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：
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。
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
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。
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）。
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。
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
在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。
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
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。
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!
从年初 OpenAI 刷屏社区的 DALL-E 到英伟达生成逼真摄影的 GauGAN2，文本生成图像可谓是今年大火的一个研究方向。现在 OpenAI 又有了新的进展——35 亿参数的新模型 GLIDE。
Connectors，有1个，代表可以接1个屏幕输出，ID是56。该显示输出的最大分辨率是720x1280，刷新频率60hz；
现在，将计算 1984 年和 2014 年鄱阳湖的面积（以公顷为单位）。首先，将确定适当的公式。
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
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。
Android音视频——编码介绍 Android音视频——相关介绍 相信不少小伙伴们工作一段时间都想如何进阶？很多一直做的都是应用层的APP开发，实现的基本都是UI效果，动画，机型适配，然后集成第三方的lib进行推送，支付，第三方登录，地图等的功能等等需求，如何学一点更深层次的东西？
他还真造出来了。犹他大学副教授Rajesh Menon研发了一种新型相机，没有镜头，只要一块玻璃（非凸透镜）就可以实现。
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
以上分为：软件控制流程、图像算法、图像效果，这是相对于Android平台来划分的(图片来源于韦东山老师专家计划的Camera相关章节的学习笔记)。对于驱动工程师，我们只需要关注以下两个点：
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
最近在考虑怎么去噪去水印的问题，这种任务跟我们之前介绍的，无论ResNet还是其变形都不同，之前介绍的都是一个特征提取网络（如ResNet等）+全连接层，输出的是概率，无论是图像分类，还是目标检测等，最后输出的都是分类的概率。但是如果我们考虑图像去水印去噪，它的逻辑应该是输入一个待清理的图像，输出的是一个去噪去水印之后的图像，也就是说需要做像素级别的预测（对于原图像的每个像素值，需要预测其目标值）。
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
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。
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。
由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数，该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足，视觉感知不佳。
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
TFW格式，是关于TIFF影像坐标信息的文本文件。其它影像格式的坐标信息描述文件与其格式是一样的，后缀名可能不同。（bmp-bpw/png-pgw/jpg-jpw）
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
是的，最流行也是最标准的图像处理工具当然是PhotoShop，PhotoShop如此流行，以至于它的缩写PS都成了图像处理的代名词。但是，PhotoShop唯一的缺点就是太贵，这些钱对于设计人员来说当然是值得花的，但对于广大程序员来说，它是个低频应用，可能一年中也用不了几次，就不合算。有时候实在需要，我也是使用GIMP凑合着用。GIMP是开源的，也能用，但说实话用起来确实不如PhotoShop顺手。
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。
Linux 创始人 Linus Torvalds 在最近的一篇采访中表示，他认为在 1992 年初 Linux 转向使用 GPLv2 许可证特别重要。他回忆说：“这不是最初的许可证，但我相信它是 Linux 变得如此广泛的一个重要原因。”此外，他还认为，“公司的参与是非常重要的，这可能听起来很明显，以至于老套和愚蠢，但开源社区的一些角落对任何商业参与都是相当消极的。”从最早期开始，Linux 就经历了来自大公司的“相当持续的”兴趣。
CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR：单一模型实现任意缩放因子
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
SCI 期刊对分辨率大多都有一定的要求，例如一段来自 Elsevier 旗下期刊的稿约：
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
【新智元导读】谷歌博客今天便忙不迭地更新，介绍他们最新的图像高清生成技术 RAISR。据悉，RAISR 生成图像的质量比当前超分辨率技术更好、时间最高快 100 倍，能够实时在移动设备上运行，还能消除低分辨率图像中的混叠伪影（aliasing artifacts）。 每天，网络被用于分享、存储无数照片，让人们能够探索世界，研究新的话题，甚至能与朋友、家人分享旅程。然而，这些照片中有许多分辨率很低，它们或受拍摄设备分辨率的限制，或被故意降低分辨率以适应手机、平板以及网速的限制。随着家庭以及移动高清播放设备的普
raw数据是sensor输出的原始数据，一般有raw8, raw10, raw12等，分别表示一个像素点有8bit、10bit、12bit数据。是sensor将光信号转化为电信号时的电平高低的原始记录，单纯地没有进行任何处理的图像数据，即摄像元件直接得到的电信号进行数字化处理而得到的。
我们曾经在一篇短文中讨论过 Linux 上最好的照片管理应用，Linux 上最好的代码编辑器。今天我们将讨论 Linux 上最好的视频编辑软件。
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/mlsurveys/54.pdf
近年来，通过卷积网络（CNN）进行监督学习的方法已在计算机视觉应用中得到了广泛采用。相比之下，CNN的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望帮助缩小CNN在监督学习与无监督学习之间的差距。我们介绍一种遵循着一些网络结构设计约束的深度卷积生成对抗网络（DCGAN），并证明它是无监督学习的强大候选者。在各种图像数据集上的训练结果令人信服，即深度卷积生成器和判别器都学习到了从对象局部到场景的特征层次结构。此外，我们将学习到的特征用于新颖的任务——这更进一步展示了其作为通用图像特征表示的适用性。
编译 | 人工智能头条 试想一下，你的电脑里存了成千上万张未分类的照片，然而只要你在脑海里想象一下初恋花儿般的脸，系统就可以自动帮你找到那张照片。又或者，不需要提笔，你就可以画出厨房设计草图。甚至，给你的爱人发一张唯美的日落照，尽管这张照片你从来没有拍到过。 显然，能够读懂人类在想什么（会读心术）的计算机在日常生活中大有用武之地，特别是对残疾人来说，他们急需一种高效的交流工具。 虽然这些场景听起来都非常梦幻，但是科学家们正在努力向这一梦想靠近。 如今，来自日本京都大学科学家们已经创造了一种算法，它可以解释并
最近出了很多新机，很多人在购买前会详细查看手机参数，其中“分辨率”这一项让不少人一头雾水，究竟手机分辨率是什么？对我们的使用体验有什么影响？是不是分辨率越高越好？
参考:https://www.jianshu.com/p/3c5ac5fdb62a
2021年1月6日 OpenAI 发布了新模型 DALL·E ，AI 根据一段话就可直接生成图像。一年后进化 2.0 版本的“它”来了 —— DALL·E 2。
整理 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 2021年1月6日 OpenAI 发布了新模型 DALL·E ，AI 根据一段话就可直接生成图像。一年后进化 2.0 版本的“它”来了 —— DALL·E 2。 DALL·E 2 在生成用户描述的图像时具有更高的分辨率和更低的延迟。新版本还增添了一些新的功能，比如对原始图像进行编辑。 与之前的OpenAI工作一样，新工具没有直接向公众发布。但研究人员可以在线注册预览该系统，OpenAI希望以后能将其用于第三方应用。 试玩 Waitli
Pytorch实现了我们的高分辨率（例如2048x1024）逼真的视频到视频转换方法。
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。
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