传统 RGB 图像以栅格（raster）形式储存，像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而，这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中，在编码部分经过频繁的下采样（downsampling）后，小物体占据的点极少，而大物体占据的点很多。如下图中，背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示，而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程，那么可以想见地面特征被大量的存储，大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群，由于点少，分到的特征就少，用于计算的算力也就很少。
我们都喜欢有图片的网页，图片很美好，很有趣，同时它涵盖了丰富的信息。所以，在加载网页时，大部分流量被图像资源所占据（平均60%，数据可能不准确）。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 合成视频达到了新的高度，来自德国埃尔朗根 - 纽伦堡大学的研究者提出了一种新的场景合成方法，使合成视频更接近现实。 合成逼真的虚拟环境是计算机图形学和计算机视觉中研究最多的主题之一，它们所面临是一个重要问题是 3D 形状应该如何编码和存储在内存中。用户通常在三角形网格、体素网格、隐函数和点云之间进行选择。每种表示法都有不同的优点和缺点。为了有效渲染不透明表面，通常会选择三角形网格，体素网格常用于体绘制，而隐函数可用于精确描述非线性分析表面，另一方面，点云具有易于使用的优点，因
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
针对复杂环境中车道线检测效率低的问题，提出了一种基于多层感知器（MLP）的车道线检测算法（LaneMLP）。
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习，简洁清晰梳理其流程，并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结，适合入门过程，无法把握整体思路的用户。”
计算机中描述图形信息的两大系统是栅格图形「又称位图」（raster graphics）和矢量图形（vector graphics）。下述，对栅格图形和矢量图形进行对比。
基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
【ArcGIS Python系列】系列笔记为学习ArcGIS Pro和ArcPy过程中的总结，记下来方便回看，最新版本会优先发布在我的博客和GITHUB。 洪水发生之后，有时候需要快速分析卫星影像，及时确定被洪水淹没的区域。在本文中，利用了Python自动化识别卫星影像中的洪水区域。首先，会在 ArcGIS Pro 中使用notebook，一步步实现洪水检测的目的。然后，会将代码转换为脚本工具，给其他没有编程基础的人使用。
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736
遥感图像往往尺寸较大，无法用默认的图像浏览器加载。 GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。 遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，因此，可以借用GDAL对遥感图像进行读写，本文就来记录一些相关操作。
虽然「调整尺寸」、「裁剪」和「变形」可用来创建有趣的图像效果，但画布还有另一个更强大的特性：「像素处理」。通过访问 2D 渲染上下文的各个像素，我们就能够得到每一个像素的颜色和阿尔法值等信息。我们还能够修改每一个像素的颜色，使之显示出截然不同的效果，后续将介绍这个功能。
在地理处理窗格中，在搜索框中输入Iso 聚类无监督分类。单击具有相同名称的结果。将打开Iso 聚类无监督分类工具。此工具对选择的影像图层或栅格运行无监督分类。它使用 Iso 聚类算法来确定像元自然分组的特征，并根据所需的类数创建输出图层。将在 1984 影像图层上运行该工具
faster-RCNN在目标检测精度上已经能够达到一个很高的水准，但是作为RCNN系列的最巅峰，它提出了RPN网络产生推荐性区域，但是它依旧有着一些缺点，这些区域里面有大面积是重合的，影响了计算效率。为了更好地提升目标检测的计算效率，从DPM检测中获得了相关的灵感，于是yolo网络应运而生，现在yolo网络已经有了很多的版本，yolo v1、yolo v2、yolo v3、fast yolo 等系列算法，本文针对最原始的yolo v1算法。
导读：现如今，即使可以借助卫星图像和绘制软件，创建精确的道路图也依然是一个费时费力的人力加工过程。许多地区，特别是在发展中国家也仍是空白。为了缩小这一差距，Facebook 的人工智能研究人员和工程师们开发了一种新的方法，该方法通过深度学习和弱监督学习，根据商用高分辨率卫星图像来预测道路网络。由此产生的模型为精确程度设定了一个新标准，因为它能够较好地适应道路网络中的地区差异，有效地预测全球范围内的道路。
进行土地覆盖分类时的一个常见问题是采样数据中的空间自相关风险会扭曲预测结果或准确性评估。可以帮助解决此问题的一种方法是使用某种形式的缓冲确保训练和验证样本之间有足够的间隔。这个例子将演示一种方法来做到这一点。
经过前文的介绍，相信我们对WMS/WFS服务已经有了一个非常直观的认识，最起码我们知道了地图服务的数据从何而来，又是如何发布出去的。更进一步的说，OGC给WMS/WFS分别定义了非常详尽的标准规范，其主要内容是通过HTTP（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议 ）实现的各种操作。在这里，我们要介绍的WMS支持标准HTTP的Get和Post请求，不过通常情况下基于GET方式（将参数以键值对的形式放置在URL中）进行服务请求较为方便。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。
如下图所示，我们已知一张栅格图像以及其上的几个点要素；本文就以此数据为例，介绍获取点要素所处行列号的方法。
FireAlpaca拥有直观简洁的操作界面，使用起来很容易于上手，具有PS的图层绘画方式，拥有魔法棒、笔刷、喷枪、吸管、水桶等绘画常用工具，可以自定义图片的大小，喜欢手绘画画的朋友可以用它的多图层功能快速制作手绘图片和手绘漫画，一定简单高效。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法，批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。
本文介绍了遗传算法在解决复杂问题中的应用，包括在机器人路径规划、神经网络参数优化、机器人视觉系统中的运动物体检测和识别、以及自动化作曲等领域。遗传算法在这些领域的应用中，表现出极大的潜力和广泛的应用前景，同时也存在一些挑战和需要解决的问题。
位图是由像素（Pixel）组成的，像素是位图最小的信息单元，存储在图像栅格中。 每个像素都具有特定的位置和颜色值。按从左到右、从上到下的顺序来记录图像中每一个像素的信息，如：像素在屏幕上的位置、像素的颜色等。位图图像质量是由单位长度内像素的多少来决定的。单位长度内像素越多，分辨率越高，图像的效果越好。位图也称为“位图图像”“点阵图像”“数据图像”“数码图像”。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
目录 前言 栅格化处理 总结 参考链接 一、前言 首先前几天学习了一下Markdown，今天将博客园的编辑器改为Markdown，从编写博客到界面美观明显都清爽多了，也能写出各种样式的东西了，有关Markdown，网上内容很多，暂且不表，开始进入今天的主题。 前几天碰到一个任务，需要将矢量数据导入到Accumulo中，然后通过geotrellis进行调用。这一下又犯难了，之前处理的全是raster数据，通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等，如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到，
光栅图像可以被看作是一组像素按像素渲染二维网格的指令。常见的栅格图像格式包括 GIF (.gif)、JPEG (.jpg)、PNG (.png) 和 WebP (.webp)。每种图像格式压缩和编码这些指令的方式不同，导致文件大小的巨大变化：以 JPEG 编码的照片图像可能只有几百千字节，而同样以 PNG 编码的图像可能有几兆字节，而对最终用户没有任何明显的质量差异。
论文标题：U-BEV: Height-aware Bird's-Eye-View Segmentation and Neural Map-based Relocalization
处理栅格数据时，有时可能需要处理数据间隙。这些可能是传感器故障、处理错误或数据损坏的结果。以下是航拍图像中数据间隙（即无数据值）的示例。
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱，颜色过渡可能显得不够平滑，导致图像呈现出颗粒感，不适合表现细腻的色彩变化。
摘要：三维重建是计算机视觉计算机图形学和机器学习等领域几十年来一个不适定问题。从2015年开始使用CNN解决基于图像的三维重建（image-based 3D reconstruction）有了极大的关注并且展示出强大的性能。在新时代的快速发展下，我们提供了这一领域详细的调研。本文章专注于从RGB图像估计三维物体形状的深度学习方法。除此之外我们还回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。我们一些重要论文性能的分析和比较，总结这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。
SVG,是一种可缩放矢量图形,一种XML应用.可以以一种简洁,可移植的形式表示图形信息.
“机器学习”一词的火爆程度无需多言，今年ChatGPT的火爆让每一个都了解到了“人工智能”的巨大潜力。虽然你或多或少接触到“机器学习”、“人工智能”、“深度学习”这些概念，但是依旧会觉得很模糊，容易混淆。
当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的，深度学习取决于大量人脸样本。但是，目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。为此，这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集，包括口罩遮挡人脸检测数据集（MFDD），真实口罩遮挡人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩遮挡人脸识别数据集（SMFRD）。基于这些数据集，可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95％的准确性，超过了行业报告的结果。
本文不适合采用天才设计（Genius Design）方法的人士。 有一种“奇怪的”现象会经常的看到“很多设计师没有办法清楚的跟其他人解释他们是如何设计的，越细致的地方可能越是如此。比如，这个菜单的宽度为什么是200px？250px或者190px是否可以？图片的尺寸为什么是278px*196px？如何确定网页的宽度？“ 软件界面的设计师除了视觉本身以外，对于设计是否可以实现、大概以何种方式实现、规范可否被理解并且复制执行、设计实现的性价比与时间比等纬度都应有相当高度的认识。就像建筑设计师一样，他们一定很了解建
在这个教程中，我们将学习如何使用three.js渲染土耳其最高的Ağrı山脉的数字高程模型（DEM）数据，使用的工具包括Three.js、geotiff、webpack和QGIS。
Facebook人工智能实验室Alexander Kirillov、吴育昕、何恺明、Ross Girshick等研究人员近日发表新论文，提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。
论文标题：Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
Adobe Photoshop 中的绘图包括创建矢量形状和路径。在 Photoshop 中，可以使用任何形状工具、钢笔工具或自由钢笔工具进行绘制。在选项栏中可以使用每个工具的选项。
Adobe Photoshop是行业标准的图像编辑软件，在全球范围内被专业摄影师，业余摄影师和设计师使用，他们希望超越摄影机的拍摄范围来完善其数字图像。
图像是什么？这个问题大家都有自己的答案。我的答案是，图像是一门语言，是人类文明的象征。
本文介绍了遗传算法的发展历程、应用案例、变种以及未来展望。
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
原文地址：动态环境SLAM | Remove, then Revert - 基于多分辨率深度图的动态物体移除方法
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