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Motion 5 v5.6.1版 使用全新“片区缩放”滤镜将图像分为片区,以防止在缩放出现失真

5.6.1更新如下: 使用全新“片区缩放”滤镜将图像分为片区,以防止在缩放出现失真 优化了在搭载M1Max和M1Ultra的新 Mac Studio上的播放和图形性能 新增韩语支持

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Mac放大缩放屏幕功能使用方法

勾选使用键盘快捷键缩放旁边的复选框。 或者,单击使用带有修饰键的滚动手势进行缩放。 启用后,该功能将立即可用。 要关闭这些功能,只需到达相同的菜单并取消选中相关框即可。 如果使用多台显示器,“选择显示器”选项将提供在 Mac 上当前活动显示器之间进行选择的功能。选择一个显示器意味着它将用于显示另一个屏幕的放大版本。 在外观下,顶部提供了放大屏幕图像如何移动的选项,用户可以将其设置为随指针连续移动,仅当指针到达放大部分的边缘,并确保指针仍然相对靠近缩放图像的中心。 其他选项包括一些功能,例如在启动恢复缩放级别、保持缩放窗口静止而不是四处移动、跟随键盘焦点以及平滑放大的图像。 也可以将放大部分设置为反转颜色。 您甚至可以将屏幕设置为在缩放视图之外出现通知横幅闪烁。 “调整大小和位置”按钮同时出现在分屏和画中画中,让您有机会在使用过程中更改放大屏幕的大小。

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    AI自助帮你换背景,超强实时人像扣图算法开源啦!

    近期“百度视频会议”也上线虚拟背景功能,支持用户在视频会议进行人像背景切换。这个功能正是基于PP-HumanSeg提供的超轻量的PP-HumanSegs来实现。 如果直接使用缩放变形等数据增强方式,会直接导致形变失真,反而不会提升精度。针对此类问题,采用维持图像纵横比缩放、Padding补齐等方式缩放图像达到原图比例。 通过这些方式处理后图像不会失真,训练精度也得到了提升。 针对人像标注样本少的问题,使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成,数据量的扩充提升了模型的精度。 光流后处理优化 视频分割存在一个问题:视频帧间不连贯,边缘部分闪烁严重,为此研发团队利用时序信息结合光流法,对分割结果进行优化。 采用光流解决方法,将光流预测结果与分割结果进行融合,这样就可以参考上一帧的运动信息,使得前后帧变换相对更加稳定,减少边缘的闪烁

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    iOS开发之手势识别

    在上一篇iOS开发之自定义表情键盘(组件封装与自动布局)博客中用到了一个轻击手势,就是在轻击TextView从表情键盘回到系统键盘,在TextView中的手是用storyboard添加的。 ),轻扫手势(SwipeGestureRecognizer), 长按手势(LongPressGestureRecognizer),  拖动手势(PanGestureRecognizer), 捏合手势(PinchGestureRecognizer 不过用storyboard可以减少我们的工作量,这两个要配合着使用才能大大的提高我们的开发效率。 UISwipeGestureRecognizerDirectionRight) 10 { 11 //向右轻扫做的事情 12 } 13 } 14     4.捏合手势(PinchGestureRecognizer 7 if (gesture.state == UIGestureRecognizerStateChanged) 8 { 9 //捏合手势中scale属性记录的缩放比例

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    双缓冲原理在Awt和Swing中实现消除闪烁方法总结

    最近在做Java版贪吃蛇的入门项目,过程中遇到窗口闪烁的问题总结。 AWT还能使应用程序更好地同用户进行交互。 AWT中的容器是一种特殊的组件,他可以包含其他组件,即可以把组件方法容器中。 1.Frame:重量级组件 2.JFrame:轻量级组件 出现问题: ①.窗体调用repaint()方法闪烁严重 ②.窗体设置双缓冲重绘后,DrawImage()进行缩放图片时会失真,Graphics2D this.getHeight()); // 获得截取图片的画布 Graphics gre = image.getGraphics(); // 获取画布的底色并且使用这种颜色填充画布 this.getHeight()); // 获得截取图片的画布 Graphics gre = image.getGraphics(); // 获取画布的底色并且使用这种颜色填充画布

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    ​AMD放出超强新算法,旧N卡也能焕发第二春

    它需要高质量的抗锯齿源图像,而这是一个很难解决的问题:没有抗锯齿功能的游戏使用FSR 1.0也必须遵循这个规则,这使得数据整合更加耗时。 由于FSR1.0利用函数来提升输入图像的分辨率,当源分辨率非常低,就没有足够的信息来重新生成细节,甚至可以看到画面闪烁和糟糕的边缘重建,而这些在性能升级预置中更加明显。 为了取得技术上的突破,AMD利用先进的时间算法从头开始重建细节,用时间缩放代替空间缩放。 终于,全新的FSR 2.0诞生了,它并没有建立在FSR1.0之上,也不走AI加速的路子。 提供了不同的图像质量模式,且支持动态分辨率缩放,用户可以根据需要选择。 不需要特定的机器学习硬件,比如NVIDIA Tensor核心、Intel XMX单元。 还创建“解除遮挡蒙版”,将一帧与下一帧进行比较,观察什么移动了,什么没有移动,以消除重影效果在适当的地方锁定细细的特征,比如几乎看不见的楼梯边缘和细细的电线。 还有防止颜色漂移、锐化整个图像等。

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    超强实时人像抠图算法开源,随心所欲背景替换!

    如果直接直接使用缩放变形等数据增强方式,会直接导致形变失真,反而不会提升精度。针对此类问题,采用维持图像纵横比缩放、Padding补齐等方式缩放图像达到原图比例。 通过这些方式处理后图像不会失真,训练精度也得到了提升。 针对人像标注样本少的问题,使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成,数据量的扩充提升了模型的精度。 当使用转置卷积进行上采样的时候,容易出现棋盘效应(左图肩膀处)。开发团队为平衡计算量、显存占用和效果,最终采用深度可分离卷积+双线性插值,在保持高效计算的同时解决了棋盘效应问题。 光流后处理优化 视频分割存在一个问题:视频帧间不连贯,边缘部分闪烁严重,为此研发团队利用时序信息结合光流法,对分割结果进行优化。 采用光流解决方法,将光流预测结果与分割结果进行融合,这样就可以参考上一帧的运动信息,使得前后帧变换相对更加稳定,减少边缘的闪烁

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    HDR关键技术:色调映射(三)

    体现在输出的视频上,就是会出现帧间闪烁的情况。 对于视频时域特性的处理,第一种方式是进行像素级的改变,也就是说对于图像的操作实直接对像素值进行改变。 这些方式通过对不同的帧进行亮度的不同比例的缩放,达到平衡与消除闪烁的目的。但是,这些方法的局限性在于这些亮度的改变只能作用于整幅图像,所以只能调节全局亮度。 包含剧烈改变的区域随后使用iCAM06 TMO [33]算法进行色调映射,这种算法通过局部操作保留了图像的细节。图像的剩余区域通过直方图校正算法 [34]进行处理。 最后,为了保持视频的时域性质,映射后的帧的亮度会进行比例缩放,进而使得连续的帧之间的强度差值不会超过预先设定的阈值,具体操作类似于闪烁消除模型。 这一技术的想法是在色调映射的优化模型中,也就是下式的优化模型中,引入表示图像噪声的项,在最优化的过程中,这一项就会被不断削弱。 ? ? 同时,算法中还将提取出的细节层进行缩放,以减弱可见噪声。

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    快速探索,音视频技术不再神秘

    1.1 采样原理 定义:对连续变化图像在空间坐标上做离散化处理,将模拟信号转变成数字信号的过程,即为图像进行采样。 通俗来说:采集就是将看到的东西转成二进制流的过程。 由于视觉暂留效应,人眼将会看到平滑的运动而不是闪动的半帧半帧的图像。但是这时会有闪烁出现,尽管不容易被察觉,但会使得人眼容易疲劳。当屏幕的内容是横条纹,这种闪烁特别容易被注意到,并且会有锯齿瑕疵。 每次都显示整个扫描帧,如果逐行扫描的帧率和隔行扫描的场率相同,人眼将看到比隔行扫描更平滑的图像,相对于隔行扫描来说闪烁较小。 当缺失U、V,仅有Y信号,也能够表示出黑白图像图像、视频常见处理方式:美化、裁剪、缩放、旋转、叠加、编解码等。 音频常见处理方式:重采样、去噪,回声消除,混音、编解码等。

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    vue实现网络图片瀑布流 + 下拉刷新 + 上拉加载更多

    页面渲染,会出现闪烁的现象。如何解决这个问题呢?这里用了一个动画样式。不过在第一次加载的时候,还是会有一点闪烁的感觉。 注意,本地测试数据必须放在public文件夹下,网络请求才能请求到数据,这是vue3.x。新增加一个axios依赖包,用来进行网络请求。部分截图,及关键代码: ? :图片原高度/原宽度 = 缩放后高度/缩放后宽度 list[index].imgHeight = Math.round(img.height * boxEles: ", boxEles.length, ", maxH: ", maxHeight); }, 2.4、其他说明   其他页面中如下拉刷新,和上拉加载更多等功能,使用了有赞的组件库中的 感觉效果挺棒的,使用步骤也简单。另外就是在页面渲染,会出现页面闪烁的现象,后面使用了一个css动画处理了这个现象,效果好了很多。但是在第一次加载的时候,还是有轻微的闪烁现象。

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    聊聊SurfaceView和TextureView

    缺点:因为这个Surface不在View hierachy中,它的显示也不受View的属性控制,所以不能进行平移,缩放等变换,也不能放在其它ViewGroup中,一些View中的特性也无法使用。 用了两个画布,一个进行临时的绘图,一个进行最终的绘图,这样就叫做双缓冲绘图。 和SurfaceView不同,不在WMS中单独创建窗口,而是作为View hierachy中的一个普通view,因此可以和其他普通View一样进行移动,旋转,缩放,动画等变化。 TextureView重载了draw()方法,其中主要SurfaceTexture中收到的图像数据作为纹理更新到对应的HardwareLayer中。 优点:支持移动、旋转、缩放等动画,支持截图 缺点:必须在硬件加速的窗口中使用,占用内存比SurfaceView高,在5.0以前在主线程渲染,5.0以后有单独的渲染线程。

    1.1K21

    UIScrollView

    @property(nonatomic, readonly) UIPinchGestureRecognizer *pinchGestureRecognizer NS_AVAILABLE_IOS(5_ 滚动动画停止执行代码改变触发,也就是setContentOffset改变的时候 - (void)scrollViewDidEndScrollingAnimation:(UIScrollView * 设最大、最小缩放比例 _scrollView.minimumZoomScale = 0.3; _scrollView.maximumZoomScale = 2.0; //拖拽调用得方法(返回的是需要进行缩放的控件 ) -(UIView *)viewForZoomingInScrollView:(UIScrollView *)scrollView { return _beautifulView; } 代理使用的一般规律 UISlider) UIControlEventEditingChanged : 文字改变事件(UITextField) 通过delegate 只有拥有delegate属性的控件,才有这个功能 NSTimer的使用

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    视角合成视频的质量评价

    目录 引言 方法 过度闪烁区域检测 过度闪烁区域的结构相似性 时间池化 实验结果 总结 引言 基于深度图像的渲染(Depth-image-based rendering, DIBR)是一种广泛使用的视图合成技术 为了解决视点合成的质量问题,需要对合成视频进行可靠的客观质量评估。 大多数早期的研究试图设计基于现有的 2D 质量评估方法,如 PSNR 和 SSIM 的 3D 图像/视频。 在这里,使用用光流法得到运动矢量。 在这些差异中,过度闪烁区域是用一个阈值( )提取,可以写成: , 其中, 和 代表图像的宽度和高度。 常数 是为了调整检测每一帧中过度闪烁区域的最大差异的百分比。本文中使用的阈值表示最大差异的 10%。 最后,通过应用阈值 得到一个过度闪烁区域掩模 ,用该阈值对过度闪烁区域进行分割。 为了验证所提出的方法的性能,我们使用了 7 个现有的质量评估(QA)来进行性能比较。5 个指标分别是 2D 图像/视频 QA 模型。两个指标是合成视图的三维图像质量评价模型。

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    前端-动画大乱炖

    动画即童年 动画是指由许多帧静止的画面,以一定的速度(如每秒16张)连续播放,肉眼因视觉残象产生错觉,而误以为画面活动的作品。——维基百科 以上是维基百科上给出的动画的定义。 帧频越高,屏幕上图片闪烁感就越小,稳定性也就越高。人的眼睛不容易察觉75Hz以上刷新频率带来的闪烁感。 ,其使用 XML 格式定义图像,并且具有如下特点: 不依赖分辨率,基于矢量图; 支持事件处理器; 最适合带有大型渲染区域的应用程序(比如谷歌地图); 复杂度高会减慢渲染速度(任何过度使用 DOM 的应用都不快 ,它可以引用一个事先定义好的动画路径,让图像元素按路径定义的方式运动;  <animateTransform>:元素对图形的运动和变换有更多的控制,它可以指定图形的变换、缩放、旋转和扭曲等;  <mpath ,不需要安装任何插件,便可以使用基于 OpenGL ES 2.0 的 API 在 canvas 中进行3D渲染。

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    技术解码 | 版权保护的下一步——数字水印

    其中,不可察觉性要求数字水印的嵌入尽可能小地对载体信息造成影响,在提高观感的同时使得嵌入操作更具隐蔽性;而鲁棒性则要求水印能够抵抗多种攻击,包括图像缩放裁剪、视频的压缩转码等编辑操作。 结果分析: 对于图片水印, 在测试视频实验结果中, 可得出如下结论:(1) 当嵌入频率为1(即每帧嵌入), 水印恢复情况较为理想, 且对抗缩放能力较强, 解析得到的水印图片中半数以上的水印可以轻易辨识 由于水印信息的嵌入是帧间独立的, 连续的水印嵌入操作很容易造成视觉上的闪烁效应, 隐蔽性差的同时还会降低视频的观看体验。 因此, 在实际的使用中, 需要谨慎地指定上层策略选择合适的视频帧进行水印嵌入, 并通过控制水印嵌入的力度来保证数字水印的解析效果。 使用Tips: 以下是对使用细节的补充, 所提供数字水印方案:1. 支持文本水印和图片水印的嵌入, 以满足不同应用场景的需求。

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    苹果教程|如何定制你的苹果 Mac 显示器?

    今天我们来给大家介绍一些简单方法,教你如何调整Mac的显示屏,使其更易于使用。 显示 找到系统偏好设置-辅助功能,如图 首先是显示部分。 只需使用鼠标或触控板来晃动指针,它就会变得很大,很容易被发现。当你停止摇晃,它会恢复到常规尺寸。 你还可以拖动滑杆选择永久增加光标的大小。 这时你会固定得到一个较大的鼠标指针,不过相对的,进行文本输入的时候也会有一个放大版的文本插入符,可能会影响你的视线。 缩放 还有一个方便的功能是缩放,它位于系统偏好设置选项中,作用是可以放大屏幕的特定部分。缩放有两种方式,一种是全屏缩放,还有一种是悬浮的「画中画」窗口,就像在屏幕上出现看一个放大镜一样。 例如,自定义字幕和提醒闪烁屏幕等等,这些都值得一试,大家不妨用用看。

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    前端动画大乱炖

    童年.png 动画即童年 动画是指由许多帧静止的画面,以一定的速度(如每秒16张)连续播放,肉眼因视觉残象产生错觉,而误以为画面活动的作品。-- 维基百科 以上是维基百科上给出的动画的定义。 帧频越高,屏幕上图片闪烁感就越小,稳定性也就越高。人的眼睛不容易察觉75Hz以上刷新频率带来的闪烁感。 DEMO传送门 SVG SVG是英文Scalable Vector Graphics的缩写,意为可缩放矢量图形,用来定义用于网络的基于矢量的图形,其使用 XML 格式定义图像,并且具有如下特点: 不依赖分辨率 ,它可以引用一个事先定义好的动画路径,让图像元素按路径定义的方式运动; <animateTransform>:元素对图形的运动和变换有更多的控制,它可以指定图形的变换、缩放、旋转和扭曲等; <mpath 的 API 在 canvas 中进行3D渲染。

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    一段蛋疼的代码:超不清视频播放器

    ;2.在没有图形界面的服务器上播放视频(虽然效果不咋地);3.作为一种独特的艺术风格化处理 程序的原理其实很简单,关键是你要理解计算机中一张图像的组成:一堆像素点。 但字符画是没有颜色的,所以需要将图像转成灰度图,这样就可以跟一组从深到浅的字符形成一种对应关系。比如深的点就是 @,浅色的点就是 .。 一幅图像全部转成字符序列后,就可以直接在控制台输出了。 读取视频使用了 opencv-python,并直接用它提供的方法转了灰度图,在之前的文章中也有过介绍:OpenCV-Python,计算机视觉开发利器 resize 这一步比较重要,因为有的视频分辨率很高 (实际中要根据你自己控制台中的字体效果来调整缩放比例) ascii_char[int(pixel / 256 * char_len)] 是整个转换的核心,因为一个像素的颜色范围是 0~255,通过 pixel 关于输出,有几个值得注意的点:输出一帧前需要清屏,不同平台命令有区别;时间间隔、控制台的字体大小、缩放比例都要根据实际情况作调整;如果计算时间过长、刷新太慢而屏幕闪烁,可以考虑进一步缩小图片,或者先将所以帧转换完毕后再统一输出

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    基于RNN网络的Deepfake检测

    前言 大部分检测假脸工作是在图片上进行的,而针对deepfake视频往往有很少检测方法。这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法,用于检测Deepfake视频。 当我们去替换人脸的时候,先对输入图像编码,再用目标人脸解码器去解码 但是自编解码器在不同摄像角度,不同光照等复杂条件下,很难去生成人脸。 最突出的是帧与帧之间光源的不一致性,导致假脸有闪烁现象,这种特征是很适合使用CNN来进行像素级别的检测。 3. 我们使用预训练后的InceptionV3网络作为CNN结构,对输入的图片抽取出2048个特征。 训练策略 抽取每个通道的特征 图像缩放至299x299 每个视频帧序列长度分别为20/40/80 优化器选用Adam,学习率为1e-5,decay为1e-6 5. 实验结果 ?

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