GIMP（ GNU 图像处理程序(GNU Image Manipulation Program)）是一个一流的开源自由的图像处理程序。加州大学伯克利分校的 Peter Mattis 和 Spencer Kimball 早在 1995 年的时候开始了该程序的开发。到了 1997 年，该程序成为了 GNU 项目 官方组成部分，并正式更名为 GIMP。时至今日，GIMP 已经成为了最好的图像编辑器之一，并有经常有 “GIMP vs Photoshop” 之争。
问：对于码农来说，有哪些可以提高开发效率的技巧？ 答：Ctrl+C、Ctrl+V。 （图片来源：知乎） AI科技评论发现：近日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（Computer Science
脚本编程几乎在每一个平台上都存在，这是因为利用脚本常常会简化、加快很多批量处理的工作，它能实现很多传统编程语言的功能，但是对编写者却不需要关心什么编译器、解释器之类的东西，各个平台一定带有这玩意儿，因为系统本身就使用了很多脚本来完成启动、初始化等功能。一般的脚本语言的执行只同具体的解释执行器有关，所以只要系统上有相应语言的解释程序就可以做到跨平台。 所有的脚本都有如下特性：语法、结构、学习和使用都很简单。不需要编译，一边解释一边执行。重开发快捷而不是效率。目前的脚本有好几十种，常见的也有十几种，遍布各个
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2004.13060v3.pdf
Topaz Gigapixel AI是一款强大的图像放大软件，可以将低分辨率的图像放大到高分辨率，同时保持高质量和细节，并在图像增强、修复和复原方面实现更好的效果。Topaz Gigapixel AI适用于各行业，包括摄影、图像处理、医疗、警务、科技、学术研究等领域。
WRLD 是一组派生宏，基于 Learn wgpu 教程，用于让 wgpu 代码简单、愉悦、更安全。示例：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 GIMP(跨平台图像处理程序)是一个开发源代码的光栅与图像编辑的先进功能，关于GIMP的界面，初学者都了解吗?下面是小编整理的关于gimp教程中gimp界面介
我们在Linux下经常要用到管道操作符，也就是"|"，即一个竖线。 这个操作符的作用对于经常使用Linux的人来说，看上去十分直观：
随着深度学习的发展，图像、声音的识别几乎都是它的天下。但深度学习需要很大的空间来存储参数，而且推理的时间与所使用的硬件关系很大，于是对于成本是有很大的要求的，对于很多项目未必值得这么做。
以下资料按字母表顺序排列 Abseil : https://abseil.io/docs/python/quickstart Abseil 是用于构建 Python 应用程序的 Python 库代码，主要用于处理程序的命令行输入。 Airium : https://pypi.org/project/airium/ Airium 是一个简单易用的 Python 库，让用户能够用 Python 语言书写 HTML 代码。 BeautifulSoup : https://www.crummy.com/
数字图像取证分析是应用图像科学领域里的一种专业知识，这项技术可以在法律事务中解释图像的内容或图像本身所代表的含义。数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。
Adobe Photoshop是业内领先的图形处理软件之一。它可以在不损失图像质量的情况下对照片、图像、视频等进行处理和编辑。对于众多Mac用户来说，他们需要下载一款Mac版的Photoshop软件，以便更好地完成图像处理的工作。今天，我们将介绍一个最新版本的Mac版Photoshop -- Photoshop 2023 for Mac 最新v24.2激活版，详细介绍它的特点和功能。
其实，使用GDI+在窗体上绘图很简单，只要override Form的OnPaint方法，在这个方法里拿到绘图对象（Graphics） 写绘制代码就可以了。 我们可以重写onPaint方法，定义如下:
🔍 搜索词条：Go语言, Google Doodle, 开发速度, App Engine, 图像处理
我平时喜欢分析各种照片,里面拍照得角度,拍摄时间等等.一直也苦于没有找到一款心仪得强大工具.但是前些日子碰到了.它就是Amped Authenticate.
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
相信mac用户对于Preview软件并不陌生，这是mac电脑自带的一款应用程序，熟悉这款程序的用户往往能够十分熟练地处理这一问题。然而，如果是mac电脑的新用户，可能会对于这款应用程序感到十分陌生，对这个名字也只停留在单词含义的层面。因此，本文将对这款软件进行简单介绍，并说明哪些文件可以在电脑上用该软件打开并使用。
它是一个 Java 类，用于扩展托管通过请求-响应编程模型访问的应用程序的服务器的功能。
工欲善其事，必先利其器。如今 Web 开发标准越来越高，Web 开发者也在不断寻找途径提升自己的技能。为使大家的开发工作更顺利进行，本文整理了 10+ 款比较优秀的 Web 开发工具，希望对你有帮助。
我们在工作或学习过程中，有许多时候会接触到 Linux，然后便想要自己亲自试试这个系统，但苦于没有系统学习过，所以想要打造自己的工作环境难免会遇到许多困难。为了防止大家踩我踩过的坑，才有了这篇博客。本博客将主要从 系统设置、常用软件安装、开发环境搭建、系统美化 三个方面着手，手把手教你如何从零打造自己的 Ubuntu （基于 Ubuntu 18.04.4 LTS ）工作环境。
麻省理工学院（MIT）的科学家们已开发出了一款名为CodeCarbonCopy（CCC）的新工具，其中一名开发成员Stelios Sidiroglou-Douskos表示：“CodeCarbonCopy能够实现软件工程界梦寐以求的目标之一：自动重用代码。” 通过CodeCarbonCopy，开发人员可先选择A软件的一段程式码，再选择B软件的插入点，系统就能自动进行必要的变更，如改变参数名称等，以确保代码妥善的植入B软件中。并且，在移植代码时，CodeCarbonCopy还能执行静态分析，移除在A软件中必要但
Adobe Photoshop 是一个高级的图像编辑和设计工具，适用于 Windows 和 macOS。相信你一定知道它，甚至日常工作中也需要用到它，你如果想在 Linux 上使用 Photoshop，可以通过在虚拟机中使用 Windows 或者使用 Wine，但是真的用起来却不是很理想。
验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，本文主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！欢迎微信关注公众号“智能算法”，带您体验不一样的人生。 1. OpenCV 简介：OpenCV全称是:Open Source Computer
但是，当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！
在ROS的世界里，最小的进程单元就是节点（node）。一个软件包里可以有多个可执行文件，可执行文件在运行之后就成了一个进程(process)，这个进程在ROS中就叫做节点。 例如有一个node来控制底盘轮子的运动，有一个node驱动摄像头获取图像，有一个node驱动激光雷达，有一个node根据传感器信息进行路径规划……这样做可以降低程序发生崩溃的可能性
在这篇简短的文章中，我将解释一种加速 Web 应用程序的常用方法。它涉及将任务从主线程中移开并将它们放在队列中以进行异步处理，使用队列单独组织和处理这些任务。
随着嵌入式系统越来越复杂，对性能和灵活性的需求也越来越高。FPGA（Field Programmable Gate Array）作为一种可编程逻辑器件，在嵌入式系统中扮演着越来越重要的角色。本文将重点介绍FPGA在嵌入式系统中的加速、定制与灵活性的优势，并通过代码实例和深度内容进行阐述。
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
索尼IMX708是一块1/2.43英寸CMOS图像传感器，，像素为4608*2592（12MP），最高可以拍摄1080P/50P、720P/100P、480P/120P视频，以及支持通过Quad Bayer技术实现HDR模式输出，获得更好动态范围，但像素会降低到3MP，此外它还支持相位差对焦（PDAF）。我找不到数据手册（肯定找不到），但是可以知道是2020年发布的OPPO Find2 上面是有一颗708，被称之为电影镜头（超广），首先是成像的素质高，且作为广角镜头出现，其次就是小对焦距离（只要像素密度够高就可以实现）.
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不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最为常见，其处理速度较低，没有操作系统，无法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统，针对平台和应用的特点，制作合适的文件系统，为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
告诉你们一个秘密：所有的DevOps 云工具是如何进入我的应用程序又与世界联系起来的对我来说至今仍然是一个迷。但是，随着时间的推移，我已经逐渐意识到，了解如何去配置大规模机器和应用程序的来龙去脉是开发员必须具备的重要能力，就像成为一名专业的音乐家的过程一样。如果你想成为专业的音乐家，你当然需要知道如何演奏乐器，但是，如果你不了解录音棚的作品或者不知道如何融入一个交响乐团，你也将很难在这样的环境中工作。 在软件开发的世界里，将你的代码融入大世界中和编写代码同样重要。DevOps能够很好的做到这一点。 所以
在构建用户界面时，控件扮演着至关重要的角色。它们不仅负责展示内容，还处理用户的交互。
如果这里出现这个，是电压不够，因为我上面是USB转TTL上面的5V直接PI，后面就报错了。
PHP（PHP: Hypertext Preprocessor的缩写，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和 Perl的特点，入门门槛较低，易于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。PHP的文件后缀名为php。小编帮你细数PHP的四大特性八大优势：
脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段，帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密。伴随着研究的不断深入，各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新，以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野。如何用它们来完善和深入我们自己的研究，成为多数研究者共同的问题。
Halcon机器视觉算法是Halcon软件的核心组成部分，包括多种图像处理、分析和识别算法。这些算法为用户提供了丰富的工具，使得开发人员可以快速构建高效、准确的机器视觉应用程序。
Adobe Photoshop是Adobe Systems开发和发行的图像处理软件，主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。PS有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。支持的系统有Windows、安卓与Mac OS， Linux操作系统用户可以通过使用Wine来运行Adobe Photoshop。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 图片处理应用Prisma背后的创业公司推出了新网站Prismalabs.ai，向到2B领域转型。 Prisma，大概可以算是风格迁移App的鼻祖
今天给大侠带来基于FPGA的数字视频信号处理器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，视频信号概述和视频信号处理的框架。话不多说，上货。
上一篇博客 【Android 内存优化】Android 工程中使用 libjpeg-turbo 压缩图片 ( JNI 传递 Bitmap | 获取位图信息 | 获取图像数据 | 图像数据过滤 | 释放资源 ) 介绍了从 Java 层传入 Bitmap 对象到 JNI 层 , JNI 层获取到了图像对应的 RGB 像素数据 , 本篇博客中将获取的图像数据进行压缩 , 存储到 JPEG 格式图片中 ;
通常我们生活中遇到的图像，无论是jpg、还是png或者bmp格式，一般都是8位的（每个通道的像素值范围是0-255），但是随着一些硬件的发展，在很多行业比如医疗、红外、航拍等一些场景下，拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见，比如10位（带宽1024）、12位（带宽4096）、14位（带宽16384）以及16位（带宽32768）的图像，当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8位图像的显示，因此，对于这一类图像，一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化到0到255之间，而且尽量的保留更多的细节信息，这也就是常见的HDR到LDR的过程。 在我前面的博客里其实也有讲到这方面的信息，本文再尝试将直方图均衡化引入到这个过程中。
多雾天气给户外摄像监控系统带来了很多困难。在雾天，介质的光学衰减和散射效应会使场景辐射产生明显的畸变和退化，使其变得嘈杂和难以分辨。针对这一问题，本文提出了一种基于颜色和深度域的目标检测方法。为了防止错误传播问题，我们在训练过程之前清除深度信息，并从数据库中删除错误样本。采用区域自适应策略自适应地融合颜色域和深度域的决策。在实验中，我们评估了深度信息对雾天目标检测的贡献。通过与其他方法的比较，实验验证了多域自适应策略的优越性。
我们在工作或学习过程中，有许多时候会接触到 Linux，然后便想要自己亲自试试这个系统，但苦于没有系统学习过，所以想要打造自己的工作环境难免会遇到许多困难。为了防止大家踩我踩过的坑，才有了这篇博客。本博客将主要从 「系统设置、常用软件安装、开发环境搭建、系统美化」 三个方面着手，手把手教你如何从零打造自己的 Ubuntu （基于 Ubuntu 18.04.4 LTS ）工作环境。
通过Latex语法，实现生成数学公式的解决方案也很多。这里介绍一种方法，使用开源的mimeTex。该项目的官网地址如下： http://www.forkosh.com/mimetex.html 网站主页有一个声明。如果你的服务器上已经安装了latex，那么推荐使用mathTex，因为mathTex基于真正的Latex，并且显示的图像质量高于mimeTex。但是mathTex只能在Linux环境部署，并且需要已安装了latex才行。而mimeTex则可以在Linux和Windows下都部署，并且不需要安装latex。
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