專 欄 ❈ sunhaiyu，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红
通过这道题可以加深对png结构的了解，相关考点在国内很少见，是很不错的一道题 ~ [SuSeC CTF] perceptron 附件链接：https://pan.baidu.com/s/1oyXUbwRP0EFALdR6A-ZWjA 提取码：vurw 题目描述 Simulating the human brain is currently impossible, but perceptron is trying to do that! Hint 1：There are many same sizes IDA
了解H264视频编码格式的小伙伴都知道，H264编码中存在两个非常重要的参数集。没错，它们就是序列参数集（SPS）和图像参数集（PPS），而且通常情况下，PPS会依赖SPS中的部分参数信息，同时，视频码流的宽高信息也存储在SPS中。那么如何从中获取视频的宽高信息呢，就是今天本文的主要内容。
在客户端我们可以用 PhotoShop 等 GUI 工具处理静态图片或者动态 GIF 图片，不过在服务器端对于 WEB 应用程序要处理图片格式转换，缩放裁剪，翻转扭曲，PDF解析等操作， GUI 软件就很难下手了，所以此处需要召唤命令行工具来帮我们完成这些事。
图片资源，在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环，尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
在【Android 内存优化】自定义组件长图组件 ( 自定义组件构造方法 ) 基础上继续开发 ;
/** * Created by chaozhou on 2015/9/21. */ var images = require("images"); /** * 缩放图像 * @param
GIF图片格式的文件头类似于其他的图片格式，同样也有文件标识符，“GIF”，在文件中以ASCII码值表示，气候跟着版本号，表示不同的GIF标准版本号。如下图：
WPF（Windows Presentation Foundation）中的Image控件支持多种填充模式来调整图像的显示方式。
在上期文章中，我们介绍了【数据万象】的部分基础图片处理功能，其中包含缩放、裁剪、旋转、格式转换、质量变换功能，这期我们将为大家介绍数据万象中，高斯模糊、锐化、添加水印、获取图片信息的功能。
在视频处理中，截图的功能很常见。不管是用于视频分析、视频审核还是进度条的缩略图显示，都离不开截图功能。最近有客户反馈，对视频文件指定时间点截图，没有获取到任何图片，也没有相关报错提示。图片不知道去哪了。
1 . 图像采集显示组件 : 布局文件中添加 SurfaceView , 用于在该 SurfaceView 组件中预览 Camera 采集的图像数据 ;
我们将对单次目标检测器（包括SSD系列和YOLO系列等算法）进行综述。我们将分析FPN以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。然后我们将分析Focal loss和RetinaNet，看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。
而截止目前，CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就，涌现出如VGG和Resnet等网络结构，并在ImageNet中取得了好成绩。CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：
前面发了一些关于 Shader 编程的文章，有读者反馈太碎片化了，希望这里能整理出来一个系列，方便系统的学习一下 Shader 编程。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
1. 需求分析 使用 OpenCV 图像像素读写操作原理，也就是 image[row][col] 获取和设值； 给图片添加水印：对应添加水印的位置，设置为水印图片的像素； 水印下能看到原图，也就是说水印必须是透明图片； 同时将水印透明位置像素(0,0,0)改变为同位置的图片的像素。 2. 直接将水印添加到图片 2.1 代码逻辑分析 读取水印logo图片； 读取需要添加水印的图片； 获取水印的宽高； 注意：此处水印使用的三通道读取，因此获取水印属性时需要加通道值。 利用图像像素读取设值原理，直接修改对应像素
盒子模型 的 背景图片尺寸 是通过 background-size 属性 设置的 , 语法如下 :
目标检测的应用场景很广泛，我们也用得比较多，从检测公司logo，到合同文档的页眉页脚，到楼道里的消防设备等，趁着周末就总结一下。
FFmpeg中的视频参数 SAR,PAR,DAR， 从宏观上描述一个视频轮如何被播放器正确显示。在不同的文档中，通常对这三个参数有不同的表述。但是，均指代同一事物。首先来看解释：
下面是完整的代码，里面额外添加了一些边缘检测，求帧差，镜像，添加文字等功能。（上传的动图像素差是腾讯的锅，压缩得太厉害）
蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他下游 ViDi 工具提供位置数据。使用该工具时您提供一个训练集，然后识别图像中的特征。您还可以使用该工具创建两种不同类型的模型。布局模型提供了检查特征是否存在以及验证区域中一个或多个特征的正确实例数的功能。可以生成节点模型，其定义一组特征之间的空间关系。
该文介绍了GIF动画的基本原理、GIF文件的格式、GIF的编码方式以及GIF的帧格式。GIF是一种无损压缩的8位图像文件格式，常用于网络上的图片存储和传输。GIF格式支持灰度图像和彩色图像，但不支持Alpha通道。GIF格式采用Lempel-Zev-Welch（LZW）压缩算法进行压缩，该算法是一种无损压缩算法，能够在保证图像质量的同时有效地减小文件大小。GIF格式还支持调色板、透明区域、渐进式显示、动画等特性。
在我们获取到图像后，可以获取到图像的大小、类型以及通道等信息；通道指的是RGB这三个颜色通道，一幅完整的图像是由单独的红色图像、单独的绿色图像以及单独的蓝色图像组成；一幅图像若绿色通道没有，或者说关闭，它将会偏向其它两个颜色，同理，若其它颜色通道关闭后亦是如此。
生成图片后 , 可以右键点击图片 , 在弹出的右键菜单中 , 选择 " 保存图片 " , 即可将生成的图片保存到本地 ;
看过前几天【CNN调参】目标检测算法优化技巧的同学应该知道，ASFF的作者在构建Stronger YOLOV3 BaseLine的时候就用到了Guided Anchoring这种Trick。这篇论文题目为《Region Proposal by Guided Anchoring》，中了CVPR 2019。这篇论文提出了一种新的Anchor生成方法Guided Anchoring，不同于以前的固定Anchor或者根据数据进行聚类Anchor的做法，通过Guided Anchoring可以预测Anchor的形状和位置得到稀疏的Anchor，另外作者提出了Feature Adaption模块使得Anchor和特征更加匹配。论文作者也在知乎上清晰的介绍了这项工作，感兴趣可以去看看作者是如何思考的。地址为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55854246。
今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文《High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection》,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题，刷新了行人检测精度的新高度！而且作者称代码将开源。
在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。
在图像和其他响应式元素的宽度和高度之间有一个一致的比例是很重要的。在CSS中，我们使用padding hack已经很多年了，但现在我们在CSS中有了原生的长宽比支持。
Camera2引用了管道的概念将安卓设备和摄像头之间联通起来，系统向摄像头发送 Capture 请求，而摄像头会返回 CameraMetadata。这一切建立在一个叫作 CameraCaptureSession 的会话中。
但摄像头有着容易受环境影响、缺乏深度信息等缺点，给无人驾驶系统中的视觉感知算法带来了巨大的挑战。因此，如何建立一套高精确率和高稳定性的视觉感知算法，是无人车感知模块的核心问题。视觉感知算法在 Apollo 平台上主要有 3 个应用场景，分别是红绿灯检测、车道线检测、基于摄像头的障碍物检测。
腾讯多媒体技术专栏 伴随手机等智能设备的广泛使用以及短视频平台的兴起，越来越多的“竖屏”视频开始占据人们的视野。目前，许多“竖屏”视频仍是由16:9等宽高比的“横屏”视频剪辑而成，然而传统的静态裁剪和补充黑边等视频宽高比转换算法已经不能满足用户对横屏到竖屏的内容转换需求。对此，多媒体实验室“智媒”平台提出了一种基于显著性的视频裁剪方法，它可以根据视频的内容实现横屏到竖屏的自动裁剪。与竞品相比，本文方法可以获得更智能、更稳定的裁剪结果。 1、背景 1.1背景介绍 快速发展的智能传感器和多媒体技术让人们
在前面的秘籍一：模型加速之轻量化网络和秘籍二：非极大抑制算法和回归损失优化之路中，我们主要关注了轻量化网络，非极大值抑制算法、回归损失优化。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的多尺度检测也极为重要。
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
如果想了解该系列文章(「浏览器底层原理&优化方案」)，可以参考我们已经发布的文章。如下是往期文章。
算法：宽高比值来描述矩形轮廓，作为矩形轮廓的自身属性，也作为矩形轮廓所包围对象的特征，应用在步态识别、字符识别等领域。
继上周我们讲解了所有常用的CSS选择器以及CSS选择器的优先级。到目前为止，你是不是觉得静态页面布局简单了很多，而不是单单使用类名选择器（虽然很好用）来操作了。通过其它选择器的配合使用，页面布局显得不再那么让人“捉急”。但是有不少人在这个时候遇到了问题，多种多样的标签给我们的布局操作带来了一定的难度，因其种类繁多，大家在使用的时候出现了“选择困难症”。为此，今天的这篇文章主要为大家讲解网页中常用的标签以及它又是如何进行分类的。 本文内容概要： 1 行元素的使用 2 块元素的使用 2 行、块元素的特性区别 4
目前市场上流行的图片框架都是可以很好的处理gif图片，像glide是通过Java层来处理gif的展示，但是Java层来处gif的展示，始终会存在OOM的风险。今天学习了一下Android系统源码中拓展源码的giflib加载gif。
纹理是指物体表面的纹路样式和细腻程度等外观效果。在计算机图形学中，常用于描述三维模型表面图案的二维图形。
① 文件压缩 : 图片的文件压缩 , 一张图片可以经过压缩 , 占用更少的磁盘或网络空间 ;
外文原文：Deep manta: A coarse-to-fine many-task network for joint 2d and 3d vehicle analysis from monocular image
在之前讲内存占用的博客中 【Android 内存优化】Bitmap 内存占用计算 ( Bitmap 图片内存占用分析 | Bitmap 内存占用计算 | Bitmap 不同像素密度间的转换 ) , 讲到从不同的像素密度资源中获取图片 , 其解码后的大小不同 ;
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“2.1.1 音视频编码的发展历程”介绍了H.26x系列的视频编码标准，其中H.264至今仍在广泛使用，无论视频文件还是网络直播，H.264标准都占据着可观的市场份额。
用过QQ影音（或其他类似播放器）的可能都知道，QQ影音有一个功能叫“剧情连拍”，可以对一部影片在不同时段进行截图，然后把这些截图放在一张并生成单独的图片。通过剧情图，可以一目了然的看到整部影片的画
在日常生活中，我们需要处理图片的地方有很多，像这次是加国旗，下次可能就是加个圣诞帽。不会PS怎么办，万能的python可以搞定一切。
作者：Like_Codeing 链接：https://juejin.im/post/5ec7302c518825434062f497
顾名思义：CameraX 就是用来进行 Camera 开发的官方库了，而且后续会有 Google 进行维护和升级。这对于广大 Camera 开发工程师和即将成为 Camera 的程序员来说，真是个好消息~~~
loss的计算过程需要知道真值和预测值。所以求取ｌｏｓｓ的过程就是真值与预测值求取的过程。
前面文章我们介绍过两阶段Two-Stage算法（目标检测系列之二（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN）），先产生候选框再用SVM或者CNN进行分类，一阶段One-Stage算法（目标检测系列之三（SSD）），直接对输入图像学习候选框和类别和定位，下面继续介绍一代更比一代强的一阶段算法。
技术报告原题目叫做 Video generation models as world simulators，翻译一下就是 视频生成模型作为世界模拟器，地址在这里 。我写的时候是翻译和笔记并行，翻译感谢gpt4出色的翻译能力。
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