玩抖音的朋友都应该知道，最近「卡点视频」简直不要太火。抖音上很多大神也出了剪辑各种卡点视频的教程。
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。
在本章教程中，我们将使用游戏对象来构建一个图形，这样我们就可以把数学公式用图像展示出来。然后再把函数和时间关联起来，从而产生一个运动的图像。
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标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
MAIAC全称Multi-Angle Implementationof Atmospheric Correction algorithm （多角度大气校正算法），主要生产的是气溶胶光学厚度（AOD）产品，在MODIS数据库中的序列号是MCD19A2，目前有c6和c6.1两个版本。空间分辨率1km，时间分辨率为1d。这个算法得到的AOD更为精确，同时获得的AOD范围也更为广泛。有兴趣的同学可以到NASA官网了解更为丰富的MAIAC算法细节（本文不做扩展）。
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
医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的
前言：所有的图像文件，都是一种二进制格式文件，每一个图像文件，都可以通过解析文件中的每一组二进制数的含义来获得文件中的各种信息，如图像高度，宽度，像素位数等等。只是不同的文件格式所代表的二进制数含义不一样罢了。我们可以通过UltraEdit软件打开图像文件并查看里面的二进制数排列。
相机标定 相机的内参矩阵 在OpenCV的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解： 外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动
说到地图，大家一定很熟悉，平时应该都使用过百度地图、地图、腾讯地图等，如果涉及到地图相关的开发需求，也有很多选择，比如前面的几个地图都会提供一套js API，此外也有一些开源地图框架可以使用，比如OpenLayers、Leaflet等。
对于数据可视化而言，我们在使用软件可视化做图之后，还要把图片进行保存。所以对于图片的格式就需要有一些认识。
对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017 年的 “Nvidia GTC 大会” 绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如 Ian GoodFellow 和 Jeremy Howard 的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等）和 Kaggle 在大会上介绍他们的建模战略。 在上一篇文章中，我们谈论了深度学习相关的基本内容。本文，我们将关注于医学图像及其格式。 本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换
【导读】提到 Dropbox，大家可能都知道这是一个文件同步、备份、共享的云存储软件。其实 Dropbox 可以实现的功能远不止这些。今天就为大家介绍 Dropbox 一个非常强大又实用的功能——自动识别并提取图片中的文本内容，包含 PDF 文档中的图片。比如，当用户搜索其中某个文件中出现的一段文本时（英文文本），在搜索结果中就会显示出这个文件。下面我们就为大家介绍这样的功能是如何实现的。
医学影像学Medical Imaging，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。
早期电视台在传输节目信息时，由于带宽有限，于是想在带宽不变的情况下，增加图像的分辨率，让画面看起来更清晰，于是就采用隔行扫描的方式，如下图所示[1]，第一帧扫描奇数行的数据，第二帧扫描偶数行的数据，交替进行。由于视觉暂留，在人眼看来就是完整的视频图像。
前言: 本文章抄袭自本人刚刚买的《ASP.NET 3.5从入门到精通》这本书，此书介绍在 http://www.china-pub.com/44991 ，本文章95%与此书的内容完全一样，另5%是我改正一些失误以后加上去的，该书原示例代码只能运行在IE核心的浏览器上，非IE核心浏览器上运行会出现些显示问题，本人更改了其中的一些代码。本文章经历昨晚本人五个小时的手打而成（且还未打完，下班回去继续打，想不到我的打字速度退化得这么快，郁闷！！！），俗话说：好记性不如烂笔头，把书的内容手打出来，对手，对脑，都有好处！！！
一个图片从原始格式解码并上传到GPU就被称为纹理。OpenGL要求纹理的高度和宽度都必须是2的n次方大小，只有满足这个条件纹理图片才是有效的。 一旦获取了像素值，我们就可以将这些数据传给OpenGL，让OpenGL生成一个纹理贴图
MFC读取一张Bmp图时，图片不是透明背景时，使用TransparentBlt可对特定背景颜色进行过滤。
地图切片很多做GIS的筒子都不陌生，但是其中的原理一直是马马虎虎，在此，就地图切片中的几个重要的概念做一个介绍，一则自己做个总结，二则希望能够帮助到有此困惑的战友们！
作者：Lingtonke（柯灵杰） 接《 3D 图形学基础 （上）》 6 色彩和纹理 [1501554572856_7904_1501554573062.jpg] 一个纹理实际上就是一
本文主要是介绍如何使用ffmpeg命令行工具进行各式各样的音视频处理操作——缩放、裁剪、剪辑、旋转、格式转换，etc。。。学了本文，基本可以把格式工厂之类的音视频处理软件删了。
最近看到好几篇类似“n行Python代码…”的博文，看起来还挺不错，简洁、实用，传播了知识、带来了阅读量，撩动了老猿的心，决定跟风一把，写个视频转动画的三行代码的极简实现。
1. rgb.txt 和 depth.txt 记录了各文件的采集时间和对应的文件名。
测试图片：cos上面下载200幅不同内容的png图像，包括图像，广告，文字等，分辨率在140x80- 800x800大小不等
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
瓦片数据是将矢量或影像数据进行预处理，采用高效的缓存机制（如金字塔）形成的缓存图片集，采用“级、行、列”方式进行组织，可在网页中快速加载。因此，瓦片地图加载是根据客户端请求的地图范围和级别，通过计算行列号获取对应级别下网格的瓦片（即服务器预裁剪的图片），由这些瓦片集在客户端形成一张地图。
HSV 色彩空间还可以表示为类似于上述圆柱体的圆锥体，色相沿着圆柱体的外圆周变化，饱和度沿着从横截面的圆心的距离变化，明度沿着横截面到底面和顶面的距离而变化。这种用圆锥体来表示 HSV 色彩空间的方式可能更加精确，有些图像在 RGB 或者 YUV 的色彩模型中处理起来并不精准，可以将图像转换为 HSV 色彩空间，再进行处理，效果会更好。
来源：otoro 编译：weakish 编者按：Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow，基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。一起来看看他是怎么做的吧。 📷 钻石恒久远 本文尝试使用TensorFlow探索复合模式生成网络（Compositional pattern-producing networks）。相关代码放在github上。乍看起来，用TensorFlow实现CPPN是高射炮打蚊子，因为用numpy就可以实现CPPN。不过，用TensorFlow
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第二篇。这次，我们将使用游戏对象来构建视图，从而可以显示数学公式。我们还将让函数与时间相关，从而创建动画视图。
图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。[1]
很早之前，我们就提到修改PPT注册表文件可以设置PPT科研绘图导出图片的分辨率：
主要的分析就是第一层次降维聚类分群，然后大概认识一下有什么亚群，以及比例差异情况，最后就是把每个亚群都细分一下做同样的分析即可。
今天给大家介绍在R语言中可以读取 dicom 数据的 R 语言包oro.dicom。首先，我们看下包的安装：
K空间的数据分布实际上是图像空间中数据的二维傅立叶变换结果。 K空间中的数据点和图像空间中的数据点并不是一一对应的。一个K空间中的数据点对应了图像空间中所有数据点的一部分信息。事实上，K空间中的数据正是图像空间中的数据作二维傅立叶变换的结果（图1），也就是说，我们的“大脑图像”可以被看作是由一系列频率、相位、方向各异的二维正弦波叠加而成的，而K空间的数据正表示了图像的正弦波组成。因此，为了理解如何从K空间中的数据变换得到图像空间中的数据，我们必须首先理解傅立叶变换。
睡觉，第一次失败，应该是ps导出的ico文件有问题。当时用baidu的favicon.ico是可以的
Bitmap - 称作位图，一般位图的文件格式后缀为bmp，当然编码器也有很多如RGB565、RGB8888。作为一种逐像素的显示对象执行效率高，但是缺点也很明显存储效率低。我们理解为一种存储对象比较好。
存在问题： 声音是游戏必备的要数，汤姆猫你变声又多少人没玩过？那在底层我们是怎么去做的呢？ 解决方案： 我们就以PCM文件格式来侃侃音频模数话 PCM文件：模拟音频信号经模数转换（A/D变换）直接形成的二进制序列，该文件没有附加的文件头和文件结束标志。Windows的Convert工具可以把PCM音频格式的文件转换成Microsoft的WAV格式的文件。 将音频数字化，其实就是将声音数字化。最常见的方式是透过脉冲编码调制PCM(Pulse Code Modulation)
在上一篇 【HelloCSS】的第二章第二章-CSS的逻辑属性与盒子模型中提了个问题：
虽然看起来绘图和音乐并不相关，但是听过了上一讲的内容你一定知道，这是游戏编程中四个需要处理内容的两部分，这两部分必须同时、并行的处理，不能因为某一项计算的拖延，导致另外一方程序的停滞。要知道人对声音的断续和游戏的卡顿是很敏感的。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列文章中的第五篇。这次，我们将使用计算着色器显著提高图形的分辨率。
我们知道，如今的移动端设备分辨率五花八门，而开发过程中往往只取一种分辨率作为设计参考，例如采用1920*1080分辨率作为参考分辨率。
这些说明是我担任学校多媒体技术助教自己编写的实验说明，呕心沥血结合C++详细介绍BMP格式。 原理篇： 一、编码的意义。 让我们从一个简单的问题开始，-2&-255（中间的操作符表示and的意思）的结果是多少，这个很简单的问题，但是能够写出解答过程的人并不 多。这个看起来和图片格式没有关系的问题恰恰是图片格式的核心内容以至于整个计算机系统的核心内容，多媒体技术虽然没有数据结构，操作系统等计算机基础课 所占的地位重，但是在于研究编码方面有着非常重要的地位。图像其实可以看做一种特殊编码过的文件。
作者：互娱iOS预审团队，隶属于互娱研发部品质管理中心，致力于互娱产品的iOS审核前的验收工作。 本篇主要是提审资源相关检查项的分享，在过往提审数据统计中，因提审资源被拒的比例高达12%，此类问题主要集中在应用截图、预览视频、提审帐号、安装包和第三方许可证书。关于此类资源审核要点的介绍，包含如下几方面： 1、 应用截图检查 2、 预览视频检查 3、提审帐号检查 4、安装包检查 5、第三方许可证书检查 应用截图检查 对于图片的审核，我们重点覆盖图片的内容、文字和规格属性，确保图片满足苹果要求，详情如下： 检查
在 Linux 系统中通过 Framebuffer 驱动程序来控制 LCD。Frame 是帧的意思，buffer 是缓冲的意思，这意味着 Framebuffer 就是一块内存，里面保存着一帧图像。Framebuffer 中保存着一帧图像的每一个像素颜色值，假设 LCD 的分辨率是 1024x768，每一个像素的颜色用 32 位来表示，那么 Framebuffer 的大小就是：
图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心，简称为管道。管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机、三维物体、灯源、光照模型、纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像。由此可见，渲染管线是实时渲染技术的底层工具。图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式（sharding modles）的影响。
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