——《微卡智享》 本文长度为1671字，预计阅读5分钟 前言 前两天刷B站时无意间刷到一个图片缩小后内容变的完全不同，蛮有趣的，视频下面也有源码地址，是用Python实现的，所以决定用C++ OpenCV...实现思路 # 实现思路 1 缩小后看到的图调整到正常图像缩小10倍后的大小 2 使用最邻近像素的原理将缩小后的图像像素点在正常图像上替换 3 替换完成的图像保存为新的文件 最近邻实现原理 01 放大效果...按照上面的原理，我们将隐藏的图缩小到原来图像十分之一后，针对关键的像素点替换掉我们缩小后的图像的像素点即可。 ?...可以看到上图中我们把图像放大后，会有马赛克的小点，其实就是把我们缩小的图像像素点已经替换完成了。 代码实现 ?...); //将图像保存到本地 imwrite("E:/DCIM/Resize/resize.png", dst); imshow("resize", dst); waitKey(0);
数学教授们又想到了抛开测距定位的创新思路。于是，他们尝试性地将一个相应的测速参数替代这个测距参数，再算。奇迹出现了——得出了准确的弹道精度。...中国官方发布的民用卫星高清照片 ◆ ◆ ◆ 一个方程将卫星图像质量提高30% 卫星翱翔太空，需要有一双明察秋毫的慧眼。但以前我国遥感卫星的图像质量却有待改进。...渐渐地，他们掌握了遥感成像的原理和特点。 专家们将卫星图像质量不高的问题，描述成数学语言，并将误差扩散过程转换为一个二维方程，然后对这个方程进行求解，从而使受到噪声斑点污染的图像恢复本来面目。...经过分析他们发现，光学图像处理方法是将噪声斑点抹掉，而雷达图像的噪声斑点抹掉后，图像信息的保真度不高，质量自然也就不清晰，传统的二维方程也就无法求解。...于是，他们先对二维方程进行改造，建立起一个全新的方程。就是这个方程，一举将图像质量提高了30%，达到国内领先、国际先进水平。
印度TCS机器人研究实验室的研究人员推出了一种名为“ Chitrakar”的人工智能（AI）系统，该系统将人脸的图像转换为可识别的非自相交环，称为Jordan曲线。...最后该曲线可以使用机械手生成人的原始图像的逼真的肖像。...在TCS机器人研究实验室团队的帮助下，他建立了Chitrakar，该系统可以将图像转换为由一条直线形成的图形，并最终将其转换为Jordan曲线。Chitrakar表示在印地语/梵语中创作画作的人。...该系统使用SOTA深度学习技术从照片中分割出人脸，并将其与图像增强技术相结合。然后，将增强的图像贴上由TSP求解器连接的点（其中每个点都被视为旅行推销员的目的地）。...相交去除技术将旅行商的最终路线转换为约旦曲线。 Chitrakar可以将人脸的任何图像自动转换为约旦曲线，该曲线可用于使用机械手来在纸上创建艺术素描。
在人工智能的浪潮中，AI 绘画平台如雨后春笋般涌现，但很少有平台能像 Ideogram 那样，将文字描述精准地转化为图像。...Ideogram 是一个革命性的 AI 工具，它利用先进的文本到图像的模型，允许用户通过简单的文字描述来生成高质量的图像，这一能力在当前市场上是独一无二的。...精准的文本渲染 Ideogram 的核心优势在于其对文本的精准渲染能力。用户只需要在提示框中输入他们想要的场景或对象的描述，Ideogram 就能理解这些文字并生成与之匹配的图像。...对于订阅了 Ideogram Plus 的用户，还可以将图像设置为私有，享受更多高级功能，如编辑图像、下载未压缩的 PNG 文件等。...它不仅仅是一个图像生成工具，更是一个创意表达和艺术创作的平台。随着 AI 技术的不断进步，Ideogram 将继续引领艺术创作和视觉设计的潮流，激发无限的创意可能。
LeCun 坚定地认为，SSL 是 AI 系统的必要前提，它可以帮助 AI 系统构建世界模型，以获得类似人类的能力，如理性、常识，以及将技能和知识从一个环境迁移到另一个环境的能力。...虽然 MAE 并不是一个新的想法，但 Meta 已经将这项工作扩展到了新的领域。 LeCun 说，通过研究如何预测丢失的数据，无论是静态图像还是视频或音频序列，MAE 系统都是在构建一个世界模型。...当然，Meta 并不是第一个成功将 Transformer 用到视觉任务中的团队。...想象一下，你有一个虚拟助理，他有你家的视频，可以告诉你一个小时之前你把钥匙放在哪里了。...他们将声音文件转化为声谱图，即信号中频率频谱的视觉表征，然后将部分图像掩蔽起来进行训练。重建的音频令人印象深刻，尽管该模型目前只能处理几秒钟的片段。
在本文中，我们将向您介绍最佳的时间轴插件，这些插件可以帮助您创建时间轴，而无需任何编码技能。 但是在此之前，让我们检查一下您应该在时间轴插件中寻找的一些功能。...您可以将这些短代码粘贴到您想要显示它们的帖子和页面中。 该插件可让您在时间轴上使用各种字体，图标和图像，以使其看起来更有趣。 该插件是跨浏览器兼容的，并且在所有设备上看起来都很棒。...4.很酷的时间表 很酷的时间表 是另一个出色的时间轴插件，可以帮助您以时间轴的形式讲述您的故事。 它提供20多种水平和垂直时间轴样式，使其看起来独特而有趣。...该插件与Elementor，WPBakery等其他页面构建器以及其他流行的选择兼容。 Cool Timeline是用户友好的工具，并具有大量文档来帮助您进行故障排除和解决问题。...10.内容时间表 内容时间表 是另一个功能强大，轻巧且响应迅速的时间轴插件，它提供了一种以时间轴的形式组织内容的简便方法。 您可以使用12种不同的卡布局，这些布局可以快速增强时间线的外观。
本地版本Comfyui Cascade工作流https://pan.quark.cn/s/76fc9e2a88f8 这是一个建立在Würstchen架构之上的创新文本到图像模型。...Stable Cascade的显著特点在于其采用的三阶段方法，这种方法不仅在图像质量、灵活性和微调能力上达到了新的高度，而且极大地降低了对硬件的要求，使得在普通消费级硬件上进行训练和微调变得轻而易举。...阶段 C 和阶段 B 将以两种不同的模型发布：建议在 C 阶段使用 3.6B 模型，因为该模型的输出质量最高。不过，对于那些希望将重点放在最低硬件要求上的用户，也可以使用 1B 参数版本。...左边的图像是原始图像，右边的四幅是生成的变体图像图像到图像的工作原理是在给定图像中添加噪点，然后以此为起点进行生成。下面是一个对左侧图像添加噪点，然后以此为起点进行生成的示例。...以下是我们将与模型一起发布的一些控制网：内绘/外绘：输入一张图片，并配上一个遮罩，以配合文字提示。然后，模型将根据提供的文本提示填充图像的遮罩部分。
而如图所示，采用了UNet的结构，其可以通过将条件映射输入到第一个卷积层中来加速。...这允许模型在不同阶段利用不同的知识。通过将tau设置为0.2，可以使用计划采样来改善图像质量，并扩展模型以生成具有类似人形形状的其他对象。...表格中的数字来自相应的论文， \mathrm{LDM}^{*} 是在COCO数据集上进行微调的模型。GLIGEN是建立在 \mathrm{LDM}^{*} 之上的模型。...讨论 本文的贡献在于提出了一种新的文本到图像生成方法GLIGEN，它赋予了现有的文本到图像扩散模型新的定位可控性。...另一个限制是，模型的性能高度依赖于提供的定位信息的质量。此外，模型生成具有细节的图像的能力也受到限制。作者建议未来的工作重点应该放在改进模型处理复杂定位信息和生成更逼真、更详细图像的能力上。 6.
本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的，需要更多的文章进行探讨。...在本文中，我们将讨论Keras并且展示两个示例——其中一个使用Keras完成简单的预测性分析任务，另一个进行图像分析。 何为Keras？...运行于Theano和TensorFlow之上的Keras api Keras是一个高级Python神经网络API，它能够运行于TensorFlow和Theano之上。...Keras的开发重点在于支持快速实验。 何为Theano和Tensor Flow？...随着细节的深入，我们将一步步打开这个文件，看看隐藏在文件背后的信息。 ? 第二步：使用VGG 我们在第一步中简单地使用了一个完全为我们建立的模型，这个模型能够识别各种各样的图像。
LFW人脸图像数据集是一个大型的人脸数据集，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛，其人脸图像来自网络，且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了，这一点挺方便的。...按人名分类好的人脸图像 LFW不像CelebA一样有具体的戴眼镜与否等标签，不过官方也给出了一个txt文件，记录了各个人分别有多少张人脸图像，因此如果要做人脸识别的测试，可以筛选出有多张人脸图像的人的文件夹来做测试...首先我们把上面的记录了所有人名及对应图像数的txt保存起来，然后用python代码去遍历该txt，找到那些图像大于一张的人，保存到另一个txt中： import os f = open("nameAndNum.txt...因为我在一开始的时候只同步推进两个指针找，发现时不时出现找不到txt中的人名文件夹的情况，但实际上文件夹似乎确实在，可能是编码之类的问题导致没识别成功，但这很麻烦，总是移动几个文件夹就停了，而且除非你打印出来...，不然你也不知道是哪个没找到，即使打印出来了，要在那么多文件夹里找也是件挺麻烦的事。
DALL·E 2 的一项新功能是修复，在 DALL·E 1 的基础上，将文本到图像生成应用在图像更精细度的级别上。...该模型可以填充 (或删除) 对象，同时考虑房间中阴影的方向等细节。 DALL·E 2 的另一个功能是生成图像不同变体，用户上传一张图像，然后模型创建出一系列类似的变体。...DALL·E 2 是建立在 CLIP 之上，这是许多文本 AI 应用程序使用的 GPT 模型。但单词匹配并不一定能符合人们的预期，而且预测过程限制了图像的真实性。...CLIP 是原版 DALL·E 功能实现的基础，是一个负责给图像重排序的模型，旨在以人类的方式查看图像并总结其内容，OpenAI 迭代创建了一个 CLIP 的倒置版本——「unCLIP」，它能从描述生成图像...扩散模型的特点在于，在牺牲多样性的前提下，能大大提升生成图像的逼真度。
再在两条线交叉的地方放置另一个矩形准备用于放置LOGO，这样便大体画出了图片的主体形状。 ?...增加图像剪影 拷贝一层人物，然后再创建一个新图层填充灰色并置于拷贝人物图层的上方，右击灰色图层选择创建剪贴蒙版，这样便得到了一个灰色的人物剪影，制作好的剪影可以酱图层相互链接方便操作。...我们将其导入工程后用类似于上一步制作图像剪影的方法将两张图片使用剪贴蒙版填充入两条矩形线中，调整图片的位置展现出自己想要的部分，再将之前准备好的LOGO放入两线的交界处。 ?...新增两个图层，一个水彩图层置于底层的灰色背景上面，另一个位于全部图层之上，然后在网上下载适合的水彩画笔，导入PS，调整好颜色大小方向后在想要的地方画上颜色。再微调一下背景的颜色是图片整体更为协调。...其实最后做出来后还是不满意，虽然没那么亮了但是画面显得很乱，不过毕竟是自己做的，坚持着当个两星期桌面壁纸吧。（逃 工程文件和另外找到的几张好看的壁纸压缩后放在网盘了。
在将图像提供给算法之前，把图像调整为固定的分辨率，但不能对可变长度的句子进行相同的处理。...当然，PyTorch也会自动计算梯度，并且速度非常快，而且是可扩展的。 Caffe2 这听起来可能不太现实，Facebook今年也发布了另一个的DL框架——caffe2。...FlashText的优点在于无论搜索条件有多少，运行时都是一样的，而正则表达式中运行时将随着条件数几乎呈线性增长。...另一个选择是转向使用Selenium这样的库，它允许你以编程方式与Web浏览器交互并运行Javascript代码。有了这个，问题就可以解决了。...如果你熟悉这些库，那么语法将很简单易懂。通过skorch，你会得到一些抽象的代码，所以你可以把更多的精力放在真正重要的事情上，比如做数据科学。
2.我们创建了一个与原始图像形状相同的黑色图像： 3.创建一个蒙版：然后我们使用cv2.fillPoly()将我们的三角形（带有白色线条）放在我们的黑色图像之上以创建一个蒙版。 4....在我们的原始图像上应用蒙版以获得只有我们的 ROI 的裁剪图像。 此步骤的输出： 三、获取线 下一步是通过 ROI 以获取图像中的所有直线。...相反，这只是一个将从 Step5 调用的实用步骤，因此首先查看 Step5，并在需要时访问此步骤）。...converting to 1d array cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 10) return image 我们定义了另一个效用函数来从它的参数...如果你们注意到Step3的输出图像，则此步骤会将Line1和Line 2放入左侧组，将Line3放入右侧组。
但深度学习仍然只是计算机视觉的一个工具，且显然不是解决所有问题的灵丹妙药。因此，本文会对此进行详细阐述。也就是说，我将说明传统的计算机视觉技术为何仍十分有用，值得我们继续学习并传授下去。...如果在另一个图像中存在着词袋中相当一部分的特征，那么这个图像就被归为包含那个特定对象（如椅子、马等等）的分类。 这种图像分类的特征提取方法的难点在于你必须在每张图像中选择寻找哪些特征。...随着你试图区分的类别数目开始增长，比如说超过 10 或 20，这就会变得非常麻烦甚至难以实现。你要寻找角点？边缘？还是纹理信息？不同类别的对象最好要用不同种类型的特征来描述。...现在你可以通过前文叙述的旷日持久的过程来训练一个深度神经网络去检测勺子，或者你也可以写一个简单的以红色为阈值的算法（将任何带有一定范围红色的像素都标记为白色，所有其它的像素标记为黑色），然后计算有多少白色的像素...首先，本文将目光放在了深度学习往往需要大量数据才能表现良好这一问题上。有时并不具备大量数据，而传统计算机视觉在这种情况下可作为一种替代方案。第二，深度学习针对特定的任务偶尔会做过头。
一个关键问题是，在一个数据集中标注的对象类别在另一个数据集中可能没有标注，即使这些对象本身出现在后者的图像中。此外，由于标注逻辑的不同和类别重叠的不完整，合并不同的数据集往往是不可能的。...论文还展示了一种识别最佳模型架构的方法，因为并不是所有任务都可以一起训练。一个显著的挑战在于确定哪些参数在不同任务之间共享，任务的次优分组可能导致负迁移，即在无关任务之间共享信息的问题。...例如，YOLOv8x有6个参数化的NECK部分模块，因此每个任务可以与另一个任务共享其中的任一模块。...第一个任务的数据集包含22个类别，训练集中有27,146张图像，验证集中有3,017张图像。第二个任务的数据集包含18个类别，训练集中有22,365张图像，验证集中有681张图像。...为了比较架构搜索方法对结果的影响，论文还训练了一个模型，其中所有的NECK部分参数都是任务特定的，然后将发现的架构的准确性提升与之进行比较。
一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。 在本教程中，我们将描述什么是主干以及最流行的主干类型。 2....当输入图像时，CNN 可以学习不同的特征。例如： 网络的初始层学习低级特征，例如线、点、曲线等。 网络中间的层学习构建在低级特征之上的对象。 顶层可以根据前一层的特征理解高级特征，并完成分配的任务。...除此之外，还可以使用使用不同数据训练的预训练网络。这要归功于迁移学习技术。例如，神经网络在一个数据集上学习一些模式，稍加调整就可以将它们用于另一个数据集。当然，数据集越相似，我们期望的结果就越好。...神经网络中的主干 除了图像分类，更复杂的 CNN 架构可以解决不同的计算机视觉任务，例如对象检测或分割。多亏了迁移学习，我们可以在另一个最初为图像分类训练的 CNN 之上构建用于对象检测的架构。...在这种情况下，我们使用 CNN 作为特征提取器，它实际上是对象检测模型的骨干： 通常，术语主干是指将输入数据处理为某种特征表示的特征提取网络。
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