在计算机图像处理里，由于图片的本质是二维数组，所以也就变成了对数组的操作处理，翻转的本质就是某个位置上数移动到另一个位置上。
这时候，就需要「数据增强」来获取更多数据。而近几年，镜像反转成了最为常用的方法之一。
在昨天的 2019 年最值得学习的机器学习项目（上）中，我们盘点了很多优秀的机器学习项目，其中有 3D 姿态估计，建筑机器翻译，图像和视频中的汽车消除等等有意思的内容。接下来，我们将继续介绍更多优秀的机器学习项目，让同学们都能找到感兴趣的学习内容。
GPUImage 是 iOS 上一个基于 OpenGL 进行图像处理的开源框架，后来有人借鉴它的想法实现了一个 Android 版本的 GPUImage ，本文也主要对 Android 版本的 GPUImage 进行分析。
2020年让我们不断见识到“后浪”的超强力量，也让世界看到了瞩目的华人新星。在今年6月举办的CVPR中，年龄最小的一位一作获奖者甚至还在本科阶段。他就是来自康奈尔大学的四年级学生、98年出生的AI科学新秀——林之秋。
本篇博客比较简单，但还是比较实用的。其中的示例依然使用Swift3.0来实现，该博客算是下篇博客的一个引子，因为我们下篇博客要介绍使用Swift开发iOS应用中常用的一些Extension。而在这些Extension中的Image Extension中会用到仿射变换的东西来对图片进行处理。所以本篇博客就先将fang放射变换（CGAffineTransform）的东西拎出来单独的过一下，这样在下篇博客中就可以减少对仿射变换的介绍了。 在之前的博客中，我们聊过仿射变换的东西，不过是使用的放射变换来实现的动画，关
包括：水平翻转、垂直翻转、水平垂直翻转。OpenCV中的 cv2.flip 接口可用于快速实现翻转操作：opencv: cv2.flip 图像翻转 进行 数据增强
还记得我们之前介绍的一篇弱监督+自监督的旋转目标检测方法 H2RBox 吗？今天要解读的论文是 H2RBox 的新版本——H2RBox-v2: Incorporating Symmetry for Boosting Horizontal Box Supervised Oriented Object Detection。
上一次借着实现一个随屏幕旋转的小玩意，了解了iPhone内置的加速计。今天咱们继续搞点好玩的东东。按照计划这次要看看陀螺仪了。 一个超级贱的利用陀螺仪的APP .png 最终咱们会完成一个小球撞壁的小
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
SDL2的硬件加速纹理渲染还能给我们提供图像快速翻转和旋转的能力。在本教程中，我们将利用这一点使一个箭头纹理旋转和翻转。
例如，如果 n = 7 , k = 3，给定数组 [1,2,3,4,5,6,7] ，向右旋转后的结果为 [5,6,7,1,2,3,4]。
大家好，我是渔夫子。本号新推出「Go工具箱」系列，意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
它不仅能用来实现各种复杂的算法，还能够对图像进行预处理：包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。它不仅能用来实现各种复杂的算法，还能够对图像进行预处理：包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。希望把这些知识分享给初学者。
GPUImage是iOS平台主流的GPU图像处理框架，能够非常方便地使用GPU对图像进行处理，包括：滤镜、分布统计等。 我们知道，如果需要对一个图像进行滤镜处理，一般而言只需要设计FragmentShader即可以达到目的。比如：需要对图像进行亮度调节，仅需要FragmentShader中对像素点的颜色值进行修改即可，并不需要自定义VertexShader。 那么，能否基于GPUImage进行一定的形变处理呢？答案是肯定的。对于形变的处理，可以是基于FragmentShader的，也可以是基于VertexS
图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0：上下翻转； flipCode>0：左右翻转； flipCode<0：上下 + 左右翻转； # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('./doge.jpg') new_doge1 = cv2.flip(doge, flipCode=0) new_doge2 = cv2.flip(doge, fl
UIImage是IOS中层级比较高的一个用来加载和绘制图像的一个类，更底层的类还有CGImage，以及IOS5.0以后新增加的CIImage。今天我们主要聊一聊UIImage的三个属性: imageOrientation, size, scale，几个初始化的方法: imageNamed，imageWithContentsOfFile，以及绘制Image的几个draw开头的方法。
这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。
OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转)
这里我们要解决的任务是来自于Kaggle上的一道赛题（https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge），简单介绍一下赛题的背景：在加拿大的东海岸经常会有漂流的冰山，这对航行在该海域的船舶造成了很大的威胁。挪威国家石油公司(Statoil)是一家在全球运营的国际能源公司，该公司曾与C-CORE等公司合作，C-CORE基于其卫星数据和计算机视觉技术建立了一个监控系统。Statoil发布该赛题的目的是希望利用机器学习的技术，更准确的及早发现和识别出威胁船舶航行的冰山。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 以下内容节选自《Android自定义控件高级进阶与精彩实例》一书！ ---- --正文-- 《Android自定义控件高级进阶与精彩实例》一书中有一个使用Camera类（书中有对该类的详细讲解）实现3D卡片翻转效果的例子（效果如下所示）。 项目地址：请移步GitHub并搜索DialogFlipTest。 为了便于讲解实现原理，本文将通过通过一个简单的示例来进行展示，该示例的效果如下所示。 其实这个示例最初是Google给出的API Demos里的示
数组是由 n（n≥1）个相同类型的数据元素构成的有限序列，每个数据元素称为一个数组元素，每个元素在 n 个线性关系中的序号称为该元素的下标，下标的取值范围称为数组的维界。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf27aabqaaazuakws3fpnqvb6gddd4aagaa.f10002.mp4?dis_k=d4af46be562d2e473fd707f
你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。
给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法，将图像旋转 90 度。
题目描述： 给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。 将图像顺时针旋转 90 度。
1、只采集HR图像的数据集，如DIV2K，DIV8K等数据集，对于此类数据集可采用不同的退化方式获取相应的LR图像，从而构造匹配的LR-HR训练图像对，以这种方式获得的训练数据集一般被称为合成数据集。
数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。
Android平台在上层实现mediacodec的编码，资料泛滥，已经不再是难事，今天给大家介绍下，如何在Android native层实现MediaCodec编码H264/HEVC，网上千篇一律的接口说明，这里不再赘述，本文主要介绍下，一些需要注意的点，权当抛砖引玉，相关设计界面如下：
在之前的python opencv-有点意思同学讨论问题记录文章中，有讲过如何对图片进行裁剪和数据修改，主要是对矩阵进行操作。
当我们没有大量不同的训练数据时，我们该怎么办？这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
给你一个大小为 m x n 的整数矩阵 grid ，其中 m 和 n 都是 偶数 ；另给你一个整数 k 。返回执行 k 次循环轮转操作后的矩阵。
我觉得人工智能就像是去建造一艘火箭飞船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎，但燃料不够，那么肯定不能把火箭送上轨道；如果你有一个小引擎，但燃料充足，那么说不定根本就无法成功起飞。所以，构建火箭船，你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。 深度学习（创建人工智能的关键流程之一）也是同样的道理，火箭引擎就是深度学习模型，而燃料就是海量数据，这样我们的算法才能应用上。——吴恩达 使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。 以下是几个例子展
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NV21、NV12、YV12、RGB、YUV、RGBA、RGBX8888都是常见的图像颜色编码格式，它们之间的主要区别在于色彩空间和数据排列方式。
又和大家见面了，上次本程序猿介绍了CMSIS-NN，一晃过去了两个月。。。。闲话不多说，开始正题，小编这次带来的是，进行深度学习部署时的一段比较有用的小插曲：浅谈深度学习中的数据增广。
我们在对接Android平台GB28181设备接入模块的开发者时，遇到这样的场景，除了Android设备（如执法记录仪、智能安全帽等）自带的camera或camera2前后摄像头数据外，还有些场景是需要外部编码前或编码后数据，比如对接OTG类似的外置数据源，如NV12、NV21、YV12、RGB或YUV等格式，这里做个简单的汇总。
深度学习技术可以解决很多人类难以处理的问题，但也存在数据需求大和训练耗时长的缺点。
09:图像旋转翻转变换 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定m行n列的图像各像素点灰度值，对其依次进行一系列操作后，求最终图像。 其中，可能的操作及对应字符有如下四种： A：顺时针旋转90度； B：逆时针旋转90度； C：左右翻转； D：上下翻转。 输入第一行包含两个正整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。 接下来m行，每行n个整数，表示图像中每个像素点的灰度值，相邻两个数之间用单个空格隔开。灰度值
从本文开始，我将开启一个新的系列文章的编写数据结构与算法，在本系列文章中，我将对牛客、LeetCode等主流算法刷题平台的精彩题目进行讲解，实现语言包括Python（主）、Javascript、C、C++，同时我也会将相关算法与我们的实际开发项目结合，帮助大家更好的理解这略显枯燥的算法。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第103天。这是前几天一个同学去滴滴面试的原题。
图像浏览及处理 FLAnimatedImage - gif播放处理的工具。 CLImageEditor - 超强的图片编辑库，快速帮你实现旋转，防缩，滤镜等等一系列麻烦的事情。 ios-image-filters - 图像滤镜，库比较旧了，很容易崩溃。 XBImageFilters - 图像滤镜。 MWPhotoBrowser - 一个非常不错的照片浏览器，在github的star接近3000个，解决MWPhotoBrowser中的SDWebImage加载大图导致的内存警告问题。 co
NV21、NV12、YV12、RGB565、YUV分别是不同的颜色编码格式，这些颜色编码格式各有特点，适用于不同的应用场景。选择合适的颜色编码格式取决于具体的需求和环境：
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小，是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法，它是根据原图像和目标图像的尺寸，计算缩放的比例，然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素，过程中自然会产生小数，这时就采用四舍五入，取与这个点最相近的点。 除此之外，还有双线性插值算法。 双线性插值，又称为双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 其公式如下：f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
在训练神经网络的时候，经常需要对原始图像做各种各样的增强来增加数据量，最常见的也就是旋转和翻转操作了，实现这两种操作也多种多样，本博客就是来探究不同操作带来的结果
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