时域卷积=频域乘积，卷积神经网络大部分的计算也在卷积部分，如何从频域的角度思考卷积神经网络，如何从频域的角度解释ResNet。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。 傅立叶变换属于调和分析的内容。”分析”二字，可以解释为深入的研究。从字面上来看，”分析”二字，实际就是”条分缕析”而已。它通过对函数的”条分缕析”来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看，”分析主义”和”还原主义”，就是要通过对事物内部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的本源分析为原子，而原子不过数百种而已，相对物质世界的无限丰富，这种分析和分类无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。 在数学领域，也是这样，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。”任意”的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇: 1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; 3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取; 4. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)). 正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。 傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用
音视频学习项目：LearnVideo AndroidMediaCodecDem
接触前端音视频之后，需要掌握大量音视频和多媒体相关的基础知识。在使用 FFmpeg + WASM 进行视频帧提取时，涉及到视频帧和颜色编码等相关概念。本文将对视频帧中的颜色空间进行介绍。 一、视频帧 对于视频，我们都知道是由一系列的画面在一个较短的时间内（通常是 1/24 或 1/30 秒）不停地下一个画面替换上一个画面形成连贯的画面变化。这些画面称之为视频帧。 对于视频帧，在现代视频技术里面，通常都是用 RGB 颜色空间或者 YUV 颜色空间的像素矩阵来表示。在 ffmpeg 里面，我们可以看到源码 li
线性系统中，信号只能以乘以一个常数之后再相加的方式进行组合。例如，一个信号不能直接乘以另外一个信号。如下图所示，根据给出三个信号：x0[n],x1[n],x2[n]相加得到最终的信号x[n]。通过相乘和相加的形式进行信号的组合被称为信号的合成。
YUV 格式 的 颜色编码算法 有 很多排列格式 , 但是大概可以分为以下两大类 :
GRAY色彩空间通道指的是灰度图像，灰度图像的通常只有1个，值范围是[0, 255]，一共256个灰度级别。其中0表示纯黑色，255表示纯白色。0～255之间的数值表示不同的亮度（即色彩的深浅程度）的深灰色或浅灰色。因此，一副灰度图能展示丰富的细节信息，如图1所示。
深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片，现有的神经网络主要在空间域中操作，具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中，图像通常很大，必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽，但它会无意识地移除冗余和非冗余信息，导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发，我们从频率的角度分析了频谱偏差，并提出了一种可学习的频率选择方法，可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中，我们的模型采用与经典神经网络（如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN）相同的结构，但接受频域信息作为输入。实验结果表明，与传统的空间降采样方法相比，基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性，同时能够减少输入数据的大小。具体而言，在相同的输入尺寸下，所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时，所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外，我们观察到在COCO数据集上的分割任务中，Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。
2020 年出现新冠疫情，面对复杂严峻的新冠肺炎疫情防控形势，为做好新型冠状病毒感染肺炎的疫情防控工作，有效减少人员聚集，保障相关人员的生命安全和身体健康，财政部印发了《关于疫情防控期间开展政府采购活动有关事项的通知》（财办库〔2020〕29 号），明确在疫情期间应尽量通过电子化方式实施采购。
色深用 2 的幂指数来表示，bit 数愈高，色深值便愈高，影像所能表现的色彩也愈多。
1.ST25DV作为NFC的PHY通过I2C总线和STM32通信，主要作用有两个：能量采集以及NFC通信。注意，ST25DV只是负责和手机进行NFC通信，而不负责IC卡的读写功能，因为ST25DV只支持ISO 15693的RFID协议，而我们常用的IC卡（M1卡）是ISO 14443协议的，所以并不能直接使用这颗芯片进行IC卡模拟。
色彩模型vs色彩空间 要解开YCbCr色彩空间这个结，色彩模型（color model)和色彩空间(color space)的区别必须要理解。简单来说两者的关系就像设计与实现之间的关系，针对同一种色彩模型可以有多种不同的实现。比如最常见的RGB色彩模型是根据人的眼睛是通过识别红绿蓝三元色来识别所有颜色的原理进行设计的，可是实际应用的时候我们需要把这个设计予以实现，于是就出现了Adobe RGB、sRGB、ProPhoto RGB等不同版本针对RGB色彩模型实现的色彩空间。
信号(singal)简介 我们在生活中经常遇到信号。比如说，股票的走势图，心跳的脉冲图等等。在通信领域，无论是的GPS、手机语音、收音机、互联网通信，我们发送和接收的都是信号。最近，深圳地铁通信系统疑
RGB 三个字母分别代表了 红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue），这三种颜色称为 三原色，将它们以不同的比例相加，可以产生多种多样的颜色。
色彩空间也称色彩模型(又称色彩空间或色彩系统）它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。本质上，色彩模型是坐标系统和子空间的阐述。位于系统的每种色彩都有单个点表示。采用的大多数色彩模型都是面向硬件或面向应用的。色彩空间从提出到现在已经有上百种，大部分只是局部的改变或专用于某一领域。色彩空间有许多种，常用有RGB，YUV，HSV，HSI等。
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是色彩空间的转换 1.常见色彩空间及色彩空间转换 RGB 红色：Red，绿色：Green，蓝色：Blue HSV 色相：Hue(0-180)，饱和度：Saturation(0-255)，明度；Value(0-255) 常用于颜色检测 HSL/HLS 色相：Hue、饱和度：Saturation、亮度：Lightness／Luminance 色相H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从
计算机通常的颜色空间是 RGB 模型，每个像素由三个 0-255 的值表示。每个值由 8 位/1 字节来存储，则图像的每个像素需要占用 3 个字节的存储空间。因此，对于一张 2592×1944 的图片，其占用内存空间可达 15M 字节，但是使用 JPEG 压缩后，其只需要 0.8M 字节，并且不会影响图像的视觉效果。
Image是pillow库中一个非常重要的模块，提供了大量用于图像处理的方法。使用该模块时，首先需要导入。 >>> from PIL import Image 接下来，我们通过几个示例来简单演示一下这个模块的用法。 （1）打开图像文件 >>> im = Image.open('sample.jpg') （2）显示图像 >>> im.show() （3）查看图像信息 >>> im.format #查看图像格式 'JPEG' >>> im.size #查看图像大小，格式为（宽度, 高度） (200, 100
在我所做的一些项目中，目前使用颜色空间变换的比较少，目前就是看pix2pix-tensorflow中使用过，直接上图：
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
有关降维的研究源远流长，对目前仍广泛使用的经典主分量分析，最早可追溯到1901年。此外还有线性判别分析、典型相关分析、因素分析（Factor Analysis）和投影追踪（Projection pursuit）等。后来又出现了著名的独立分量分析（Independent ComponentAnalysis，ICA）。神经网络流行之后又提出了很多基于神经网络的降维方法，其中包括著名的自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）。另外，降维方法还来源于其它一些领域，如粗糙集、遗传和进化计算等。
NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG。实际上早在1998年，libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。我们可能会问：为什么JPEG编解码过程可以被SIMD或GPU加速？为什么我们又尚未看见类似的对PNG进行加速的项目？本文将从JPEG编解码原理出发，简单讲解SIMD加速的原理，并简要说明PNG不能被加速的原因。
内容一览：2019 年，「事件视界望远镜 (Event Horizon Telescope，简称 EHT)」全球研究团队发布了人类历史上第一张黑洞照片，受限于当时的观测条件，这张黑洞图像只呈现出一个模糊不清的轮廓。近日，天体物理学期刊《The Astrophysical Journal Letters》上发布了一篇基于 PRIMO 算法重构 M87 黑洞图像的论文，该研究成果带来了更加清晰的黑洞图像。
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn（n通常是3、5、7、9等很小的奇数）的矩阵。模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点（anchor point），通常是矩阵中心点，和原图像中待计算点对应；整个模板对应的区域，就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核（kernel）。
6月5日—6日，2021全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州成功举办。本次大会，旨在汇聚中国科创智慧与活力的同时，与世界建立互通共享的沟通桥梁，在交流中探索共建美好智能时代的合作方案和发展共识，同时以最前沿的国际视野推动人工智能高速、有序、安全发展，造福人类生活。
在机器学习应用中，泛化能力是衡量机器学习模型性能的一个重要指标。其受到多种因素的影响，包括模型结构，参数，训练数据集，训练方法等。本文以全连接神经网络为例，通过实验的方法，分析输入数据中的不同频率分量对神经网络模型泛化能力的影响。
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
这是 PaperDaily 的第31篇文章 [ 自然语言处理 ] Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications @jerryshi 推荐 #Knowledge Graph 本文对当下流行的 Knowledge Graph Eembedding 进行汇总，主要介绍了两大类，Translational Distance Models 和 Semantic Matching Models，简要叙述了每中方式下的算法。最后又给出
彩色图像：每个像素由R、G、B三个分量表示，每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。
颜色是不同波长的光对人眼刺激产生的色彩感觉。色彩空间(Color Space)是颜色的数学表示，根据不同的表示方法分为不同的色彩模型。最常用的色彩模型有三类：RGB(用于计算机图形学), YUV(用于视频系统), CMYK(用于彩色印刷)。后文对色彩空间与色彩模型的叫法不作区分。本文仅讨论视频图像处理领域常用的RGB色彩空间和YUV色彩空间。
电脑显示屏是一个2D平面,为了能够在这个2D平面上显示OpenGL渲染的3D场景,我们必须将3D场景当作2D图像投影到这个2D平面(计算机屏幕)上.GL_PROJECTION 矩阵就是用来做这种投影变换的.首先,该矩阵将所有观察空间的顶点坐标变换到裁剪空间,接着,将变换后的顶点坐标(即裁剪坐标)的每个分量(x,y,z,w)(x,y,z,w)(x,y,z,w)除以坐标的 www 分量,使其变换为标准化设备坐标(NDC).
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》，我将其用于修改面部的特征（具体来说是闭上眼睛和嘴）。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》，我将其用于实现人脸的旋转。
论文标题：Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
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作者 | 桑基韬 整理 | 维克多 人工智能目前最大的“拦路虎”是不可信赖性，以深度学习为基础的算法，在实验室环境下可以达到甚至超过人类的水平，但在很多实际应用场景下的性能无法保证，而且存在对抗鲁棒性、解释性、公平性等问题。 4月8日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，北京交通大学计算机科学系教授、系主任桑基韬在报告《“超”人的机器学习：非语义特征的得与失》中，从两类虚假相关性角度解释了这种现象： 机器学习其实不管是目标，还是学习方式，都是类人的，是对人的知识蒸馏。这种知识蒸馏会出
这是渲染系列的第二篇文章，第一篇讲述的是矩阵，这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
一、光和颜色 1 光和颜色 可见光是波长在380 nm～780 nm 之间的电磁波，我们看到的大多数光不是 一种波长的光，而是由许多不同波长的光组合成的。如果光源由单波长组成，就 称为单色光源。该光源具有能量，也称强度。实际中，只有极少数光源是单色的， 大多数光源是由不同波长组成，每个波长的光具有自身的强度。这称为光源的光 谱分析。 颜色是视觉系统对可见光的感知结果。研究表明，人的视网膜有对红、绿、 蓝颜色敏感程度不同的三种锥体细胞。红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光 的感知程度不同，对不同亮度的感知程度也不同。 自然界中的任何一种颜色都可以由R，G，B 这3 种颜色值之和来确定，以这 三种颜色为基色构成一个RGB 颜色空间。
raw数据是sensor输出的原始数据，一般有raw8, raw10, raw12等，分别表示一个像素点有8bit、10bit、12bit数据。是sensor将光信号转化为电信号时的电平高低的原始记录，单纯地没有进行任何处理的图像数据，即摄像元件直接得到的电信号进行数字化处理而得到的。
现假定相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快门开启的时间T内，胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和。也就是说，运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成。如果快门开启与关闭的时间忽略不计，则有：
前文我们对HEVC的HDR编码优化技术做了介绍，侧重编码性能的提升。本章主要阐述HEVC中HDR/WCG相关的整体编码方案，包括不同应用场景下的HEVC扩展编码技术。
视频和图像的颜色空间类型有很多，比如 RGB、YUV、HSV、LAB 等，其中，YUV 颜色空间又有 YUV420、YUV422、YUV444 之分。先不考虑 YUV422 格式，直接对比 YUV420 和 YUV444，哪个格式更好，更具优势呢？
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
在显示器发明之后，从黑白显示器发展到彩色显示器，人们开始使用发出不同颜色的光的荧光粉（CRT，等离子体显示器），或者不同颜色的滤色片（LCD），或者不同颜色的半导体发光器件（OLED和LED大型全彩显示牌）来形成色彩，无一例外的选择了Red,Green,Blue这3种颜色的发光体作为基本的发光单元。通过控制他们发光强度，组合出了人眼睛能够感受到的大多数的自然色彩。 不过这里面的YUV TO RGB的算法,效率实在是低,因为里面有了浮点运算,解一帧176*144的图像大概需要400ms左右,这是无法忍受的,如果消除浮点运算,只需要10ms左右,效率的提升真是无法想象.所以大家还是避免在手机上面进行浮点运算.
主要的采样格式有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr4:1:1和 YCbCr 4:4:4。其中YCbCr 4:1:1 比较常用，其含义为：每个点保存一个 8bit 的亮度值(也就是Y值), 每 2x2 个点保存一个 Cr和Cb 值, 图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化。所以, 原来用RGB(R,G,B 都是 8bit unsigned) 模型, 每个点需要8x3=24 bits（如下图第一个图）. 而现在仅需要8+(8/4)+(8/4)=12bites, 平均每个点占12bites(如下图第二个图)。这样就把图像的数据压缩了一半。
视频播放器播放一个互联网上的视频文件，需要经过以下几个步骤：解协议，解封装，解码视音频，视音频同步。如果播放本地文件则不需要解协议，为以下几个步骤：解封装，解码视音频，视音频同步。他们的过程如图所示。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是联合图像专家小组的英文缩写。它由国际电话与电报咨询委员会CCITT（The International Telegraph and Telephone Consultative Committee）与国际标准化组织ISO于1986年联合成立的一个小组，负责制定静态数字图像的编码标准。
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