本节介绍编码原理中的变换编码。 一、变换的目的和作用： 变换编码的作用是将空间域描述的图像信号变换到频率域，然后对变换后的系数进行编码处理。...一般来说，图像在空间上具有较强的相关性，变换到频率域可以实现去相关和能量集中。这么说有没有很抽象，还是直观一些，一会上图。...如果想详细了解空间域以及频率域相关的知识，那就得学习或者是捡一捡那些关于数学和信号系统的相关知识了。想当年，谁和我说这科考试不考，没有用来着，NND。 二、变换的简单示意 ?...注： （1）左边的图是原始的8*8的图像块的像素值，从图中可以看出，相邻的像素相关性很强，几乎没有很大差别； （2）经过DCT变换后，左上角的低频系数中（图像变化不多的区域...三、 DCT变换的公式 ?
最近老大让我调整xframe中图标，因为要换肤，所以我刚好学习一下换肤的原理， 主要是参考这两篇文章 项目主要的目录如下图，只能放到这里再多就泄露代码了 ?...主要的文件有 themeVariable.scss 主题变量 variable.scss 主要是定义一些变量 themeMixin.scss 主要实现 @mixin 接下来我们就来实现以下主题切换的方式...global 表示覆盖原来的 .theme-#{$theme-name} & { $theme-map: () !
Ecker, 和 Matthias Bethge 等人的论文“A Neural Algorithm of Artistic Style”开创了图像艺术风格转换的途径，自此之后，利用深度学习相关模型和处理方法...，可以实现用计算机代替传世画家的野心。...在量化（数学）与风格（艺术）之间，上面那篇论文中提出一种算法，用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像的风格进行组合。...感觉看了挺好玩的，于是也进行测试了下，即利用Vgg19的模型作为训练数据模型，然后实现对任意一张图片进行切换。设置默认的风格切换比例为0.7。 (1) 风格图片（选用论文中的实验用图） ?...（2）测试例子二： 郑州的大玉米 ? 转换后的效果如下所示： ? 这个示例还是非常赞的，通过不同风格的照片还可以实现不用画派的切换。
本次演讲主要讲述了基于模型的率失真优化变换，用图像信号处理的角度来看待一些熟悉的概念。...该演讲从图形信号处理的一些背景开始，然后讨论基于模型的数据驱动变换，基于图对称性的快速图傅里叶变换和使用拉普拉斯算子的高效率失真估计。...然后，演讲重点介绍了基于图的方法如何在AV1和AV2编解码器中应用。演讲以数据变换为例讲解如何从数据中学习变换，并介绍了如何使用图结构来加快率失真优化。...在常规率失真成本评估中，需要计算变换和熵编码，但是这种使用蛮力的方法需要大量的计算资源。因此要考虑是否可以从图的角度来改善这些操作，从而避免先计算变换再评估率失真。...最后，演示展示了这些方法对AV1和AV2编解码器的改进。
原文出处https://blog.csdn.net/qq_37366291/article/details/79832886 例子1 作用：使用傅里叶变换找出隐藏在噪声中的信号的频率成分。...当然使用强大的傅里叶变换。 Y = fft(X); %计算傅里叶变换,X是加噪后的信号 %% %计算双边谱P2。然后计算基于P2的单面谱P1和偶值信号长度L。(不太理解。。。)...由于增加的噪音，振幅不完全是0.7和1。平均而言，较长的信号产生更好的频率近似。...未被损坏的信号进行傅里叶变换，并得到准确的振幅，0.7和1.0。...例子2 作用：利用傅里叶变换，将高斯脉冲从时域转换为频域。
基于python的快速傅里叶变换FFT（二） 本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换。...知识点 FFT变换，其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。...而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。...该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。...因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。
基于WFST的解码器
D - 整数变换问题 Description 整数变换问题。关于整数i的变换f和g定义如下：f(i)=3i； 试设计一个算法，对于给定的2 个整数n和m，用最少的f和g变换次数将n变换为m。...例如，可以将整数15用4 次变换将它变换为整数4：4=gfgg(15)。当整数n不可能变换为整数m时，算法应如何处理? 对任意给定的整数n和m，计算将整数n变换为整数m所需要的最少变换次数。...Input 输入数据的第一行有2 个正整数n和m。n≤100000，m≤1000000000。 Output 将计算出的最少变换次数以及相应的变换序列输出。第一行是最少变换次数。...第2 行是相应的变换序列。
肢体运动解码是脑机接口(BCI)研究的重要组成部分。在肢体运动中，手语包含的信息量丰富。本文探讨了基于脑电图(EEG)信号的中国手语的神经特征和解码。...基于手语的所提出的解码策略得到了良好的分类结果，为后续基于手语的肢体解码的研究提供了一定的参考价值。 1 研究方法 首先，研究人员通过带通滤波获得不同频段的脑电节律。...然后，脑电图信号从0.1Hz到100Hz进行滤波，去除50Hz的工频干扰。 接下来，根据整个大脑对数据进行校正。 采用离散小波变换(DWT)将脑电图信号分解为不同的频带信号。...在脑电图信号的时域特征中，选择均方根、方差、偏态、峰度和平均绝对值作为脑电图特征，得到5个频带的时间特征。然后，通过离散小波变换(DWT)将信号转换为频域，得到功率谱密度(PSD)的特征。...解码肢体运动可以使神经损伤的患者通过解码指令和外界进行沟通交流，使患者，提高患者的日常生活质量。基于在本文的研究中，研究人员使用四种手语词：“你”、“我”、“今天”、“明天”来对上肢进行解码。
腾讯云极速高清视频色彩增强技术方案基于深度学习技术，结合卷积网络、全连接网络和回归等算法，实现了通过自动化调整视频的亮度、对比度、饱和度来达到色彩增强的效果。...目前视频色彩自动增强的算法在深度学习领域遇到的问题在于没有有效的监督信息，由于需要提升的是人类视觉系统对视频色彩的主观感受, 而不是客观的信噪比明暗度等指标，因此在学术和工业界都没有形成成熟的方法来提升整体的色彩效果...黑盒方法对图像的色彩进行逐像素的变换，虽然能调整局部的色彩，但会改变图像的风格，效果不稳定，应用在视频处理上会产生跳色现象，而且在大分辨率帧上运行速度很慢。...目前，与本中心方案比较接近的是 Distort-and-Recover 算法和 Exposure 算法，它们是基于深度强化学习的白盒方法。...这里展示一些我们落地的色彩增强前后的对比视频 可以看出，我们提出的基于深度学习的色彩增强方案效果稳定，提升明显。
； S3: ffmpeg 对其进行解码处理，生成原始视频，并把视频传送到多线程 python 处理过程； S4: 视频处理过程包括两个线程，一个线程把这些视频帧处理成队列的形式给 stylizer。...stylizer 基于 Tensorflow 框架对视频进行风格化； S5: 风格化处理后的视频继续送往 ffmpeg，ffmpeg 对其进行处理变为 VP8 比特流，并传送给 pion-sender；...输入是 FFmpeg 解码得到的原始视频，因此我们需要了解图像的大小，当从流程中获得足够的比特以后，把它重组成 numpy 数组的形式。...对于 Stylizer 部分，我们基于 Johnson 等人的工作《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution...》，并基于相关研究者实现的 Tensorflow 版本的代码进行视频处理，首先加载模型，对输入进行初始化，创建一张全黑的空白帧，之后利用模型进行风格变换。
今天我们将学习如何借助霍夫变换技术来检测图像中的直线和圆。 什么是霍夫空间？ 在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。...霍夫空间中的点线关系 图像空间上的单个点转化为霍夫空间上的曲线，其特殊性是图像空间上一条直线之间的点将由具有单个接触点的多条曲线表示。 这将是我们的目标，找到一组曲线相交的点。 什么是霍夫变换？...霍夫变换是一种特征提取方法，用于检测图像中的简单形状，如圆、线等。 “简单”特征是通过参数的形状表示推导出来的。...一个“简单”的形状将仅由几个参数来表示，例如一条直线可以用它的斜率和截距来表示，或者一个圆可以用 x、y 和半径来表示。 在我们的直线示例中，霍夫变换将负责处理图像上的点并计算霍夫空间中的值。...使用 OpenCV 检测直线 在OpenCV中，使用霍夫变换的线检测是在函数HoughLines和HoughLinesP（概率霍夫变换）中实现的。我们将重点讨论后者。
前言 前段时间刚分享的AVP-SLAM文章中有一个知识点叫做IPM(逆透视变换) AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM RoadMap：面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法 LaneLoc：...基于高精地图的车道线定位 基于道路标线的城市环境单目定位 这个概念理解起来就是将图像转换成俯视图或者称为鸟瞰图（BEV），鸟瞰图对于检测车道线的来说似乎很重要，基于这种俯视图上的车道线的检测衍生的车道线保持等辅助驾驶功能也屡见不鲜...本文就会详细的介绍如何得到单目的俯视图。 摘要 本文提出了一种自适应逆透视变换（IPM）算法，从前视摄像机图像中获得精确的鸟瞰图。...ADAS系统的一个重要特征是对道路和车道的感知，其目的是感知车辆周围的环境，本文研究了一种IPM技术，它通常用于基于视觉的道路和车道感知，IPM利用相机的内参以及相机与地面的关系，生成了消除透视效果的鸟瞰图像...在此之前就已经有很对应用研究了IPM，比如距离检测，使用全景相机生成大面积的鸟瞰图，为泊车系统提供的鸟瞰图以及车道级别的地图的生成，传统的IPM变换相机与地面之间存在一定的刚体变换，然而当一个相机跟随移动平台发生剧烈的运动时
通过那篇文章，我们了解了一种称为霍夫变换的方法， 以及如何将其用于检测图像中的线条。因此，在本文中，我们想解释Hough变换算法，并提供该算法在Python中的“从头开始”的实现。...二、霍夫变换 Hough变换是Paul VC Hough专利的一种算法，最初是为了识别照片中的复杂线条而发明的（Hough，1962）。...为了了解霍夫变换算法的工作原理，重要的是要了解四个概念：边缘图像，霍夫空间以及边缘点到霍夫空间的映射，表示线的替代方法以及如何检测线。 边缘图像 ?...因此，霍夫变换算法通过找到交叉点数量大于某个阈值的（ρ，θ）对来检测线。值得注意的是，如果不对霍夫空间进行邻域抑制等预处理以去除边缘图像中的相似线条，这种阈值化方法可能不会总是产生最佳结果。...对于边缘图像上的每个像素，请检查该像素是否为边缘像素。如果是边缘像素，则循环遍历所有可能的θ值，计算对应的ρ，在累加器中找到θ和ρ索引，并基于这些索引对递增累加器。 循环遍历累加器中的所有值。
基于Java的Base64编解码优化探讨 摘要 猫头虎博主再次回归！在本文中，我们将深入探讨Java中的Base64编解码技术，尤其是解码到字节数组的过程。...从Java标准库的方法到自定义解码器的优化，本文为大家提供了全面、深入的指南。如果你正在为Base64解码效率烦恼，或者对Java性能优化感兴趣，这篇文章将是你的不二之选！...但在大数据量处理时，编解码效率成为了性能瓶颈。如何优化？本文将为您揭晓。 正文 1. Base64简介 Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。...自定义Base64解码器 ️ 为了追求更高的效率，我们可以实现自定义的解码器。下面是一个基本的实现： public class CustomBase64Decoder { //......实际应用与测试 在实际应用中，我们发现自定义解码器的性能提高了约20%。当然，具体提升取决于使用场景。 总结 Base64编解码是一个常见但经常被忽视的性能瓶颈。
Netty消息处理结构 上面是Netty的服务器端基本消息处理结构，为了便于初学者理解，它和真实的结构有稍许出入。Netty是基于NIO的消息处理框架，用来高效处理网络IO。...如果并发量比较大，需要的线程资源也是比较多的。 Netty的消息处理基于NIO的多路复用机理，一个线程通过NIO Selector非阻塞地读写非常多的连接。...Redis协议编码解码的实现 本文的重点是教读者实现一个简单的Redis Protocol编码解码器。 ?...而客户端则是反过来的，客户端需要编写指令的编码器和返回对象的解码器。...，解码器类的实现就非常简单了。
图1.整个解码通道使用左侧的滑动窗口、中间的分类器和右侧的投票层计算尖峰信号 研究人员使用了两种常用的分类器：KNN 解码器（无模型）和泊松解码器（基于模型）。...(b) 整个实验在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。 (c) 所有记录会话中 a 和 b 部分显示的所有曲线的平均精度箱形图 图 5....(a) 不同投票权重集的响应阶段的准确性。 (b) 响应阶段在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。...(c) 所有记录会话中 a 和 b 部分显示的所有曲线的平均精度箱形图。 本文介绍了用于BCI领域的一个因果、数据高效且准确的尖峰神经解码器，该解码器利用先前时间窗口的加权投票来估计运动意图。...通过结合时间历史（基于投票的滑动窗口和累积窗口方法），而不是独立分析每个时间窗口，展示了预测准确性的显着提高。
空域变换 空域：是指图像所在的平面，即像素位置所在的空间。 空域变换：对像素点的位置和灰度值根据图像变化目的需要，对图像矩阵进行运算操作，形成另一幅图像。...空域变换分类：算术逻辑变换、几何变换、灰度变换、直方图变换。...减法运算 “主要运用” 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化，如：视频中镜头边界的检测 去除不需要的叠加性图案 图像分割：如分割运动的车辆，减法去掉静止部分，剩余的是运动元素和噪声 import...乘法运算 主要应用 图像的局部显示，如：用二值蒙板图像与原图像做乘法 import cv2 as cv img1=cv.imread('5.png') img2=cv.imread('6.png')...self.cols=cols #原始图像的列 self.center=center #旋转中心，默认是[0,0] def Move(self,delta_x,
本文为CSIG-DIAR 2020学术年会系列报道之一，转载自CSIG文档图像分析与识别专委会，为中国科技大学大学杜俊老师最新分享。内容较多，建议先收藏再阅读。...
本文来自AOMedia 2019 Research Symposium的演讲，演讲者是来自美国普渡大学的助理教授Fengqing Maggie Zhu。演讲主题是可切换的基于区域的AV1编解码工具。...当前主流的编解码器在应对纹理较多的视频时效率不高，此外这些区域在感知上是无关紧要的，因此，Maggie Zhu提出了一种基于区域的，可以切换纹理的模型来表示这些区域，从而在保证视频质量的同时节省码率。...，而非传统的运动补偿和变换，然后再对纹理区域外的部分进行编码。...接下来的一部分讲述了类纹理区域分割的方法。她尝试了两种方法，分别是基于块和基于像素的方法。由于基于像素的方法更加精细，所以类纹理分割采用的是基于像素的做法。...最后，Maggie Zhu展示了该编解码器在Youtube UGC数据集上的一些测试结果。结果表明在很多序列上，尤其是在QP值不是很大时，她的方法能够带来一些码率节省。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
