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消除图像复原中的“misalignment”，性能大幅提升

CNN训练与测试图像分辨率不一致引申出了FixResNet与FixEfficientNet；目标检测中Head在训练与测试过程中的不一致同样引申了不少优秀工作。那么图像复原领域有没有这类现象呢？...Abstract 全局空域统计(即沿完整空间维度进行信息聚合)已被广泛用于图像复原方案中。比如，HINet所使用InstanceNorm的均值与方差，MPRNet所使用的SE的全局均值池化。...上图给出了训练与测试时的统计分布不一致现象的示意图，而TLSC则可以解决该问题，使得训练与测试时的统计分布相一致。...上图对比了不同块尺寸时不同模型的性能，从中可以看到：UNet-IN与UNet-SE的性能会随块尺寸增大出现性能下降。我们猜测：测试时更大的块可以利用更多的信息，故UNet取得了更佳性能。...然而，UNet-SE与UNet-IN并未从更大测试块中受益。这是由训练与测试时的统计不一致导致。 将图像拆分为块进行推理可以消除统计不一致现象，但会引入边界伪影问题(见下图)，进而影响图像质量。

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使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码...img首先使用阈值处理获得二值化图像，cv2.threshold表示进行阈值二值化处理，0.1是设定的阈值(img是0-1图像)，1表示图像中的最大值，cv2.THRESH_BINARY表示图像处理的方法...然后使用findContours，用来获得二值化图像的轮廓信息，findContours中cv2.RETR_EXTERNAL是表示轮廓获取方式，是表示内圈的轮廓不需要进行获取，cv2.CHAIN_APPROX_NONE...然后，后面的contourArea是用来获取轮廓所包围的面积，threshold是面积阈值，当小于该阈值时认为是孤立小区域，需要去除 最后drawContours是对孤立小区域进行去除的方式，去除操作比较简单...以上这篇使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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在Flutter中更快地加载您的图像资源

本文主要介绍在Flutter中更快地加载您的图像资源 我们可以将图像放在我们的资产文件夹中，但如何更快地加载它们？...这是 Flutter 中的一个秘密函数，可以帮助我们做到这一点 — precacheImage() 很多时候（尤其是在 Flutter Web 中），您的本地资源图像需要花费大量时间在屏幕上加载和渲染...对于用户的角度来看E本是不好秒 pecially如果图像是屏幕的背景图像。如果图像是您屏幕中的任何组件，我们仍然可以显示微光或其他内容，以便用户知道该图像正在加载。但是我们不能对背景图像显示微光！...onError} ) 此方法将图像预取到图像缓存中，然后无论何时使用该图像，它的加载速度都会快得多。但是，ImageCache 不允许保存非常大的图像。...现在，下一个是 precacheImage，它在缓存中存储图像需要 14 毫秒。随后的加载只用了 5 毫秒。所以我们可以得出结论，它将加载时间减少到近 50%！

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【查虫日志】快速判断一副灰度图像中是否只有黑色和白色值（即是否为二值图像）过程中bool变量的是是非非。

二值图像我们在图像处理过程中是经常遇到的，有的时候我们在进行一个算法处理前，需要判断下一副图像的数据是否符合二值图的需求，这个时候我们可以写个简单的函数来做个判断，比如我写了一个很简单的的代码如下：...当一副图不是二值图时，通常，我们很快就能返回结果了，那么最坏的情况就是他恰好是二值图，这样，我们就要遍历完所有的像素。...)) return false; } } return true; } 　　由于SIMD指令里没有_mm_cmpneq_epi8函数，我们该用代码1片段里被注释掉的那种逻辑来判断一个像素是否是黑色和白色...我们判断这个像素是否等于255和0，当然，一个像素不可能同时满足这两个条件，不满足的Mask返回0，满足则Mask返回255，所以如果他是黑色和白色，你们这两个Mask进行或操作肯定就为255，否则或操作后就为...0，SIMD中这样的比较可以一次性进行16个像素，如果这16个像素都符合条件，那么或操作后的mask都为255，这样通过使用_mm_movemask_epi8来判断这个mask就完成了16个像素的判断。

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java的双缓冲技术

由此引出消除闪烁的方法——双缓冲。双缓冲是计算机动画处理中的传统技术，在用其他语言编程时也可以实现。...本文从实例出发，着重介绍了用双缓冲消除闪烁的原理以及双缓冲在Java中的两种常用实现方法（即在update(Graphics g)中实现和在paint(Graphics g)中实现），以期读者能对双缓冲在...这样，我们每次看到的都是一个在新的位置绘制的小圆，前面的小圆都被背景色覆盖掉了。这就像一帧一帧的画面匀速地切换，以此来实现动画的效果。 但是，正是这种先用背景色覆盖组件再重绘图像的方式导致了闪烁。...虽然和（1）中用一样的方法重载update(Graphics g)，但（1）中没有了清屏操作，消除闪烁的同时严重破坏了动画效果，这里我们把清屏操作放在了后台图象上，消除了闪烁的同时也获得了预期的动画效果...2、关于消除闪烁的方法的补充： 上文提到的双缓冲的实现方法只是消除闪烁的方法中的一种。

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Python数据分析中图像处理的实用技术点：图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述

图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言，在数据分析中提供了许多实用的技术点，用于图像的加载、处理和分析。...本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。图片1....图像加载与保存图像加载与保存是图像处理的基础，Python提供了各种库和工具来处理不同格式的图像文件。...)2.3 图像增强图像增强是通过调整图像的对比度、亮度和颜色等属性，以改善图像质量或突出图像中的特定信息。...以下是一些常见的特征提取与描述技术：3.1 边缘检测边缘检测是在图像中检测和提取物体边界的过程，常用于图像分割和目标检测等应用。

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CVPR 2023 | 一键去除视频闪烁，该研究提出了一个通用框架

将图像算法应用于时间上一致的视频时可能会带来闪烁，例如图像增强、图像上色和风格转换等有效的处理算法。 视频生成方法生成的视频也可能包含闪烁伪影。...由于时间上一致的视频通常更具视觉上的吸引力，从视频中消除闪烁在视频处理和计算摄影领域中非常受欢迎。...然而，从闪烁视频中获得的光流不足够准确，光流的累积误差也会随着帧数的增加而增加。 通过两个关键的观察和设计，作者成功提出了一个通用的、无需额外指导的通用去闪烁方法，可以消除各种闪烁伪影。...研究者观察到神经图集非常适合闪烁消除任务，因此将引入神经图集到这项任务中。神经图集是视频中所有像素的统一且简洁的表示方式。...在测试时，该网络可作为过滤器很好地工作，以保留一致性属性并阻止有缺陷的图层中的伪影。 实验 研究者构建了一个包含各种真实闪烁视频的数据集。

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添加鼠标滑过图片闪烁的js特效-jquery-opacity-rollover

添加鼠标滑过图片闪烁的js特效-jquery-opacity-rollover 作者：matrix 被围观: 1,771 次 发布时间：2013-09-20 分类：Wordpress 兼容并蓄 |...当鼠标移到图片上的瞬间，图片被蒙上一层白色的半透明层，并且这时白色的半透明层开始以300（代码第5行）毫秒的倒计时自行消失。...1.7.2版本的可以，其他版本还须自测。 二.在header中加入上面的js代码。 js代码说明： 第5行中.post img指需要加载此js特效的元素。...这里是class为post的 img标签加载特效，也就是文章内容的图片，鼠标移上去就会与闪烁的效果。 当然这里的.post img也可以改为css中的id或者其他的class和标签等都可以的。...第5行中还有wink(300)，其中300指300毫秒，是单次闪烁的时间。也就是当鼠标移到图片上的瞬间，图片被蒙上一层白色的半透明层，并且白色的半透明层开始以300毫秒的倒计时自行消失。

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isp调试工具环境搭建及其介绍！

通过编辑和加载IQ文件，可以对图像处理流程进行优化和个性化配置，以满足不同的图像处理需求。...在图像处理中，D75通常用于模拟白天自然光照条件。 D65：代表色温为6500K的白色光源。D65通常用于模拟标准白平衡条件，也是在室内使用较为普遍的光照条件。...D50：代表色温为5000K的白色光源。D50通常用于模拟阅读灯光照明条件，例如在印刷行业中使用的标准光源。 CWF：代表Cool White Fluorescent，即冷白色荧光灯光源。...黑电平可以用于校正图像的暗部细节和对比度。 Luma stats range（亮度统计范围）：指相机在处理图像时所使用的亮度值范围。...抗闪烁功能通过调整曝光时间或帧率等参数，以减少或消除图像中的闪烁效应，提供更稳定的图像质量。 这些功能和技术旨在优化图像的曝光和稳定性，以提供更好的图像质量和视觉体验。

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运动的“点”与“线”，竟然能产生错觉？？？

企图通过活动手掌减肥的小编在运动 对于这种混乱，一般要归咎于频闪效应。这是一种现象，是你观看一系列静止的图像时产生运动的错觉。...[3] 该圆盘的一半被涂成黑色，而另一半则是白色背景，将其沿着直径方向分为四个部分，并在每个部分上面绘制了多个45度的同心圆弧。旋转圆盘，颜色就会出现在圆圈中。他们会根据速度和方向的变化而变化。...虽然我们现在可能还不太确定贝汉圆盘中额外的颜色是怎么产生的，其中的原理是怎么样的。但是科学家确实有基于我们的眼睛是如何感知图像的理论。...当你仅观察圆盘上的一个位置的时候，你会看到白色的闪烁（激活视网膜中所有的视锥细胞）和黑色闪烁（激活了视杆细胞）。...[6] 四个不断闪烁的点就可以达到左右横跳、旋转的效果，而旋转的以黑白色为底的贝汉圆盘竟然可以在视觉上感知到新的颜色，而且，虽然机制还没有完全了解，但是也是可以发一篇《Nature》哦。 ?

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C++ OpenCV形态学操作--腐蚀与膨胀

最基本的形态学操作有二：腐蚀与膨胀(Erosion 与 Dilation)。 他们的运用广泛: 消除噪声 分割(isolate)独立的图像元素，以及连接(join)相邻的元素。...寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。 通过以下图像，我们简要来讨论一下膨胀与腐蚀操作(译者注：注意这张图像中的字母为黑色，背景为白色，而不是一般意义的背景为黑色，前景为白色）: ?...膨胀 此操作将图像 ? 与任意形状的内核 ( ? )，通常为正方形或圆形,进行卷积。 内核 ? 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。 进行膨胀操作时，将内核 ?...划过图像,将内核 ? 覆盖区域的最大相素值提取，并代替锚点位置的相素。显然，这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展” (因此有了术语膨胀 dilation )。...背景(白色)膨胀，而黑色字母缩小了。 腐蚀 腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆盖下的相素最小值。 进行腐蚀操作时，将内核 ? 划过图像,将内核 ?

2.2K30

【Java 虚拟机原理】Java 类中的类加载初始化细节 ( 只使用类中的常量时加载类不会执行到 ‘初始化‘ 阶段 )

文章目录 一、类加载初始化时机 二、常量加载示例 三、数组加载示例 一、类加载初始化时机 ---- 类加载时机 : Java 程序执行时 , 并不是一开始将所有的字节码文件都加载到内存中 , 而是用到时才进行加载...> 初始化 这个完整的流程 ; 如 : 如果是 public final static 修饰的常量值 , 在编译阶段 , 就会将该值放到常量池中 ; 在类加载的过程中 , 只要执行到 加载 -> 连接...---- 类加载时 , 如果只用到了类中的常量 , 则只进行 " 加载 -> 连接 ( 验证 , 准备 , 解析 ) " 两个过程 : public class Student { // 常量...18 三、数组加载示例 ---- 对数组进行创建操作 , 如创建了一个对象数组 , 此时不会加载该对象对应的类 , 只会为其在内存分配空间 ; 创建数组时 , 触发的是 Student...[] 数组类型的 类加载初始化 , 但是不会触发 Student 类的初始化操作 ; 如果调用数组中的元素时 , 就需要初始化 Student 类 ; Student 类 : public class

3.6K20

关于Adobe Photoshop调整选区介绍

为此，请调整以下设置： 视图模式设置 视图模式：从“视图”弹出的菜单中，为选区选择以下几种视图模式： 洋葱皮 (O)：将选区显示为动画样式的洋葱皮结构 闪烁虚线 (M)：将选区边框显示为闪烁的虚线 叠加...高品质预览：渲染更改的准确预览。此选项可能会影响性能。选择此选项后，在处理图像时，按住鼠标左键（向下滑动）可以查看更高分辨率的预览。取消选择此选项后，即使向下滑动鼠标时，也会显示更低分辨率的预览。...全局调整设置 平滑：减少选区边界中的不规则区域（“山峰和低谷”）以创建较平滑的轮廓。 羽化：模糊选区与周围的像素之间的过渡效果 对比度：增大时，沿选区边框的柔和边缘的过渡会变得不连贯。...注意: 单击 （复位工作区），可将设置恢复为您进入“选择并遮住”工作区时的原始状态。另外，此选项还可以将图像恢复为您在进入“选择并遮住”工作区时，它所应用的原始选区或蒙版。...选择记住设置可存储设置，用于以后的图像。设置会重新应用于以后的所有图像，如果在“选择并遮住”工作区中重新打开当前图像，这些设置也会重新应用。

2.4K60

基于OpenCV-python3实现抠图

简述 在上一篇博客进行了证件照更换背景颜色，纯蓝色，红色，白色之间的替换，有人私信我，可以不可以把背景换成其他图片，而不是单纯的颜色填充。...此方法抠图只适合颜色对比比较明显的图片，允许存在少量颜色干扰 加载&缩放 通过imread函数加载图片，resize函数对图像进行缩放。...黑色区域有明显白点，有少量的颜色干扰，需要进一步优化。 mask优化 通过腐蚀和膨胀操作进行消除个别白点。...我对于腐蚀和膨胀操作的理解是： 腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素，以此来消除小斑点， 而膨胀操作将使剩余的白色像素扩张并重新增长回去。...我们首先要确定一个坐标点，这个点决定了要把抠出来的图像放到新背景图片的什么位置，即就是抠出图片左上角（0，0）点在新的背景图片中应该在的位置。

5.3K10

视角合成视频的质量评价

在合成视频中，由视图合成引起的严重可见伪影主要发生在特定区域（如空穴区域）附近。当将现有的质量指标应用于整个区域时，性能变得很差。...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。...在图 2(b)中，白色像素表示过多的闪烁区域。如图 2(b)所示，过度闪烁区域上的像素主要位于特定区域周围，如孔区域或物体边界区域。...在二维图像质量评价模型中，使用了 PSNR、SSIM、多尺度 SSIM(MS_SSIM)和视觉信息保真度(VIF)。在三维图像 QA 模型中，采用了视图合成质量评价(VSQA)和 3DSwIM。...特别是，当 SSIM 应用于合成视频的每一帧的整个区域时，性能预测较差(PLCC 为 0.2685，SROCC 为 0.2685)。

1.7K20

3D深度估计，让视频特效更梦幻！

基于图像序列进行 3D 场景重建在计算机视觉社区中已有几十年的研究历史。毋庸置疑，最简单的 3D 重建捕捉方式就是利用智能手机手持拍摄，因为这类相机很常见，还可以快速覆盖很大的空间。...在测试时，他们微调了这个网络，来满足特定输入视频的几何约束，同时保留其为视频中受约束较少的部分合成合理深度细节的能力。...然而，对每一帧单独应用这些方法会导致几何不一致和短暂的闪烁。 本文作者提出的方法结合了以上两种方法的优点。研究者利用了几种现成的单图像深度估计网络，这些经过训练的网络可以合成一般彩色图像的合理深度。...他们利用从视频中借助传统重建方法提取的几何约束来微调网络。因此，该网络学会在特定视频上生成具有几何一致性的深度。 该方法包括以下两个步骤：预处理和测试时训练。...测试时训练 在这一阶段，研究者微调预训练深度估计网络，使其生成对特定输入视频更具几何一致性的深度。 在每次迭代中，该方法使用当前的网络参数采样一对视频帧并估计其深度图。

1.2K20

音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例

人们所熟知的图像方面的3A算法有： AF自动对焦(Automatic Focus) 自动对焦即调节摄像头焦距自动得到清晰的图像的过程 AE自动曝光(Automatic Exposure) 自动曝光的是为了使感光器件获得合适的曝光量...AW自动白平衡(Automatic White Balance) 白平衡的本质是使白色物体在任何光源下都显示白色 与之相对应的音频方面的3A算法是: AGC自动增益补偿(Automatic Gain...Control) 自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。...然后，将回声估计值从话筒的输入信号中减去，从而达到消除回声的目的，AEC还将话筒的输入与扬声器过去的值相比较，从而消除延长延迟的多次反射的声学回声。...根椐存储器存放的过去的扬声器的输出值的多少，AEC可以消除各种延迟的回声。  图像方面的算法就不多说了，图像方面的3a算法，本人都实现了。

1.8K80

OpenCV图像处理(九)---图像腐蚀VS膨胀

前言 又是一期再见时，上周我们学习了图像处理知识里面的翻转和缩放技术，然后通过代码的方式进行了实践，相信大家已经掌握了，今天，我们继续来学习图像处理的有一个知识--图像腐蚀与膨胀。...一、图像腐蚀 图像腐蚀是图像形态学处理中其中一种方式而已，数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论...我们可以借用腐蚀来消除无意义的小点，因此当图像中出现白色的噪点时就可以采用这样的方式。...1.3 效果展示 如上图所示，我们可以看到腐蚀后的图像相较于原始图像，黑色的区域变得更加多了，而白色的区域相对变得减少了（黑多白少）。...二、膨胀 图像的膨胀操作也是属于图像形态学处理技术的一种，膨胀与腐蚀其实刚好是一对相反的操作，膨胀会将自身中出现的小黑点变换为白色区域（白多黑少），当图像中出现小黑点不好去除时，一般采用膨胀的方式

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【python-opencv】形态转换

它是做什么的呢?内核滑动通过图像(在2D卷积中)。原始图像中的一个像素(无论是1还是0)只有当内核下的所有像素都是1时才被认为是1，否则它就会被侵蚀(变成0)。...结果是，根据内核的大小，边界附近的所有像素都会被丢弃。因此，前景物体的厚度或大小减小，或只是图像中的白色区域减小。它有助于去除小的白色噪声(正如我们在颜色空间章节中看到的)，分离两个连接的对象等。...如果内核下的至少一个像素为“ 1”，则像素元素为“ 1”。因此，它会增加图像中的白色区域或增加前景对象的大小。通常，在消除噪音的情况下，腐蚀后会膨胀。因为腐蚀会消除白噪声，但也会缩小物体。...3、开运算 开放只是侵蚀然后扩张的另一个名称。如上文所述，它对于消除噪音很有用。...在关闭前景对象内部的小孔或对象上的小黑点时很有用。 closing = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel) ?

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