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Papi酱女广告能卖定是很

人都在讨论Papi酱第条广告能卖出,还有微信群就此展开了有奖竞猜。 我对于这次竞标结果是比较乐观的。 Papi酱的第条广告让我想起2013,被称为“自媒体始祖”的程苓峰在“云科技”(现已更名孕峰)微信的文末片广告,定价1万元,唯品会中了,许人当时都说不值,现在看来太便宜了——自媒体广告价格水涨船高 程苓峰第二次的广告主是谁我忘了——第次很关键,因此有溢价,微信朋友圈第条广告,中国第条电视广告…都被许人记住了。广告主有“女情结”,Papi酱的第条广告具有较大的溢价价值。 更重要的是,Papi酱是个现象,个话题,个流行,其广告价值难以估量,因此并不能用覆盖用户数、播放次数这些数据来简单地计算Papi酱的第条广告值。 对比之下,Papi酱千万不定算贵。 毫无疑问,届时针对Papi酱的竞标结果,很人都会说贵;毫无疑问,几后他们会觉得当初着实便宜。

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    】:直方

    01 引言 从这章开始,我们将从最基础的讲起,并且探索其中的些算法在FPGA上的实现。第章讲个最基本的概念:直方。直方灰度增强中是个很重要的量,它反映了灰度的分布。 用数学公式来表达就是: 03 梯度直方 HOG(histogram of oriented gradient)是在2005CVPR会议上,由Dalal等人提出的解决人体目标检测的描述子。 该方法使用梯度直方来表达人体,提取人体的外形和运动信息,形成非常丰富的特征集。生成的过程如下: 1) 主要是为了消除些光照或者噪声的影响,提高HOG描述子的鲁棒性。 预方法有化,伽马矫正,平滑滤波等。 2) 计算梯度 的梯度可以表示为: 由于是离散的数据,将上式用离散微分表示: 选择以上微分方式,是因为从实验结果来看效果较好。 研究光流场的目的就是为了从序列中近似计算不能直接得到的运动场。光流场在想情况下,光流场对应于运动场。 光流场的计算是通过两帧之间灰度变化,以及光流场平滑的假设。

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    OpenCV09-模糊(

    09-模糊() 模糊原 Smooth/Blur是中最简单和常用的操作之 使用该操作的目的之是为了在时降低噪声 使用Smooth/Blur操作背后的数学卷积计算是 通常这些卷积算子计算都是线性操作,故又叫做线性滤波 均值滤波原 image.png 相关API 代码演示 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream

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    OpenCV与

    本章节主要是基础操作,主要包括以下几点内容: 1、视频读取显示保存 2、变换 3、卷积增强和滤波去燥 以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑遍,可直接运行 ---- 2、变换 主要包括: 获取的高和宽; 将变为原来的2倍; 水平翻转180度; 垂直翻转180度; 水平垂直同时翻转; 绕着某点的旋转; 调整亮度与对比度; 完整代码如下: cv2.imshow("v_pic", v_pic) #水平垂直同时翻转 hv_pic = cv2.flip(img, -1) cv2.imshow("hv_pic", hv_pic) # 绕着某点的旋 center = (width / 2, height / 2) #取的中点 angle = 45 # 获得绕着某点的旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center ---- 3、卷积增强和滤波去燥 主要包括: 直方均衡化; 高斯去燥; 均值滤波; 中值滤波; 完整代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import

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    基于tensorflow的(三) 线程输入框架

    num_shares定义了总共写入个文件, # instance_per_shard定义了每个文件中有个数据。 当num_threads参数大于1时,个线程会同时读取个文件中的不同样例并进行预。如果需要个线程不同文件中的样例时,可以使用tf.train.shuffle_batch_size函数。 ]) # 定义神经网络输入层片的大小 image_size = 299 # preprocess_for_train为程序 distorted_image = preprocess_for_train (decoded_image, image_size, image_size, None) # 将后的和标签数据通过tf.train.shuffle_batch整成神经网络训练时 # 需要的 在读取样例数据之后,需要将进行预的过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供的机制并行地跑在个线程中。

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    OpenCV基础(

    基础,等大小片相似度匹配 基于RGB通道的素点相似度匹配算法思路 ? :return: """ G_1 = 0 B_1 = 0 R_1 = 0 G_2 = 0 B_2 = 0 R_2 = 0 #第矩阵通道和 for y in x: G_1 += y[0] B_1 += y[1] R_1 += y[2] #第二个矩阵通道和 2: for y in x: G_2 += y[0] B_2 += y[1] R_2 += y[2] #矩阵各通道相似度 sp2 = pic2.shape #获取矩阵大小 res['totlepix'] = pic1.size # pix*3 矩阵大小等于素点数乘以3 #判断两张片的行列数是否相同

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    数字学习笔记()——数字概述

    视频的也属于数字部分,只是视频素点的数量级是非常大的。 这里给个概念:1s的视频可分成25张,通常来讲每张大小256*256,那么25张是、1分钟的视频呢?1小时的视频呢? 1929美国将军潘兴和法国元帅福熙的数字片 计算机技术的历史可以追溯到1946台电子计算机的诞生。 在上世纪70代,数字技术有了长足发展 到上世纪80代,出现了3D和分析3D的系统 进入上世纪90代,技术已逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面 进入21世纪,数字技术必将得到进步发展 ☆基于内容的检索、视频检索、媒体检索 ☆水印、游戏、电影特技、虚拟现实、电子商务等 数字的应用无不在 ---- 五、数字的基本步骤 ?

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    python 类库 PIL ()

    PIL(Python Imaging Library,类库) 提供了通用的功能,以及大量有用的基本操作,比如:打开显示,灰度转换,缩放,旋转,裁剪等。 2.4 缩略 会改变原来数据,但保存前,不会改变磁盘上的片。 3.4 裁剪 虽然裁剪不属于几何变换的范畴,但是在应用场景上,我们常常和 缩放,旋转,镜等几何变换,起用。 例如,训练 CNN 分类,对有限的训练集数据进行扩充增强,以提高模型的范化能力,获得更佳的模型表现。 传送门 下篇 python 类库 PIL (二) 参考 [1] The Python Imaging Library Handbook

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    TensorFlow 编解码,尺寸调整

    TensorFlow提供了几类函数,下面介绍的编码与解码,尺寸调整。 编码与解码 解码与编码:张RGB三通道的彩色可以看成个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表素值。然后在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码。 所以将还原成个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了。其实如果大家熟悉opencv的话,imread和imwrite就是个解码和编码的过程。 :剪裁或填充,会根据原的尺寸和指定的目标的尺寸选择剪裁还是填充,如果原尺寸大于目标尺寸,则在中心位置剪裁,反之则用黑色素填充。 plt.show() resized = tf.image.resize_images(img_data, [100, 100], method=0) # TensorFlow的函数片后存储的数据是

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    数码相机内的-更滤波

    也许你会认为,因为线性滤波器是在衡量模板与局部的相似度,那么上中双眼会有很高的相速度,因此结果中双眼很亮,其他地方会很暗。然后实际上的结果却是下面这样: ? 非线性移不变滤波器 非线性但移不变的滤波器代表:形态学操作 形态学操作的基本版本是用于二值的,当然其衍生版本可以用于灰度甚至彩色。 要解形态学操作,首先需要对的逻辑操作及的集合有基本的概念,见下: ? 基本逻辑操作 可以看到,利用逻辑操作可以组合出很。 高斯滤波原 双边滤波: ? 双边滤波原 双边滤波有很应用,其中最典型的是保边去噪与平滑 ? 双边滤波的去噪功能 现在姑娘们用的美颜美肤软件,就可以用双边滤波来实现: ? 我在如下的Jupyter Notebook中展示了本帖中的相关操作,你可以对着它获取更深入的解,也能够进步掌握用Python来进行些技巧。

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    COS数据WebP压缩 | 减70%大小

    个网站的内容,不仅仅只有文字,片、动、视频等众元素都在帮助用户从我们的网站获取更的信息,当然,片比起文字会消耗更的网络资源,并且最令人担忧的是,它会增加网站的加载完成时间,影响用户体验。 为了在尽可能不影响片质量的前提下压缩体积,谷歌公司在 2010 提出了 WebP 格式。 有些现实的问题摆在我们面前。 效果 下面是使用 COS 数据的 WebP 压缩技术压缩 PNG 和 GIF 格式的效果对比: PNG 压缩为 WebP:体积减 68.9% 1.png GIF 压缩为 WebP:体积减 67.14% 2.png 如,WebP 压缩可以减平均 70% 的大小,而且原质量越高、越清晰,压缩收益率越大,般压缩收益率在 35%-80%。 /document/product/460/36543 使用 WebP 的好显而易见,片加载变快,网页也随之变快,即使片体积较小,也不会影响视觉效果,我们可以添加更片来引人入胜,传递更的信息

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