当我们解决任何机器学习问题时，我们面临的最大问题之一是训练数据不平衡。不平衡数据的问题在于学术界对于相同的定义、含义和可能的解决方案存在分歧。我们将尝试用图像分类问题来解开训练数据中不平衡类别的奥秘。
这是关于创建自定义脚本渲染管道的教程系列的第11部分。它增加了对后处理的支持，目前只支持bloom。
图像修复(Image Inpainting)技术，又称为图像填充(Region Filling)或物体删除(Object Removal)技术，是一种通过背景填充、替换的方法，去除图像中指定区域的算法，最终目标是达到用户难以感知感知、效果自然的图像修复。
引言：在视频监控中最常用的就是图像拼接和字符叠加，25FPS的视频流，如果每隔40MS就从各个通道中取一幅图像来合成，则可以看到一个实时的合成视频。合成的过程也就是原始图像的拼接、缩放的过程，本文主要阐述UV分开存储的YUV420图像拼接的过程,实现下图的效果。
通过仔细观察抖音的传送带特效，你可以发现左侧是不停地更新预览画面，右侧看起来就是一小格一小格的竖条状图像区域不断地向右移动，一直移动到右侧边界位置。
在上述模块中，容易成为发热重点的 CPU/GPU 计算密集型模块一般是：图像处理、编码。 在低端机上，要优化发热： 1）简单的做法：去掉『可选』，优化『必选』。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)
本文介绍一篇很棒的小目标检测数据增广论文。该论文是由Tensorflight 提出。之前Amazon提出目标检测训练的Tricks论文，详见 亚马逊提出：目标检测训练秘籍（代码已开源）
前一篇提到了，相机返回的是YUV格式的图像数据，那么YUV到底是怎样一种格式呢？本篇将对YUV图像格式进行详细的解释。 上一篇中，我们了解了Android二维码扫描开发的实现思路和原理。其中从相机里获
这是有关创建自定义脚本渲染管线的系列教程的第15部分。我们将基于颜色和深度纹理来创建基于深度的淡入和扭曲粒子。
PIL有如下几个模块：Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块
2 . 效果展示 : 使用的是湖南卫视的直播源 rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础(完成) → 音视频工具(完成) → 音视频工程示例(完成) → 音视频工业实战(进行中)。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
<?php /** * *函数：调整图片尺寸或生成缩略图 *返回：True/False *参数： * $Image 需要调整的图片(含路径) * $Dw=450 调整时最大宽
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性，并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础，通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中，FCN表现出良好的性能，比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，FCN也可以广泛应用于其他领域，如医学图像处理、自然场景图像处理等。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。
原文来源：arXiv 作者：Tali Dekel、Chuang Gan、Dilip Krishnan、Ce Liu、William T. Freeman 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 我们研究这样一个问题，根据稀疏轮廓位置存储的信息重构图像。研究结果证明，我们可以从稀疏输入中获得对源图像的高保真度的高质量重构，例如，包括少于6％的图像像素。与现有的基于轮廓的重构方法相比，这是一个重大改进，它需要更密集的输入以捕捉细微纹理信息并确保图像质量。我们的模型是基于生成式对抗网络的，在没有提供输入
数字图像处理的过程中，YUV文件是比较常见的视频源数据。YUV不像RGB那样要求三个独立的视频信号同时传输，所以用YUV方式传送占用极少的频宽。
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。
今天教大家如何使用PHP生成ico图标，ico图标在每个网站中都需要用到的，使用方法也是很简单的，基本上以下面的方式为主，还有其他的方式。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
尺度，顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后，再借助本地平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程，并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
好长一段时间没有和大家见面，但是在学习群里，大家每天都是非常活跃的进行着学术邻域的探讨，今天算是四月的初始，又是一个清爽明媚的季节，在这个样的季节中，大家一定都有很大的动力，去学习去科研去努力去进步！今天给大家分享的是这个系列的最后一篇——DeepLab V3。 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 论文下载地址：http://arxiv.org/abs/1706.05587 代码地址：https://github.com
算法：图像抗混叠通常是在向下采样之前通过平滑图像（通过图像与低通滤波器的卷积，如高斯滤波器）来完成的。混叠是图像中有一些在原始图像中不存在的黑色斑点或伪影。下采样对于缩小图像的效果并不是太理想，因为它会产生混叠效果。通常是因为采样率比奈奎斯特速率小（像素太少了的缘故），因此避免混叠的一种方法是增加采样率，使其大于奈奎斯特速率。
本文主要介绍：Opencv常用函数，如均值、最大最小、归一化、滤波、旋转、求连通域等函数。
下面是 2022.05 月的知识图谱新增内容快照（图片被平台压缩不够清晰，可以加文章后面微信索要清晰原图）：
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目前市面主流用于服务器进行计算的Tesla系列GPU，主要有K80，P4，P40，P100，M40，这些卡性能指标有着不同差异导致成本上也相差很多。 鉴于AI是当下最火的技术方向，GPU加速运算在这方
通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。
MPEG-4 Part 14定义了MPEG-4文件格式，即mp4后缀文件。mp4文件格式只是MPEG-4标准中的一小部分
https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
本篇博客代码及资源下载 : https://download.csdn.net/download/han1202012/10382762
FFmpeg的名称来自MPEG视频编码标准，前面的“FF”代表“Fast Forward”，FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。可以轻易地实现多种视频格式之间的相互转换。包括如下几个部分：
ps是什么意思：PS指的是一种图像处理软件，它全称叫AdobePhotoshop。Photoshop 一直以来都被广泛的应用于各个领域中，ps2023最新版还有着强大的图像修饰、图像合成编辑以及调色功能，利用这些功能可以快速修复照片，也可以修复人脸上的斑点等缺陷，快速调色等。PS可分为图画编辑、图画组成、校色调色及特效制造。图画编辑是图画处理的根底，可以对图画做各种变换，也可进行复制、去掉斑驳、修补、修饰图画的破损等。图画组成则是将几幅图画经过图层操作、东西使用组成完好的、传达清晰意义的图画，这是美术规划的必经之路。
这里主要回顾如何应用atrous convolution来提取紧凑的特征，以进行语义分割; 然后介绍在串行和并行中采用atrous convolution的模块.
图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。
参考上图，几何图形是连续的坐标连接实现的，实际屏幕上的像素是离散化的点，分辨率越低的屏幕离散越剧烈，在图形的边缘必然会产生锯齿。
使用拉普拉斯金字塔时，图像必须是2^n*2*m 使用拉普拉斯金字塔先要知道高斯金字塔 这两种过程是图片缩小与放大 缩小 reduce = 高斯模糊 + 降采样（pyrDown） 放大 ex
1、使得图像符合显示区域的大小； 2、生成对应图像的缩略图； 3、处理大型图像减少运算量。
本节课我们来学习一下PHP处理图片，包含验证码、打水印、缩略图、拼图、截图等功能
CVPR 2021 相关论文、代码 、解读和demo整理，同时为了方便下载论文，已把部分论文上传到上面了，欢迎小伙伴们 star 支持一波！
Photoshop 2023是一款功能强大的图像处理软件，Photoshop 2023可以让摄影师对照片进行后期调整、修复和优化，以获得最佳效果。 是许多设计师创建海报、插图、广告和其他视觉设计作品的首选软件。可以让美术家创建数字绘画作品，并进行各种颜色和纹理效果的调整。 Photoshop 可以用来创建和编辑网站的图像和图标。 Photoshop 可以用来创建广告素材和商业宣传品，如海报、杂志广告和电视广告等。利用Photoshop 软件在桌面上的强大功能，您可以在灵感来袭时随时随地进行创作。
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法，包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。
在写了 这个 29.7 K 的剪贴板 JS 库有点东西！ 这篇文章之后，收到了小伙伴提的两个问题：
工具栏 和 属性栏 : 左侧的是工具栏, 每选中一个工具, 在菜单栏的下部就会出现工具栏对应的属性栏;
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
导语 | 作为一款实时音视频通信产品，腾讯会议里面有海量的音视频数据需要进行实时传输，比如我们的摄像头画面，屏幕分享的数据等。这些数据量非常庞大，通常需要经过编码压缩再进行传输，那么腾讯会议里有哪些视频编码方面的”神器”呢？本文将一一为大家揭晓。文章作者：张清，腾讯多媒体实验室高级研究员。 一、时域SVC 在视频编码中，有三种帧类型： I帧：只能进行帧内预测，可以独立解码； P帧：单假设参考帧，也就是通常说的前向预测帧，只能使用它之前的帧进行预测； B帧：双假设参考帧, 一般为双向预测帧。 由于B帧会
本文首先回顾了空洞卷积在语义分割中的应用，这是一种显式调整滤波器感受野和控制网络特征响应分辨率的有效工具。为了解决多尺度分割对象的问题，我们设计了采用级联或并行多个不同膨胀系数的空洞卷积模块，以更好的捕获上下文语义信息。此外，我们扩充了在DeepLab V2中提出的ASPP模块，进一步提升了它的性能。并且我们还分享了一些训练系统方面的经验和一些实施方面的细节。
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