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dotnet 修复 Linux 使用 SkiaSharp 提示找不到 libSkiaSharp 库

本文告诉大家如何简单修复 Linux 使用 SkiaSharp 提示找不到 libSkiaSharp 库 我的应用在 Windows 跑的好好的,放在 Linux 一运行就炸掉了,异常内容如下...解决的方法是再安装上 SkiaSharp.NativeAssets.Linux 或 SkiaSharp.NativeAssets.Linux.NoDependencies 库即可 如在 csproj 添加以下代码用来安装...PackageReference Include="SkiaSharp.NativeAssets.Linux.NoDependencies" Version="2.88.0" /> 以上的方法经过我...WSL 的 Ubuntu 测试 本文的例子放在github 和 gitee 欢迎访问 可以通过如下方式获取本文的源代码,先创建一个空文件夹,接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹,命令行里面输入以下代码

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【1】GAN医学图像的生成,今如何?

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,图像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,并在合成数据训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像,获得了与真实数据训练的模型媲美的结果。...生成超声图像 超声图像合成模拟。

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(译)SDL编程入门(2)屏幕显示图像

屏幕显示图像 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; //我们将加载并显示屏幕图像...所以,如果你的程序找不到图像,请确保它在正确的地方。 同样,如果程序正在运行,但它无法加载镜像,你可能有一个工作目录的问题。工作目录的功能因操作系统和IDE而异。...屏幕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。当你画到屏幕的时候,一般不是画到你所能看到的屏幕图像。...你屏幕看到的是前缓冲区。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。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。

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win10html运行java的applet程序

toc Applet是采用Java编程语言编写的小应用程序,该程序可以包含在 HTML(标准通用标记语言的一个应用)页中,与页中包含图像的方式大致相同。...含有Applet的网页的HTML文件代码中部带有 和这样一对标记,当支持Java的网络浏览器遇到这对标记时,就将下载相应的小应用程序代码并在本地计算机上执行该Applet...但是大多数浏览器Applet安全方面受到诸多的限制,几乎不能对系统进行任何“读”或“写”的操作,所以目前只有IE浏览器可以运行JavaAPPlet。...下面我对win10运行java applet 可能出现的问题进行简单说明。...然后将记事本另存为,后缀改成.java [在这里插入图片描述] 记事本另存为java时,编码格式不要选择Unicode,UTF-8等,这种编码格式会报错,而应该选择默认的ANSI格式 用记事本写一个html

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教你真实图像数据应用线性滤波器

接下来的实验中,我们在数据集运用一种图像处理和计算机视觉中常用的传统边缘检测方式——Sobel 边缘滤波,并训练我们的模型进行类似的线性映射。...相类似的,下方的图是同一测试图像模型的输出结果和 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。 ?...这个滤波器核接下来的实验中将会被用在一个 32 x 32 像素的笑脸图像。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测试图像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的操作方式。实验结果不适合推广到卷积网络图像分类的例子,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。

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Linux 使用 gImageReader 从图像和 PDF 中提取文本

,OCR(光学字符识别)引擎可以让你从图片或文件(PDF)中扫描文本。默认情况下,它可以检测几种语言,还支持通过 Unicode 字符扫描。...因此,gImageReader 就来解决这点,它可以让任何用户使用它从图像和文件中提取文本。 让我重点介绍一些有关它的内容,同时说下我测试期间的使用经验。...以列表总结下功能,这里是你可以用它做的事情: 从磁盘、扫描设备、剪贴板和截图中添加 PDF 文档和图像 能够旋转图像 常用的图像控制,用于调整亮度、对比度和分辨率。...将提取的文本导出为 .txt 文件 跨平台(Windows) Linux 安装 gImageReader 注意:你需要安装 Tesseract 语言包,才能从软件管理器中的图像/文件中进行检测。...我 Linux Mint 20.1(基于 Ubuntu 20.04)试过。 我只遇到了一个从设置中管理语言的问题,我没有得到一个快速的解决方案。

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实时Transformer:美团图像深度估计的研究

我们的模型显示了强大的上下文建模能力,两个具有挑战性的数据集实现了SOTA性能。这项工作表明,纯Transformer架构能够精度和运行时间效率之间实现良好的平衡。...这种结构实现了SOTA实时性能(51.3 FPS),并且较小的主干Swin-T(83.1 FPS)实现了合理的性能下降,从而变得更快。...此外,SideRTKITTI可以达到0.060 AbsRel,以较小的主干Swin-TNYU可以达到0.124 AbsRel,速度分别为83.1 FPS和84.4 FPS。...KITTI数据集,与之前的SOTA相比,AbsRel下降了6.9%,SqRel下降了8.9%。NYU数据集,与之前的SOTA相比,AbsRel下降了9.7%,RMSE下降了8.0%。...从理论讲,CSA和MSR模块以协作的方式从编码器中增强原始特征图。CSA聚焦于从全局角度融合具有高度相似性的特征,MSR的目标是不同的金字塔层融合具有相似位置的特征。 推理速度。

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YUV图像根据背景色实现OSD反色

所谓的OSD其实就是视频图像叠加一些字符信息,比如时间,地点,通道号等, 图像叠加OSD通常有两种方式: 一种是在前端嵌入式设备图像数据叠加OSD, 这样客户端这边只需解码显示数据即可...另一种是PC客户端接收到前端设备图像,解码之后,进行叠加。这两种都是比较常见的方式。 OSD具有字符型(Font-Based)和位图型(Bit-Map)两种类型。...R分量,如果R等于0,则设置通明通道数组中对应的值为1, 表示该像素点需要绘制字体(换句话说,该像素点不是透明色) 这样我们就记住了临时图像OSD文字每个像素的位置。..., 则说明该像素点是字体,需要绘制, 那么,我们就在源图像(解码后的YUV图像找到位置想对应的点。...然后将我们构造出来的临时图像 叠加到源图像即可。 至于叠加操作,其实很简单。 同样扫描通明通道数据,如果发现不是透明色,直接将pOSDYuvBuffer中的YUV复制到 源图像相应位置即可。

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谷歌Kaggle发起包容性图像挑战赛

例如,下面的图像显示了Open Images数据集训练的一个标准开源图像分类器,该分类器没有正确地将“婚礼”相关标签应用于来自世界不同地区的婚礼传统图像。 ?...婚礼照片(由谷歌员工捐赠),由开放图像数据集训练的分类器标记。分类器的标签预测被记录在每个图像下面。...为了支持这项工作并促进开发包容性机器学习模型的进展,谷歌宣布Kaggle发起包容性图像挑战赛(Inclusive Images Challenge)。...竞争对手将在开放图像训练他们的模型,这是一个广泛使用的用于图像分类的公共可用的基准数据集,主要来自北美和西欧。...另外的计划是比赛结束时发布更多的图像,以进一步鼓励包容性发展,提供更具包容性的数据。 ? 来自挑战数据集的标签图像示例。 包容性图像竞赛于9月5日正式启动,提供可用的训练数据和第一阶段挑战数据集。

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入门 | 半监督学习图像分类的基本工作方式

幸运的是,今年,半监督图像分类方法已经改进,从而使用未标记的数据变得实际可行。另外,其中最好的方法出乎意料地简单。 今年,半监督图像分类的准确率有了飞跃性的提高。.../abs/1703.01780 (测试误差:2.9)In 2017:All labels, state of the art :https://arxiv.org/abs/1705.07485 实际,...我们可以一个三角形中将其可视化表示: ? 而我们希望分类器通过训练,能将上述图像高概率地标记为狗: ? 如果我们知道图像的标签,我们可以使用标准的监督学习技术来训练分类器。...我们不希望再标记更多的图像(或者,添加标签后,我们可能还留下了很多无标签的图片,而我们想要使用这些图片)。如果不知道图像的真实标签,我们要如何训练分类器呢?预测的方向应该朝何方向靠近? ?...单个训练中的具体模型会对许多图像做出不准确的预测。如果我们有很多模型,我们可以结合它们的预测,并得到一个更好的预测。但是事实,我们并不想训练很多模型,那样会让训练变慢。那么,应该怎么办?

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HTML5开发音视频应用的五种思路

随着前端摄像头输出音视频格式逐渐标准化和Web前端技术的迅速发展,我们打算探索Web浏览器、微信上开发一些轻量级视频监控应用,虽然Web开发音视频应用也有很多方案,但是这些技术也都有优缺点和不同的适用场景...MSE扩展了HTML5的Video和Audio标签能力,允许你通过JS来从服务端拉流提供到HTML5的Video和Audio标签进行播放。...P2P的推流端,另外一端Web浏览器用相应接口解码和渲染。...它是一种低级的类汇编语言,具有紧凑的二进制格式,并为其他语言提供一个编译目标,以便它们可以 Web 运行。...---- 总结: 目前web浏览器想播放音视频主要的技术大类就是上面四种: 1. 插件化的技术虽然可以实现各个浏览器的播放音视频,但是即将淘汰; 2.

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CVPR2020 | BidNet:双目图像完成去雾操作,不用视差估计

通常,去雾化的双目图像在像3D目标检测等立体视觉任务的表现要优于雾度较高的图像,并且图像雾度是一个与深度有关的函数。...在这些基础,本文提出了一种双目图像去雾网络(BidNet),旨在利用深度学习框架的对双目左右图像进行去雾。...实验结果表明,主观和客观评估中,BidNet均明显优于最新的除雾方法。 简介 计算机视觉领域,通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响,该模型是McCartney首先提出。...由于双目图像垂直方向上对齐,因此STM仅需要了解它们之间的水平相关性。...4、Drivingstereo 数据集的实验 对于400×881的图像,BidNetNVIDIA GeForce GTX 1070对双目图像进行去雾处理的速度为0.23s。 ?

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生成对抗网络图像翻译的应用【附PPT与视频资料】

关注文章公众号 回复"刘冰"获取PPT与视频资料 导读 ---- 图像处理、计算机图形和计算机视觉中,许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。...本文中,我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章,目的是探索GAN图像翻译任务中的应用。...因此图像翻译任务即可以定义为寻找一个合适的变换 ? 使得 ? 。目前,图像翻译任务图像风格化、超分辨率图像生成、颜色填充、白天黑夜的转换、四季变换等视觉领域都有着广泛的应用。...当然这离不开GAN算法自身的优越性,但GAN训练还需要大量的trick,且存在训练不稳定的弊端。...SFFAI招募 现代科学技术高度社会化,科学理论与技术方法更加趋向综合与统一,为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求,我们发起了SFFAI这个公益活动。

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局部自适应自动色阶对比度算法图像增强的应用。

限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果一文中针对全局直方图均衡化的一些缺点,提出了分块的自适应均衡化技术,很好的克服了全局直方图均衡化的一些缺点,对于图像增强也有着显著的作用,我们稍微回顾下...关于自动色阶和自动对比度的原理,我调整图像- 自动对比度、自动色阶算法一文中已经有了较为详细的实现,而关于自动颜色的原理,目前为止我似乎没有发现有任何人对其进行了详细的解释。...另外,分析原始代码的双线性插值部分可知,四周边缘处,特备是离边缘小于TileX/2或小于TileY/2的部分,由于其临近信息的缺失,实际是没有进行双线性插值的,这样对于部分图像,边缘处显得有点不自然...,弥补的方式就是处理前对图像进行扩展,分别向四周扩展TileX/2和TileY/2大小,当然扩展部分的数据需要按照镜像的方式填充数据。     ...上图中通道分离选项可以看成是局部自动色阶和自动对比度算法的切换,勾选通道分离选项时,对于部分图像会发现有偏色的现象,这个现象PS中使用自动色阶和自动对比度时也会出现。

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Photoshop打包实现AI图像论文,英伟达实时视频PS之路上越走越远

只要样本充足,该神经网络就能根据视频会议视觉数据(大多是人脸)中找到的一般特征调节其参数,从而能在低到高分辨率转换任务取得比通用型放大算法更优的表现。...由于视频会议是一种非常特定的具体案例,因此经过良好训练的神经网络该任务的表现肯定会优于更一般化的任务。...人脸没对齐是视频会议中的常见问题,因为人们往往会看着屏幕其他人的脸,而不是盯着摄像头。 尽管英伟达没有透露太多细节,但他们的博客提到过他们使用 GAN。...英伟达已经人脸特征点检测和编码方面进行了广泛的研究,其中包括提取人脸的特征和不同角度的注视方向。这些编码可以输送给同一个可将人脸特征投射到参照图像的 GAN,然后让其完成剩下的所有工作。...SageMaker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图神经网络中的作用、图神经网络和DGL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

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