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图像对比

imshow("original",im) cv2.imshow("result",result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:图像对比度指的是图像暗和亮的落差值...,即图像最大灰度级和最小灰度级之间的差值。...对于数字图像变换,设原像素灰度为f(i,j),转化后的像素灰度为g(i,j),则常用的线性变换是g(i,j)=α×f(i,j)+β,其中系数α影响图像对比度,系数β影响图像的亮度,具体如下: (1)α...=1时是原图; (2)α>1时对比度增强,图像看起来更加清晰; (3)α<1时对比度减弱,图像看起来变暗; (4)β影响图像的亮度,随着增加β(β>0)和减小β(β>0),图像整体的灰度值上移或者下移,...即图像整体变亮或者变暗,不会改变图像对比度。

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简谈PCB设计软件对比

今天和大侠简单聊一聊PCB设计软件对比,话不多说,上货。 一、原理图软件   原理图设计软件:会ORCAD就可以了,支持的Netlist超多,基本是业界标准。...二、PCB Layout 软件 1.Protel,现在推Altium Designer。 国内低端设计的主流,国外基本没人用。...在国内使用protel的人还是有相当的市场的,毕竟中小公司硬件电路设计还是低端的居多,不过建议各位尽早接触学习别的功能更优秀的软件,不要总在低层次徘徊,对薪水不是很友好啊,你们都懂的。...2、pads PADS软件用的人也是相当的多,好用,易上手,个人感觉比Protel好不知多少倍。适合于中低端设计,堪称低端中的无冕之王。...现在市场上使用范围最广的一款eda软件,适合大多数中小型企业的需求。其本身没有仿真,做高速板时,要结合其他专用仿真工具,如hyperlynx。

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三种图像插值方式对比

为了让视频按比例填充画布,需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。 缩放就是在原图的基础上做插值计算,从而增加或减少像素点的数量。常见的插值方式有最近点插值,线性插值,兰索斯插值。...下面简要介绍,并对比三种插值方式的结果。 最近点插值 在一维空间中,最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中,像素点的坐标都是整数,该方法就是选取离目标点最近的点。...详情可参考: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8C%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%8F%92%E5%80%BC 该方法生成的图像比较平滑,如下图所示...结果对比 以上三种方法的对比图如下: ? 对比图1 ? 对比图2 将上面的对比图放大后可以发现,线性插值的结果较最近点插值更平滑,兰索斯插值的结果较线性插值更清晰。...性能对比 运行环境:iphone5s,ios8.3 运行程序:自研播放器demo 以上三种插值算法渲染每帧图像时,占用CPU时间都是40ms左右。

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CNN图像处理常用损失函数对比评测

现在,神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。 相比各种层出不穷的用于计算机视觉和图像处理的新网络架构,这一领域神经网络的损失函数相对而言并不那么丰富多彩。...下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数,并比较其在典型图像处理任务上的表现。 L1、L2损失函数 最容易想到的损失函数的定义,就是逐像素比较差异。...不管是L1损失函数,还是L2损失函数,都有两大缺陷: 假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而,人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。...评测 Hang Zhao等在JPEG去噪、去马赛克,超分辨率重建,JPEG去区块效应等场景对比了不同损失函数的效果。 去噪、去马赛克 ? 上图中的BM3D代表CFA-BM3D,为当前最先进的降噪算法。...混合损失函数 你应该已经注意到了,上面的对比图中有一个“Mix”,而且事实上它是看起来效果最好的那个。这个“Mix”其实是Hang Zhao等提出的混合了MS-SSIM和L1得到的损失函数: ?

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开源与专有软件:比较与对比

欢迎大家来踩踩~ 《IDEA开发秘籍专栏》学会IDEA常用操作,工作效率翻倍~ 《100天精通Golang(基础入门篇)》学会Golang语言,畅玩云原生,走遍大小厂~ 开源与专有软件:比较与对比...本文将深入探讨这两种软件的特点,以及它们之间的主要差异。 摘要 开源软件和专有软件在许多方面都有所不同。本文将从授权、开发模式、商业模型、安全性和用户权利等方面对这两种软件进行比较和对比。 1....开源软件的特点在于透明度和协作,开发者可以共同参与项目,改进软件,并与社区共享成果。 1.2 专有软件 专有软件的源代码是保密的,用户购买的是使用许可,而不是软件本身。...其他一些公司可能在开源软件基础上构建专有软件,并将其作为商业产品销售。 3.2 专有软件 专有软件通常通过销售许可证来获得收入。用户需要购买许可证才能合法使用软件。...以下是一个示例,展示了如何使用Markdown语法生成一个简单的对比表格: 特性 开源软件 专有软件 授权模式 公开源代码 保密源代码 开发模式 协作开发 内部开发 商业模型 多样的盈利方式 许可证收费

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OpenCV进行图像相似度对比的几种办法

由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高,人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况...SSIM(structural similarity)结构相似性,也是一种全参考的图像质量评价指标,它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。 ?...这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异;这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异; 简化色彩:...组合的次序并不重要,只要保证所有图像都采用同样次序就行了; 得到指纹以后,就可以对比不同的图像,看看64位中有多少位是不一样的。...<<endl; getchar(); return 0; } 效果 一幅图片自己对比: ? 结果: ?

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0.伏笔:图像读取方式以及效率对比

今天来讲一下Python中几种主流读取图像方法,并对他们的读取方式的效率进行对比。...我搜集了几类大家用的比较多的读取图像方法:opencv、scikit-image、scipy、pillow、matplotlib,这些方法的好处就是我们直接调包就好。...在早期,pillow算是Python默认库中比较流行的图像工具,后来pillow原始开发人员逐渐做了废弃的选择(现在维护的是另一班人),然后各类图像处理库,包括原来在c艹称霸的opencv也选择了支持Python...但实际上,pillow在之星open语句的时候,实际上是通过读取二进制编码的方式进行读取图像,原则上应该是要比上面快很多,那么为什么速度会这么慢呢?我们再做个试验。...既然已经考虑到了关于读取方式和解码问题的效率问题时,那么我们是不是有更好的图像读取方式呢?

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图像重建的残差对比学习:从噪声图像中学习可转移表示

Learning for Image Reconstruction: Learning Transferable Representations from Noisy Images 论文摘要 本文研究了用于低层次图像恢复和增强任务的对比学习方法...,提出了一种新的基于残差、残差对比学习(RCL)的标签高效学习范式,并导出了一种适用于具有噪声输入的低水平视觉任务的无监督视觉表示学习框架。...监督图像重构的目标是直接最小化残差项,RCL则通过定义一个新的实例判别前置任务,将残差作为判别特征,在残差和对比学习之间建立联系。...本文减轻了现有CL框架中实例区分前置任务和下游图像重建任务之间的严重任务失调。...此外,本文的无监督预训练可以显著降低注释成本,同时保持与全程监督图像重建的性能竞争。 论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/406

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fakeapp,faceswap等deepfakes换脸软件对比

以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes...视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)) 下面几个程序的对比和官网下载地址,上deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)获得百度云地址。...Faceswap 系统:Win7, Win10 优点:Github开源软件,更新很快,效率高,不容易出错,出错之后容易调试,最新版集成GUI图形界面 缺点:需要一定的编程基础,需要安装python并用Python...Openfaceswap 系统:Win10 优点:基于Faceswap定制的图形图像界面版本,集成所需要的库文件和环境,可下载faceswap覆盖子文件夹更新 缺点:出错后难解决问题,Win7会出现一闪过的错误

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python之对比两张图像的相似度

python之对比两张图像的相似度 需求:在某个手机端项目中,有多个页面图片,但每个图片都做了相应的修改,由于这种图片非常多,高达上万张,每周有新的内容出现且需要回归。...writeLog方法为将对比失败的图片名称写入日志中。[该日志将会直接写入目标图片路径根目录] imageCompare方法为实际对比逻辑,阈值范围为0~1,越接近1表示图片相似度越高。...') os.mkdir(logFloder) logPath = os.path.join(imgPath, f'图片对比结果/{logName}') return logPath...os.path.join(root, file)) needCompareImgDict[key] = tempList #### 遍历字典,将同个ID下的图片进行对比...cal_ccoeff_confidence(img1, img2) if confidence > threshold: writeMsg = f"【对比失败

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