试着想有这么一个场景，当你滚动滚轮时，图像会以你的鼠标中心为缩放中心进行缩放 ---- 代码很简单，就是在缩放时，获取鼠标对元素的相对坐标，调用ScaleAt,然后添加到它现有的RenderTransform...那为什么叠加不是右乘而是左乘呢？...再仔细看实际上，错误原因出在ScaleAtPrepend和ScaleAt都是以RenderTransform之前的位置坐标进行的缩放，而我们期望的GetPosition(TestGrid)却是以RenderTransform
本文探索了单图像深度估计应用中的Transformer实时设计方法。...这种结构实现了SOTA实时性能（51.3 FPS），并且在较小的主干Swin-T（83.1 FPS）上实现了合理的性能下降，从而变得更快。...据我们所知，这是第一个证明基于Transformer的网络可以在单图像深度估计领域实时获得SOTA性能的作品。代码将很快发布。...此外，SideRT在KITTI上可以达到0.060 AbsRel，以较小的主干Swin-T在NYU上可以达到0.124 AbsRel，速度分别为83.1 FPS和84.4 FPS。...据我们所知，这是首次证明基于Transformer的网络可以在单图像深度估计领域实现实时SOTA性能。 2 相关工作 SIDE是一项用于3D场景理解的视觉任务。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。...借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则...自带的调用摄像头功能组件） 7.2 横屏与竖屏显示（探讨横屏与竖屏显示问题） 7.3 处理相机预览帧图像 （实现对预览帧的处理，同时知道过多的JNI方式调用OpenCV API...会导致性能问题） 7.4 在预览帧中实现人脸检测（实现一个实时的人脸检测例子，技术思路剖析与编码实现步骤，介绍NDK开发方式） 7.4.1 – NDK支持开发配置...） 第9章 人脸美颜 9.1 积分图计算（介绍图像积分图算法） 9.2 基于积分图像的局部均方差滤波（详细介绍在OpenCV中如何实现自己的算法） 9.3 遮罩层生成
，特别是基于SSD的mobilenet网络模型，可以在移动端达到较高的帧率，实时视频对象检测，SSD mobilenet支持20种对象检测。...一：下载与导入网络模型 从上面的GITHUB目录下载模型文件与描述文件之后，在Android Studio中新建一个空项目，导入OpenCV4Android 3.4的SDK支持，如果不知道怎么配置Android...平台上使用摄像头，需要调用OpenCV4Android SDK的JavaCameraView来打开摄像头实现预览。...android.hardware.camera.autofocus" /> 三：在预览帧中检测对象...在重载的预览帧处理方法onCameraFrame中实现SSD网络对每帧图像的实时对象检测，代码实现如下： // Get a new frame Imgproc.cvtColor(frame, frame
导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...Ov7725的SCCB总线实际上就是我们常用的IIC通信总线，用于完成对绝大多数OmniVision 系列图像传芯片功能的控制。...图2-5 SCCB总线数据传输图 （3）数据传输 SCCB总线在进行数据传输时，时钟信号SCL为高电平，同时数据线SDA上的数据必须保持稳定，只有这样才能够保证所传输数据的稳定性和可靠性。...2.2 图像信息的实时捕获等相关内容 通过摄像头的采集，我们得到了视频数据流，但是我们所要处理的是单帧的图像数据，因此需要实时捕获数据流中的图像数据，为后续的图像处理做准备。
基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（上） 今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。...导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。...图2-5 SCCB总线数据传输图 （3）数据传输 SCCB总线在进行数据传输时，时钟信号SCL为高电平，同时数据线SDA上的数据必须保持稳定，只有这样才能够保证所传输数据的稳定性和可靠性。...图2-9 工程RTL级视图中的sccb_config_ctrl模块 2.2 图像信息的实时捕获等相关内容 通过摄像头的采集，我们得到了视频数据流，但是我们所要处理的是单帧的图像数据，因此需要实时捕获数据流中的图像数据
使用神经网络实现超分辨率 在展示 Maxine 时，英伟达介绍的第一个功能是「超分辨率」，英伟达说这「能实时地将低分辨率视频转换为高分辨率视频」。...举个例子，基于视频会议流数据，深度神经网络可使用缩小后的视频帧及其对应的高分辨率原图像进行训练。...之后，已编码的数据和一开始获取的参照视频帧会被传输给一个生成对抗网络。而这个 GAN 的训练目标是通过将人脸特征投影到参照帧上来重建新图像。...理想情况下，执行人脸表情编码的神经网络必须运行在发送端设备上，而重建视频帧的 GAN 又必须运行在接收端设备上。...SageMaker上的实践 张建（AWS上海人工智能研究院资深数据科学家）主要介绍了图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断
2月1号，法国国立计算机及自动化研究院和FAIR共同在ArXiv上发表了一篇可实时把2D图像转成UV贴图（3D展开的表面）的论文。 ?...为了简化这个任务，允许标注员在其中任何一个上放置等距点。不必手动旋转表面，可以让标注员直接从六个选项中选一个。 在数据收集过程中，使用的是SMPL模型和SURREAL纹理。...以下是来自验证集的图像上的标注的可视化：收集的点的图像（左），U（中）和V（右）值。 ?...如下所示，在ROI池的基础上引入一个全卷积网络，有两个目的： 针对每个选定的身体部位，生成每个像素的分类结果； 对于每个部分使用回归本地坐标。...在训练过程中，DensePose系统用的GTX1080显卡，对于320x240的图像，是以25fps的速度运行；对于800x1100的图像，是以4-5fps的速度运行。 ?
本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲，讲者是来自CoSMo Software的工程师Dr.Alex，主题是具有SVC特性的AV1在WebRTC上的实时应用。...演讲分为两个部分，第一部分介绍real-time使用场景，第二部分介绍AV1在WebRTC上的应用。...二、Real-time (<1s) 与Codec和传输协议有关： 延迟是最关键的； 更简单的编码器，没有B帧； 端到端控制，没有存储。...接下来，Alex介绍了一下AV1在real-time上的历史与进展，指出了现在对于av1的real-time的应用，各方面（协议标准以及编码速度等）的准备基本都已经生产就绪了，在2019年6月和7月，Cisco...和CoSMo先后展示了AV1的实时demo(no SVC)。
OpenCV，JavaCV以及OpenCV4Android之间的关系 最近我在考虑是否要改变XFace项目的技术方案，经过一番调研后我得到下面的结果。...，详细的使用教程看这里 OpenCV4Android暂时不支持，但是可以通过建立一层简单的封装来实现，封装的方法看这里 JavaCV现在已经支持人脸识别算法了，在Samples中可以找到一份样例代码OpenCVFaceRecognizer.java...OpenCV library的情况下，也就是我们直接使用Android中的Camera API的话，获取得到的图像帧是YUV格式的，我们在处理之前往往要先转换成RGB(A)格式的才行。...，处理完成之后，将处理的结果保存在一个整形数组中(实际上就是RGB或者RGBA格式的图像数据)，最后调用Bitmap的方法将其转换成bitmap返回。...优点是灵活性好，缺点是依赖了OpenCV4Android Library和OpenCV，所以需要掌握OpenCV和Android NDK开发，在三星Galaxy I9000上测试还行，如果算法处理比较慢的话会慢
经过自己的测试，Android利用NDK方式实现稠密光流还是可以的，不过和我在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》里提到过的，稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），由于要计算图像上所有点的光流...，源码我会在文章最后贴出地址，主要还是用了《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》中的程序，以后OpenCV4Android中的实现一般还是在在那个程序中来做测试，主要是从头搭建也比较麻烦...Opticalflow.cpp 定义两个Mat，一个是上一帧的灰度图，一个是稠密光流处理的数据。 ? 绘制结果函数 ? 外部调用稠密光流的方法 ?...上面两个红框，一个是20的参数是把偏移量大于20的才进行绘制处理，另一个是将当前的灰度图存放到前一帧灰度图中等处理，在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》中我们是只取了第一帧，显示出来的就是从第一帧中不停的进行变化的绘制...，但是我们这个Demo中显示的图像只有一个，摄像头也随时可以移动，所以用那篇中只对比第一帧的情况是不行的，所以我这里改为都是当前帧对比前一帧的数据。
前言 前面几章我们已经把SurfaceView加载Camera实现实时帧显示图像完成了，我也说过，我们加载实时图像是为了对接OpenCV进行图像处理所以才生成的Bitmap图像。...《OpenCV4Android中NDK开发（一）--- OpenCV4.1.0环境搭建》这篇中我们是新建的项目中直接选择了包含C++，本篇主要是介绍怎么在现在的项目加改为使用JNI的方式。...如果没有配置的可以自己新建一个CMakeList.txt，下面是CMakeList.txt的配置，这个配置是直接关联我们的OpenCV库的，取自《OpenCV4Android中NDK开发（一）--- OpenCV4.1.0...在android下的defaultConfig下加入Cmake的配置 externalNativeBuild { cmake {...生成完后可以看到左边红框里面已经出来cpp目录和下面的Cmakelist及native-lib.cpp的文件了，这就说明我们在现有项目中添加JNI成功了。 -END-
Android NDK层编译OpenCV代码开发详解 使用Android NDK开发编译OpenCV C++代码，这个在OpenCV4Android开发中会经常遇到的要求，因为OpenCV4Android...SDK多数Java代码都是基于JNI调用，如果对于实时性与应用要求比较高的场合来说，多次频繁调用JNI层本身就会导致很大的资源开销，这个时候就需要将全部的处理封装在C++层，在C++中调用OpenCV...相关API函数，同时通过在JNI层面定义本地方法，力争做到每次处理图像，只调用JNI一次，这样就会达到比较高的运行速度与好的用户体验。...Studio开发配置》完成OpenCV4Android开发环境搭建即可。...定义的JNI方法为convertGray，两个参数分别是源图像的地址与输出的灰度图像的地址，实现的功能是把彩色图像转换为灰度图像。
前言 上一篇《Android利用SurfaceView显示Camera图像爬坑记（五） -- 在现有项目中加入NDK配置》中我们已经把NDK加入到SurfaceView实时图像显示了，这一篇我们就针对这个实时进行图像处理...，并显示到预览实时帧中。...本篇写完基本这个摄像头获取实时Camera进行图像处理的基本可以告一段落，所以最后我会把我的这套DEMO程序放到网盘上。...其中上面有个mat2bitmap就是我在《OpenCV4Android中NDK开发（二）---图片转为灰度图》处理灰度图的方法 extern "C" JNIEXPORT jobject JNICALL...返回图像时一开始我用的是传像素的方法，传递进来int[]，返回的数据也是int[]，再转为图片显示，参考《学习《实时Opencv处理后的Camera图像Android NDK方法》笔记》里的那个DEMO
在屏幕上显示图像 现在你已经打开了一个窗口，让我们在上面放一张图片。 注意：从现在开始，教程将只涉及源代码的关键部分。如果想看完整的程序，你必须下载完整的源码。...我们要渲染的窗口 SDL_Window* gWindow = NULL; //窗口所包含的表面 SDL_Surface* gScreenSurface = NULL; //我们将加载并显示在屏幕上的图像...SDL_BlitSurface的第一个参数是源图像。第三个参数是目标图像。我们将在以后的教程中关注第二个和第四个参数。 现在，如果这是我们唯一的绘图代码，我们仍然不会在屏幕上看到我们加载的图像。...在屏幕上绘制了所有我们要显示的这一帧画面后，我们要使用SDL_UpdateWindowSurface来更新屏幕。当你画到屏幕上的时候，一般不是画到你所能看到的屏幕图像上。...你在屏幕上看到的是前缓冲区。我们这样做的原因是因为大多数帧需要将多个对象绘制到屏幕上。如果我们只有一个前缓冲区，我们将能够看到正在绘制的帧，这意味着我们将看到未完成的帧。
在训练了1500个epoch之后，作者的实验获得了很棒的生成效果（人眼无法判断真假图像）。 ? Baur （2018b）比较了DCGAN，LAPGAN对皮肤病变图像合成的影响。...由CT图像生成MR 与（Wolterink，2017a）类似，Chartsias（2017）将cycleGANs用于未配对的图像到图像转换，从“心脏CT切片和分割图像”生成“心脏MR图像和分割mask”...Cohen（2018）指出，在图像到图像转换时难以保留肿瘤/病变部分的特征。为此，Jiang（2018）提出了一种针对cycleGAN的“肿瘤感知”损失函数，以更好地从CT图像合成MR图像。 ?...作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果，并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像，获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。...生成超声图像 超声图像合成模拟。
TensorFlow开源了一个实时人物分割模型，叫BodyPix。 这个模型，在浏览器上用TensorFlow.js就能跑。...而且，帧率还很可观，在默认设定下： 用2018版15吋MacBook Pro跑，每秒25帧。 用iPhone X跑，每秒21帧。 注意，有线上Demo可以玩耍。...怎样分割 在BodyPix眼里，人体可以分成24个部位。比如，左手、右前小腿、后背等等。 对每个像素来说，模型首先需要判断，它是不是人体的一部分。 ?...如果判断属于人体，再分辨它到底在人体的哪个部位： ? 这样，黑色剪影就变成了色彩丰富的分割成果。 开始食用 现在，来仔细看一下，这个模型该怎么用。...不过，对于一个能在浏览器上运行的实时模型，单人25帧每秒，已属优秀。 除了开源模型之外，TensorFlow团队还提供了线上Demo，打开摄像头就可以玩耍了： ?
如图2所示，在王者荣耀主播直播间，实时推荐主播在直播过程中展示的精彩操作或游戏内容片段，用户可以选择性地在直播间切换直播和精彩点播内容，加强了用户在直播间的内容互动。...2.1 直播到视频自动化生产流程 首先需要建立一套完备的直播到视频的实时生产通道，保证多品类剪辑在工程上的可扩展性。如图3所示，涉及到三个环节。...转场动画过后的视频回放过程中导播会拉近镜头与球台的距离，让整个回放画面更加聚焦在选手的击球方式和球的运行轨迹上。基于这种先验信息，我们设计了如图7所示的两阶段的算法来提升对精彩事件的召回。...对于后者，采用模板匹配技术，模板与特定位置的图像块进行互相关系数计算来确定是否匹配成功。2）语音识别（ASR）。...另一方面，我们希望补齐短视频自动化加工能力，包括自动生成标题和自动配乐等，通过自动化剪辑和加工能力整合形成AIGC短视频内容生产闭环，在未来的内容生产上发挥更大的价值。
实际上，网络结构远远不仅是几层网络那么简单，大量的卷积核使得直观解释和分析学习到的特征变得十分困难。 然而，我们可以通过对照实验证明卷积核的权重是如何随着网络的学习而实时发展。...相类似的，下方的图是在同一测试图像上模型的输出结果和 Sobel 滤波器的版本，有着相同的形状。从人眼角度，不可能区分这两个图像的差别。 ?...这个滤波器核在接下来的实验中将会被用在一个 32 x 32 像素的笑脸图像上。这个滤波器被加载进来，训练数据通过笑脸滤波器滤波灰度图像得到。由于滤波核的尺寸很大，实质上核已经扩展到了图像的外面。...在下面的图像中，我们可以观察到模型和笑脸滤波器在测试图像上产生了一个类似笑脸的形状。...此外，我希望你能够捕捉到一些洞察力以便理解卷积核对输入数据上的操作方式。实验结果不适合推广到卷积网络在图像分类上的例子，但是作为一个优化问题仍然为理解卷积层背后的现象和学习提供了一个基础。
在本集中，NVIDIA Jetson团队的开发人员Dustin Franklin向您展示了如何在Jetson Nano上执行实时对象检测。...SSD-Mobilenet和SSD-Inception)来设置您的NVIDIA Jetson Nano和编码环境 -使用NVIDIA TensorRT运行几个对象检测示例 -用Python编写您自己的实时对象检测程序...，从一个实时视频开始。...-然后，您可以使用这个10行Python程序在不同的设置中使用其他预训练的DNN模型进行对象检测。...这个和其他Hello AI World教程的代码可以在GitHub上找到(https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/)。 视频如下： 视频内容
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