间中的一组数据点）的编码，以及相关的例如颜色的属性。其目的是启用包括人物角色表示在内的新应用。换句话说，人形化身或全息图作为沉浸式扩展现实的一部分在不久的将来就会实现。
OpenGL中的纹理可以用来表示照片，图像。每个二维的纹理都由许多小的纹理元素组成，他们是小块的数据，类似于我们前面讨论的片段和像素。要使用纹理，最直接的方式是从图像文件加载数据。我们现在要加载下面这副图像作为空气曲棍球桌子的表面纹理：
AI 科技评论按：2018 年 5 月 11 日，由微软亚洲研究院、清华大学媒体与网络技术教育部-微软重点实验室、商汤科技、中国计算机学会计算机视觉专委会、中国图象图形学会视觉大数据专委会合作举办了 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会，数十位 CVPR 2018 收录论文的作者在此论坛中分享其最新研究和技术观点。研讨会共包含了 6 个 session（共 22 个报告），1 个论坛，以及 20 多个 posters，AI 科技评论将为您详细报道。
这项工作解决了雾天基于激光雷达的三维目标检测的挑战性任务。在这种情况下收集和注释数据是非常费时费力的。在本文中，我们通过将物理上精确的雾模拟到晴好天气场景中来解决这个问题，从而可以将晴好天气中捕获的大量现有真实数据集重新用于我们的任务。我们的贡献有两个方面:1)我们开发了一种适用于任何激光雷达数据集的物理上有效的雾模拟方法。这释放了大规模雾天训练数据的获取，无需额外成本。这些部分合成的数据可用于提高几种感知方法的鲁棒性，例如对真实雾天数据的3D目标检测和跟踪或同时定位和映射。2)通过使用几种最先进的检测方法的大量实验，我们表明，我们的雾模拟可以显著提高雾存在时的3D目标检测性能。因此，我们第一个在透视雾数据集上提供强有力的3D目标检测基线。
有很多技术都致力于保护信息安全，其中有两类技术最为著名，一个是密码学，另一类就是密写术，也称为隐写术。应邀借此机会向大家谈谈隐写术这个很多人都不太熟悉的领域。本文将带领大家了解隐写技术发展的历史，现代隐写术的基本方法及问题。最重要的是，我将带领大家进一步了解深度生成模型(生成对抗网络)对隐写技术带来的影响。希望能通过对隐写领域的介绍，对大家在其他领域应用生成对抗网络有所启发。
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