基础 为了理解如何在图像文件中嵌入秘密数据，首先需要理解JPEG文件结构是如何构建的。...FF xx 字节表示JPEG结构中的标记，标记用于各种事情，如元数据、缩略图的生成、JPEG文件的开始、JPEG文件的结束等等。...FF D8 => 这是表示JPEG数据流开始的标记 FF D9=> 表示JPEG数据流的结束 FF DA=> 这个标记有点复杂，但是在很高的级别上，这个标记表示JPEG中“图片”的实际开始。...图像的应用程序标记通常用于元数据。...FF FE => 这是一个“注释”标记，JPEG解码器也会忽略它。 这些标记正是我们插入数据的方式，并且仍然有一个有效的图像 在开始之前，您必须知道，如果在另一个标记中开始重写数据，就会破坏映像。
生成jpeg图像这是个非常非常简单的东西了，网上很多介绍是直接用com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder来实现，如下： /** * 将原图压缩生成...jpeg格式的数据 * @param source * @return */ public static byte[] wirteJPEGBytes(BufferedImage...我原先是这样写的，就是简单的调用ImageIO.writer方法生成jpeg数据： /** * 将原图压缩生成jpeg格式的数据 * @param source *..."); } /** * 将原图压缩生成jpeg格式的数据 * @param source * @return * @see #wirteBytes...改进 在我的项目中图像数据是从互联网上搜索到的，遇到的图像格式绝大部分都是jpeg,但也有少量的png,bmp等格式，对于占绝大多数的jpeg图像来说，我最开始的方法都是有效的，而上面的这个方法多出一道工序就显得有些多余
她的论文《狮子、老虎、熊：从图像中捕捉非刚性的3D立体形状》、《SfSNet ：「在自然情况下」学习脸部形状、反射比、照明度》都被收录在 CVPR 2018。...本篇介绍的《从图像集合中学习特定类别的网格重建》是她最新论文的预印本。 一直以来，Angjoo 的研究重点都是包括人类在内的动物单视图三维重建。...比如，我们如何能够通过观察 2D 图像或视频，来推出三维模型？ 如图所示，虽然这是一个二维的平面图片，但我们可以大致推断出它的 3D 轮廓，甚至可以想像出从另一个角度看它是什么样的。 ?...从任何一个视角渲染这个模型，都可以把它直观地可视化。 ? F 是一个 CNN 神经网络，包括一个图像解码器和三个预测模块。首先我们预测相机的观测视角，其参数由弱透视投影变化决定。...比如说这里我们向大家展示一些不同测试数据上的重建结果，大家可以看到它们的360°图片。 ? 视频原址 https://www.youtube.com/watch?
Learning for Image Reconstruction: Learning Transferable Representations from Noisy Images 论文摘要 本文研究了用于低层次图像恢复和增强任务的对比学习方法...监督图像重构的目标是直接最小化残差项，RCL则通过定义一个新的实例判别前置任务，将残差作为判别特征，在残差和对比学习之间建立联系。...本文减轻了现有CL框架中实例区分前置任务和下游图像重建任务之间的严重任务失调。...此外，本文的无监督预训练可以显著降低注释成本，同时保持与全程监督图像重建的性能竞争。 论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/406
JFIF或Exif,来判断是否为JPEG图像是不严谨的，会造成错判和漏判。...下面的check_jpg函数根据JPEG 标准，通过顺序遍历 JPEG 标记，以最终是否找到SOF0,SOF2标记来判断是否为JPEG格式(SOF0,SOF2是图像数据起始标记，一个JPEG图像至少有一个...格式图像. * 逻辑说明:循环从文件流中读取 JPEG 标记,直到遇到SOF0,SOF2标记，就返回true,否则返回false. */ bool check_jpg (FILE* stream) {.../* 当前标记的数据长度(不含标记本身) */ uint16_t payload = 1; /* 设置为0或1用于指定当前JPEG 标记是否有附加数据*/ switch(...image*/ } if(payload){ /*读取 JPEG 标记之后的附加数据长度字段，根据这个字段的值移动文件游标位置跳到下一个 JPEG
由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。 图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。...具体来说，图像超分辨率重建技术指的是利用数字图像处理、计算机视觉等领域的相关知识，借由特定的算法和处理流程，从给定的低分辨率图像中重建出高分辨率图像的过程。...（2） 基于退化模型的超分辨率重建 此类方法从图像的降质退化模型出发，假定高分辨率图像是经过了适当的运动变换、模糊及噪声才得到低分辨率图像。...（3） 基于学习的超分辨率重建 基于学习的方法则是利用大量的训练数据，从中学习低分辨率图像和高分辨率图像之间某种对应关系，然后根据学习到的映射关系来预测低分辨率图像所对应的高分辨率图像，从而实现图像的超分辨率重建过程...下图展示了训练过程中训练数据超分重建的效果图，依次展示epoch=1、60和130时的效果，每张图像共三行，第一行为低分辨率图像，第二行为当前模型重建出的超分图像，第三行为实际的真实原始清晰图像。
一般来说，Confluence 数据库可以从 Administration Console 或者 Confluence Setup Wizard 中进行恢复。...如果你在恢复压缩的 XML 备份的时候遇到了问题，你还是可以对整个站点进行恢复的，如果你能提供下面 2 个备份的话： 一个有关 home 目录的所有备份。...一个有关你数据库的备份（如果你使用的是外部数据库的话）。 有关恢复备份的方法基于你使用的是内部数据库还是外部数据库会有些不同。...嵌入数据库 如果你使用的是嵌入数据库，那么这个数据位于 database 文件夹内，这个文件夹在你 Confluence 的 Home 目录中，你需要进行下面的一些操作： 获得你最近备份的 Home 文件夹备份文件...外部数据库 如果你使用的是外部数据库，你需要进行下面的操作： 为你的 Home 目录和数据库准备备份（备份文件中最好添加备份备份的时间和日期）。
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。...NVIDIA 数据加载库（DALI）是高度优化的构建模块和执行引擎的集合，可加速深度学习应用程序的输入数据预处理。...DALI 开发者文档： https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/dali-developer-guide/index.html DALI 的主要亮点包括： 从磁盘读取到准备训练.../推理的完整的数据流水线； 可配置图形和自定义操作员的灵活性； 支持图像分类和分割工作量； 通过框架插件和开源绑定轻松实现集成； 具有多种输入格式的便携式训练工作流 - JPEG，LMDB，RecordIO...： pip install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist nvidia-dali 从源代码编译
举个例子，原本的数据是：12345678，这是一组相互匹配、一致的数据，在被定点随机删除之后成为：1x3x5xx8，此时，你可能倾向于从备份集中抽出2、4、6、7这四组数据定点恢复，如果当时的备份粒度并没有这么细...作为微盟这类二三线电商平台，核心数据库应该不至于这么大的容量，所以怀疑这次连备份都被删，而只能从其他途径将数据从其他库或者数据源进行导入，重新生成数据库，这种方式非常缓慢。 大范围删库但没删备份。...目前一些企业也多采用这种方式，或者云端部署生产系统，而本地保留备份数据，或者相反。这样的话，将备份数据通过广域网上传云端，速度就非常慢，除非临时从运营商处开通裸光纤专线。...RPO太高，缺失近几天的数据。这个也是潜在可能性之一，系统的全备份可能一周一次，其他时候都是每天增量备份，如果增量备份和线上数据一同被删除，那么从原始数据源导入重建数据库，又是耗时耗力的事情了。...所谓数据源头，比如银行各分支保留的本地数据库以及纸质单据凭证等等，这些数据可以重新汇总到总行重建数据库，哪怕只留有纸质单据，也可以靠扫描提取或者人工录入，虽然过程极慢，但是总可以回血。
作者丨郭浩宇@知乎 原文 | 【CVPR2022 Oral】Manhattan-SDF：从多视角图像做三维场景重建 编辑丨东岸因为@一点人工一点智能 我们介绍一篇2022 CVPR Oral的三维场景重建论文...NeRF [3] 通过可微分的体积渲染技术从图像中学习隐式辐射场。NeRF可以实现有真实感的视角合成，但是几何重建结果噪音很严重，主要是因为缺乏表面约束。...02 论文方法 2.1 方法概述 论文使用神经隐式表示建模场景的几何、外观和语义，并从多视角图像优化该表示。具体步骤为： 1）使用可微分体积渲染技术，根据输入图像优化几何、外观。...2.3 几何约束 我们首先使用DeepLabV3+ [6] 在图像空间分割地面、墙面区域。...3.2 与SOTA方法的对比 我们在ScanNet和7-Scenes数据集上进行了和之前MVS方法、基于volume rendering的方法的对比，数值结果大幅领先于之前的方法。 1.
引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说，从图像中估算出房间的三维布局是一个重要的任务。房间的布局指墙壁相对于相机中心的位置、方向以及高度。...展示了利用预先计算出的消失点线索、几何约束以及后处理优化的好处，说明深度神经网络方法仍然能够从几何线索和约束中受益。...最终的预测结果是一个曼哈顿约束下的布局重建。 网络架构 LayoutNet 网络架构如图 2 所示。该网络遵循编码器-解码器策略。...使用 PanoContext 数据集 [33] 从全景图中得到的长方体布局量化预测结果。研究者比较了 PanoContext 方法，并且在本文提出方法的各种配置参数上引入了模型简化分析。...在斯坦福 2D-3D 注释数据集上对长方体布局预测的定性分析结果（随机抽样）。与 PanoContext 数据集相比，这个数据集更加棘手，因为它垂直方向的视场更小，而且更加闭塞。
随着训练在十亿级数据上的大规模扩散模型[37, 38]的出现，我们已经在图像和视频生成方面见证了一场革命，它能够从开放域提示中生成生动而富有想象力的内容。...大规模重建模型。大规模的3D数据集的可用性使得可以训练高度泛化的重建模型，用于前向的图像到3D生成。...给定输入图像 ，多视图扩散模型 生成3D一致的多视图图像，然后将其输入稀疏视图大规模重建模型 以重建出高质量的3D网格。我们现在介绍我们在数据准备、模型架构和训练策略方面的技术改进。...因此，我们选择微调Zero123++以合成一致的白色背景图像，确保后续的稀疏视图重建过程的稳定性。数据准备和微调细节：我们按照Zero123++的相机分布准备微调数据。...数据准备：我们的训练数据集是从Objaverse数据集中渲染的多视图图像组成的。具体而言，我们为数据集中的每个对象从32个随机视点渲染512×512的图像、深度和法线。
针对传统ISP中的信息损失且难以从sRGB进行RAW数据重建的问题，我们设计了一种可逆图像信号处理方案(InvISP)，它可以对RGB渲染与RAW重建进行联合优化。...受益于所提框架的可逆性，我们可以从sRGB数据重建真实RAW数据，而非合成，且不会导致任何额外内存开销。...与此同时，我们还集成了可微分JPEG压缩模拟器，这使得所提框架可以直接从JPEG图像重建RAW数据。...本文的主要贡献有这样几点： 首个从可逆ISP角度出发进行RAW数据重建的方案； 解决了ISP模块中的信息损失问题，且对JPEG压缩鲁棒； 在两个数码相机数据上验证了所提方案的有效性，并在多个应用场景(比如...JPEG Compression。现代数码相机往往将RGB图像保存为JPEG格式，这会进一步加剧RAW图像重建的难度。JPEG包含四个步骤：颜色空间转换、离散余弦变换、量化、熵编码。
摘要 本文介绍了第一个完全开源的跨平台软件Open3DGen，用于从RGB-D图像重建照片级具有真实感的3D模型，该软件流程上包括九个主要阶段：1）RGBD采集；2） 二维特征提取；3） 摄像机姿态估计...主要贡献 表1描述了用于3D数据捕获、重建和纹理映射的最著名的软件框架，它们可以分为摄影测量、SLAM和基于RGB-D的三维扫描方法。...本文提出了一种端到端的三维重建软件Open3DGen，该软件采用SLAM和摄影测量方案的特征，以便从RGB-D图像快速生成精确的真实感纹理三维模型，据我们所知，这是第一个完全开源和跨平台的软件实现，用于...表3:Metashape、Meshroom和Open3DGen之间的性能比较 总结 本文介绍了一个完全开源的跨平台软件Open3DGen，用于从RGB-D图像重建高质量的纹理三维模型， 提出的Open3DGen...的概念验证设置能够在AMD Ryzen 3900X CPU和Nvidia GTX1080 GPU上以15 fps的平均处理速度从720p RGB-D输入重建粗略的3D模型。
从现有方案的不灵活性、对非对齐二次JPEG压缩的失效等问题入手，提出了一种更为灵活、支持交互的盲压缩伪影移除方案。...具体来说，FBCNN通过decoupler模块将质量因子从JPEG图像中解耦合，然后将预测的质量因子通过质量因子注意力模块嵌入到后续重建模块中以进行更灵活的控制。...Method 上图给出了所提方案整体架构示意图，它以JPEG图像作为输入，直接生成重建图像。...Experiments 关于训练数据制作，作者采用MATLAB的JPEG编码器进行数据制作，训练数据为DIV2K与Flickr2K，图像压缩质量因子从10-95之间随机采样。...Real-world JPEG Image Restoration 上图给出了不同方案在真实数据上的效果，可以看到：所提方案重建结果具有更佳的视觉感知效果。
for Piece-Wise Plane Detection and Reconstruction from a Single RGB Image 原文作者：Yaxu Xie 内容提要 分段3D平面重建提供了人造环境的整体场景理解...最近的方法主要是通过引入先进的网络结构来改善分割和重建的结果，但忽略了分段平面作为对象和几何模型的双重特性。...与现有的方法不同，我们从增强多任务卷积神经网络的跨任务一致性开始，我们的多任务卷积神经网络PlaneRecNet，集成了一个单级实例分割网络用于分段平面分割和深度解码器，从单个RGB图像重建场景。
欢迎大家来到图像分类专栏，本篇简单介绍数据集和图像分类中的经典网络的进展。...图像数据作为分类系统的输入，对最终的结果起着至关重要的作用，而适当的网络结构，才能充分发挥数据的最大性能。...2 数据集 俗话说：巧妇难为无米之炊。数据作为驱动深度学习的源动力之一，更是图像分类任务的根基，直白来说，任何领域的分类研究都离不开数据。...随着网络结构的不断完善和发展，人们已经从深度和宽度等多个空间维度提出改进方案，SENet则创新性地从特征通道之间的关系进行改进，通过额外的分支来得到每个通道的权重，自适应地校正原各通道激活值响应，以提升有用通道响应并抑制对当前任务用处不大的通道响应...参考文献： [1] 【模型解读】从LeNet到VGG，看卷积+池化串联的网络结构 [2] 【AI不惑境】网络深度对深度学习模型性能有什么影响？
在这篇论文中，我们描述了生成式压缩的概念，也就是数据的压缩使用生成式模型。我们也表明这是一个值得追随的方向，可在图像和视频数据上取得更准确的、视觉上更享受的高压缩重建。...我们也证明，相比于传统的变长度编码方案，生成式压缩在比特误码率上有更大的复原力（例如，从有噪声的无线通信频道）。...图 1：传统图像压缩对比生成式图像压缩 图 2：图像的生成式压缩架构（左图）与视频的生成式压缩架构 图 3：使用各种压缩技术进行图像重建的对比 图 4：（a) 压缩图像真实可信度的验证 (η=压缩因子）...，NCode 与 JPEG、JPEG2000、Toderici et al[6] 方法进行对比，使用在未压缩图像上单独训练的卷积网络将每个样本分类到相应的 CIFAR-10 数据集类别中。...（b) 每个 NCode 图像数据集上重建图像质量的损失（PSNR）用比特误码率函数 ε 表示。JPEG PSNR 在 ε ∼ 10−4 上的损失大约超过 7dB。
从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素，依此重复进行，直到金字塔的顶层。...其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。...数据库服务器会根据用户的显示比例自动选择最适合的金字塔等级。如果不使用金字塔 (pyramid)，则必须从磁盘中读取整个数据集，然后将其重采样为更小的大小。...LZ77——无损压缩方式，适合于任何类型的数据。 JPEG——有损压缩方式，选择了JPEG压缩，可以设置压缩质量。...所以，重建金字塔时，需要删除rrd和rde文件。为了防止重建金字塔失败，可以先把数据备份一下。
代码、项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「3D鸟类重建」，即可直接下载。 概述 动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。...也有许多学者做了大量工作，其中比较有名的是Kanazawa等人，他们通过创建动物特有的局部刚度模型来了解动物如何从图像中变形【2】。...方法 作者开发的模型训练过程如下，实现了从单个图像进行鸟类三维重建。首先，开发了一个参数化的鸟类网格，并使用一个多视图优化程序来适应数据集中的注释模型。...其次，从多视图拟合中，作者提取鸟类的形状和姿势分布，使用它来创建一个合成数据集，在这个数据集上训练神经网络，从单个视图中的关键点和轮廓回归姿势和形状参数。第三，训练第二个网络来预测实例分割和关键点。...从单一视图恢复鸟类姿势和形状的整体方法 完整图像中的鸟类检测：使用预先训练过的用于COCO实例分割的Mask R-CNN来检测鸟类，并且移除没有鸟类的实例，只剩下鸟类和背景。
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