使用显微镜对大样本进行全片扫描并导出图片是一个很常见的需求，但是导出的图片往往会非常大，动辄是几个Gb的大小，常规的看图软件根本无法打开，更别提对它进行后续的编辑操作了。
显示分辨率一定的情况下，显示屏越小图像越清晰（比如MacBook），反之，显示屏大小固定时，显示分辨率越高图像越清晰。
在客户端开发的过程中免不了要接触的就是像素，屏幕分辨率，这些概念是比较常见的，但很多时候真的就只是用而已，并不知道他们到底是一种什么关系，想起之前做看图的时候，经常就会遇到一些很有意思的图片文件，那个时候就研究了一下这几个概念。近来突然想起，就记录一下。
这个就不需要教了吧，上网找自己需要的素材图片，最好用同样格式的图片，方便后续的批量处理，如果图片多了，可以对等下的代码做一定修改，弄成对应格式的批量处理。
参考:https://www.jianshu.com/p/3c5ac5fdb62a
所见不一定即所得 眼睛是心灵的窗户，也是蒙蔽你的一种途径。 假设，我给你一张图片，你觉得肉眼可以观察到全部的细节吗？ 屏幕上一张清晰的图片 肉眼在屏幕上看到图片的清晰度由三个因素决定，一是图片像素本
Exif数据是在拍摄时由相机软件生成並嵌入到JPG文件中，没有规定必需生成哪些数据，一般就选几个常用的，不同厂商也有不同的选择，这就是为什么不同相机拍的照片其Exif所包含的内容不一样。
前言 随着移动端的发展，现在越来越注重性能优化了。这篇文章将谈一谈对于图片的性能优化。面试中又会经常有这样的问题：如何实现一个图像的圆角，不要用cornerRadius ---- 模拟器常用性能测试工具 Color Blended Layers(混合图层->检测图像的混合模式) 此功能基于渲染程度对屏幕中的混合区域进行绿->红的高亮(也就是多个半透明层的叠加，其中绿色代表比较好，红色则代表比较糟糕) 由于重绘的原因，混合对GPU(Graphics Processing Unit->专门用来画图的)性能会
第三课：图生图入门及应用 *觉得笔记不错的可以来个一键三连♡ 更新于2023.7.24 🚩00:00前言
Pixea Plus for Mac是一款轻量级图片浏览软件，支持众多图片格式，可显示直方图、EXIF 信息，还支持键盘快捷键和触控板手势，提供基本的图像处理，包括翻转和旋转、显示颜色直方图、EXIF 和其他信息，并且拥有超高分辨率，支持键盘快捷键和触控板手势，显示档案中的图像，而不提取它们。 Pixea Plus for Mac(极简式看图软件) v3.0激活版
本文介绍了基于深度学习的图像超分辨率技术，该技术可以生成更高清晰度的图像，并可以应用于各种领域，例如视频处理、医学成像和自然语言处理等。该技术使用深度学习算法来学习图像的底层表示，并利用这些表示来生成更高质量的图像。该技术还可以使用基于注意力的方法来选择最相关的图像区域，从而进一步提高图像质量。本文还介绍了一种基于深度学习的图像超分辨率技术，该技术可以在手机端使用，并可以节省用户75%的流量。
通常情况下，我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的（相同）图像。例如，当我们在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。
BMP是windows的一种图片格式，其组织方式其实相对简单喽，一个简单表示bmp文件的头结构 （BITMAPFILEHEAER）+ 一个表示图片信息的结构（BITMAPINFOHEADER）+ 一个表示调色板的结构（可选）。剩下的便是存储的每一个像素点对应的R,G,B值。
计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文《Machine Perception of Three-Dimensional Solids》，标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。在发展了50多年后的今天，我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有“无中生有”能力的几个有趣尝试： 超分辨率重建； 图像着色； 看图说话； 人像复原； 图像自动生成。 可以看出，这五个尝试层层递进，难度
作者：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生。曾在国际顶级期刊和会议发表学术论文，其Must Know Tipss in Deep Neural Networks受邀发布于国际知名数据挖掘论坛KDnuggets和Data Science Central。 本文选自《程序员》，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》。 计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文
AIGC、AI PC风起云涌，整个半导体行业都在抓住这个千载难逢的良机。从上游芯片企业，到广大设备厂商，再到生态软硬件公司，以及各种机构组织，无一不倾尽全力。**无论是AIGC，还是AI PC，根基都是强大底层硬件和算力的坚实支撑，动力则是广阔生态支持和应用场景的落地，软硬结合，才能真正释放AI的潜力，才能真正颠覆千行百业的体验。**作为几十年来半导体行业执牛耳者，Intel可以说是“天选之子”，CPU+GPU+NPU三大计算引擎组成XPU算力平台，无与伦比的号召力和影响力则是一呼百应。**Intel倡导的AI PC已经得到数百家IHV独立硬件供应商、ISV独立软件供应商和大量独立开发者的鼎力支持，基于酷睿Ultra的AI PC产品将在今年达到230多款，专属的AI加速功能将超过300项。**可以说，对于AI PC能干什么，尤其是酷睿Ultra AI PC能干什么，Intel已经给出了初步的答案。
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频，他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看，肯定没有!
欢迎大家关注。话不多说，直接上张图，看看一笔画完游戏是什么样的，我们需要将灰格子都走完且只走一遍 Z
过了一个星期，笔者花了整整几天时间学习的整理，下面是第二篇即数据结构基本概念篇。很辛苦，希望会对大家有一点帮助。另外，本文系列第一篇在这里：看图学算法（一）算法基本概念篇。
前言：本来我是做电视应用的，但是因为公司要出手机，人员紧张，所以就抽调我去支援一下，谁叫俺是雷锋呢！ 我做的一个功能就是处理手机中的应用ICON，处理无非就是美化一下，重新与底板进行合成和裁剪，用到了很多Bitmap的知识。本来之前一直想写一些关于Bitmap的博客，正好这是个机会，因此Bitmap那些事系列博客诞生了。这个系列我会把学习Bitmap的一些知识发布出来供大家参考和交流。 在手机中图片一般都是指Bitmap图片，为什么要说Bitmap呢？因为大家在开发应用的时候，都会使用一些图片来表现UI，
右边则是工程代码编写的地方，pages目录下存放着所有页面相关的文件或目录，index目录和logs目录就代表着以上的两个页面：
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。
这篇文章主要的工作算是机器学习和神经科学的结合工作，需要读者在这两个方向有一定的基础。 另有科普版本，结构更加清晰，不过删减了很多内容。科普版本如下： 用深度学习来解析梦境中出现的物体 - 行为与认知神经科学 （https://zhuanlan.zhihu.com/p/27948255） 机器学习简介：机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。最近大火的深度学习则是机器学习的一个分支，主要用基于人工神经网络的各种方法来实现目的，现在有很多变种，本文中使用的神经网络是一个
图像深度：指存储每个像素所需要的比特数。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度数(单色图像)。例如彩色图像每个像素用 R, G, B 三个分量来表示，每个分量用 8 为所以像素深度是 24 位，可以表示的颜色数目是 2^24。单色图像每个像素需要 8 位，则图像的像素深度是 8 位，灰度数目为 2^8。
SEO图像优化的目的主要是为了提升图片在搜索引擎中的曝光率，从而增加网站的关注度。在网站设计中，重点放在图像的规划中，符合规则的图像能在搜索中发挥巨大的作用，在图像板块中位于首页，更有利于推广活动。研究图片的关键字。想要图片在搜索引擎中能够在较前的排名，您需要知道正在搜索的内容。根据SEO研究提前规划您的图像描述，这可以通过Semrush，Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。让您的图像出现在查找位置中！将特殊关键字添加到图像描述中。“意见”，“专家意见”，“前10名”，“评论”，“价格”，“比较”，“排名”，“测试”是添加到类别或产品中以查找信息的最常见关键字。回答此需求并将其添加到您的图像中！如果您正在销售手机，请将其设置为：“三星s10测试”或“快速智能手机排名”。规则很简单。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述使用相关的图像格式。就像分辨率和大小优化一样，搜索引擎会查看图像的格式，以评估其作为搜索结果显示的价值。格式通常会影响加载的大小和速度，从而影响搜索引擎的选择。所以尽可能使用WebP或类似格式左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述保证材料质量。不要使用大量的库存图像，尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像，没有像素化，没有模糊，良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐，更高的排名。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述注意照片的大小。照片的分辨率和大小对搜索引擎来说起着重要作用。不要采取所谓的“越大越好”的方法。尽量将图片保持在5 MB以下，以便快速加载以获得更好的用户体验并提高您在搜索引擎中的位置。包括产品图片！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述延迟加载为了使网站排名更高，其图像更受搜索引擎的欢迎，您可以使用延迟加载技术。随着用户在站点中前进，它会逐渐加载图像，从而允许更流畅的浏览以及更短的页面加载时间。它还将改善用户体验，因为它有助于更快地访问内容。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述图片替代标记一个好的图片alt标签（您在网站HTML中通过“alt”属性分配给图片的描述文本）的关键是关键字的巧妙放置。不要用流行的关键字过度替代文本，最好使其与图像内容相关，并直观地放置其中的一两个。在多语言网站中，管理所有相关语言的alt标签 - 这意味着更多的本地化任务，但肯定值得一试。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述将照片放置在网站内。重要的是，您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近，并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议，并使用相关图像说明您的良好文本。一步一步地，这将作为电子商务业务的总体策略得到回报。这是图像SEO更进一步！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述避免将重要内容仅放在图像中。对于搜索引擎来说，从图像中提取内容和含义仍然很困难。如果您打算将重要信息传递给您的客户/读者，请避免仅将其放在图像中。尽管信息图表很有用，但在文本中描述它们对SEO是有益的。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签，而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。使用连字符和描述性名称。诸如DSC123123_a.jpg之类的解决方案。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结构化数据非常重要。搜索引擎会突出显示特殊格式的内容，例如烹饪食谱，简短的传记，产品表等。如果您将网站设计为明确列为结构化数据（包括图像）的格式内容，则可以从搜索结果列表中的公开位置中受益。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结论通过我们的指南列表，我们引导您解决了图像优化问题。现在，是时候在实践中运用你的知识了。SEO图像优化的规则
1.码流类型 码流类型分复合流和视频流两种。 复合流：录像信息包含视频和音频； 视频流：录像信息仅包含视频信息； 适用场景：支持音频通道摄像机，在对应的通道上需要将视频流改成复合流。
本页面收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别，图像生成，看图说话等等方向的代码，以便大家查阅使用。 图像生成 绘画风格到图片的转换：Neural Style https://lin
在项目开发的过程中，经常会遇到要查看图像细节的问题，这时候我们通常会，滚动滑轮将图像放大，或者使用电脑内置的放大器功能进行查看，如下图所示，是我使用Altium Designer软件的高清晰图像导航功能查看PCB细节的效果：
计算机视觉 (Computer Vision, CV) 是一门研究如何使机器“看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表的该领域第一篇博士论文“Machine Perception of Three-Dimensional Solids”（http://t.cn/RYiIO9N），标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。 在发展了50多年后的今天，我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有「无中生有」能力的几个有趣尝试：1）超分辨率重建；2）图像着色；3）看图说话；4）人像复原；5）图像自
文章简介： 现在的页面，一般都离不开图像，而怎么做才能让我们的页面中的图像加载的又快又好呢？在优化页面速度的时候还有什么事是你所不知道的呢？ 下面看看今天我为大家带来了哪些关于web图像的你所平时不一定关心的事与一些有建设性的建议吧： 1)关于web页面中的图像你需要关注的关键点有那些？ 2)web页面中图像的格式选择需要注意什么？ 3)标签的用法细节小结第一个问题 关于web页面中的图像你需要关注的关键点有那些？ 示例图 像示例图中的图片一样，平时我们写页
通过这道题可以加深对png结构的了解，相关考点在国内很少见，是很不错的一道题 ~ [SuSeC CTF] perceptron 附件链接：https://pan.baidu.com/s/1oyXUbwRP0EFALdR6A-ZWjA 提取码：vurw 题目描述 Simulating the human brain is currently impossible, but perceptron is trying to do that! Hint 1：There are many same sizes IDA
目标分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从图像或视频中准确地分割出特定的目标或对象。与目标检测关注物体位置和边界框不同，目标分割要求精确地识别并标记目标的每个像素，实现对目标的像素级别理解。
论文详细介绍 通过从脑部MR图像中分割155个神经结构来验证该网络学习3D表示的效率 目标：设计一个高分辨率和紧凑的网络架构来分割体积图像中的精细结构 特点：大多数存在的网络体系结构都遵循完全卷积下行-向上采样路径。具有高空间分辨率的低层次特征首先被下采样用于更高层次的特征抽象;然后对特征图进行上采样，以实现高分辨率分割。本论文提出了一种新的3D架构，它包含了整个层的高空间分辨率特征图，并且可以在广泛的接受领域中进行训练 验证：通过从T1加权MR图像中自动进行脑区分割成155个结构的任务来验证网络，验证了采用蒙特卡罗方法对实验中存在漏失的网络进行采样来对体素水平不确定度估计的可行性 结果：经过训练的网络实现了通用体积图像表示的第一步，为其他体积图像分割任务的迁移学习提供了一个初始模型
像素到像素的预测 每次写一篇都为了自己更深的思考，也希望大家能读懂，一丢丢都不难。这篇论文解决的问题是使用通用框架解决像素到像素的预测，按照从上到下，从做到右说明：上图的第一幅分割街景图恢复成真是街景图，第二幅使用不同颜色的块生成真实建筑，第三幅图是常见的灰度变彩色，第四幅是将空中照片生成地图（谷歌地图），第五幅是图片的风格转移，第六幅图是通过简单的草图生成真实物体。综上，这些任务都是将一张输入图片翻译成另一张
Bitmap - 称作位图，一般位图的文件格式后缀为bmp，当然编码器也有很多如RGB565、RGB8888。作为一种逐像素的显示对象执行效率高，但是缺点也很明显存储效率低。我们理解为一种存储对象比较好。
现在已经有了上下两条水平参考线，我就可以比较准确地使用矩形选框工具，画出绿色背景的蚂蚁线了。
上面这张图的分辨率是 512 * 512。我在 PS 创建一个 1024 * 1024 的画布，它可以容纳4张星星图片。
在 PC 端，视口指的是浏览器的可视区域，其宽度和浏览器窗口的宽度保持一致。在 CSS 标准文档中，视口也被称为初始包含块，它是所有 CSS 百分比宽度推算的根源，给 CSS 布局限制了一个最大宽度。
1. Distribution-Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation
初入java，想用java来实现游戏脚本功能，但是奈何刚刚入门。于是我就将其分为了几个板块：1屏幕截图，2图片比对获取关键坐标，3对关键坐标进行操作。
项目结构例如以下图所看到的，使用不同sdk版本号建立的项目项目结构有所不同，整体同样，高版本号添加了一些包结构
不同Android版本，对一张图片的内存处理方式是不一样的，使用不正确会导致OOM的发生，这篇文章带你梳理内存占用情况，选择适合你的图片加载模式，解决OOM问题。
Sprite Atlas（精灵图集） Sprite Atlas 针对现有的图集打包系统Sprite Packer在性能和易用性上的不足，进行了全面改善。除此之外，相比Sprite Packer，Sprite Atlas将对精灵更多的控制权交还给用户。由用户来掌控图集的打包过程以及加载时机，更加利于对系统性能的控制。 Sprite Atlas的主要有以下三个功能： 1.创建、编辑图集以及设定图集参数
来源：the verge 编译：Cecilia 【新智元导读】人工智能在天文学上得到许多应用：识别星系图片、分类数据、制造信息填补对宇宙的认识盲点等。此外，研究人员发现神经网络能比人类更快地分析引力透镜效应。AI有潜力成为人类探索宇宙的完美工具。 人类做了许多努力去探索宇宙。 现在又有了新的探索工具。天文学家Carlo Enrico Petrillo Petrillo训练了一个AI程序来替他查看星系。 当一个巨大的物体（一个星系或一个黑洞）在遥远的光源和地球上的一个观测者之间来回转动时，它会使周围的空间
最近在复现一篇文章《A comprehensive single-cell map of T cell exhaustion-associated immune environ- ments in human breast cancer》，它配套的数据在 E-MTAB-10607 中可以看到。这篇推文主要记录了文献中的第一次降维聚类分群的命名的过程。
上一篇把屏幕适配相关的概念梳理了一下，主要也是为了能更好的理解后面内容，那从这篇开始就要讲解适配方案啦，没看第一篇的可以先看这篇：Android全面的屏幕适配方案解析(一)
1、Android手机屏幕大小不一，有480x320, 640x360, 800x480.怎样才能让App自动适应不同的屏幕呢？ drawable- hdpi、drawable- mdpi、drawable-ldpi的区别： (1)drawable-hdpi里面存放高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) (2)drawable-mdpi里面存放中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) (3)drawable-ldpi里面存放低分辨率的图片,如QVGA (240
论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型，称为DDcGAN，网络结构包含两个鉴别器，分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征；在训练过程中，希望辨别器无法区分源图像（红外图像和可视图像）和融合图像，这个过程中不需要自己设计特定的融合机制，同时也不需要ground truth图像；论文中提出的方法还可以应用到医学图像融合问题。
今天是10月24日，既是程序员节，也是程序员感恩节。这一天，大家纷纷向那些无私奉献、一心为民的好人们，送出“好人一生平安”的美好祝愿。而“1024”，既是这一句话的数字密码。
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