Unity对纹理的处理是智能的：不论你放入的是PNG，PSD还是TGA，它们都会被自动转换成Unity自己的Texture2D格式。...纹理压缩可以通过减少内存来显著地提高OpenGL的性能，使内存使用的效率更高 问题：无法兼容多个平台的问题，在Android平台，使用ETC1纹理+Alpha通道图的方式；IOS平台，使用PVRTC4...的纹理；部分要求清晰度较高的，使用RGBA16，但是使用RGBA16的渐变显示图片却惨不忍睹；一些要求高保真的，则需要直接使用RGBA32格式 ?...几种纹理格式的对比 格式 内存占用 质量 透明 二次方大小 建议使用场合 RGBA32 1 ★★★★★ 有 无需 清晰度要求极高 RGBA16+Dithering 1/2 ★★★★ 有 无需 UI、头像...因此，实际项目中要混搭各种纹理格式。
具体目标是，生成一张图像，其中源结构图像中的对象被“绘制”为目标外观图像中其语义相关对象的视觉外观。方法通过仅给定单张结构/外观的一对图像作为输入来训练生成器。...为了更好地学习语义信息——这也是解决此任务的关键组件——利用预训练和固定的视觉transformer (ViT) 模型，该模型用作外部语义先验。...从深度 ViT 特征中提取结构和外观的新表示，将它们从学习的自注意力模块中解耦开来。然后建立一个目标函数，拼接所需的结构和外观表示，在 ViT 特征空间中将它们融合在一起。...本文所提出的方法称之为“Splice”，不涉及对抗训练，也不需要任何额外的输入信息（比如语义分割标签），并且可以生成高分辨率结果。...在物体数量、姿势和外观发生明显变化的情况下，方法依旧在各种自然场景图像上展示出了高质量的结果。
1 Laws纹理滤波 纹理实际上一种视觉特征，反映了图像上某种灰度变化的分布，体现出像素灰度与周围空间的一种关系，例如布匹纹理、木制家具纹理等，如下图所示布匹上纹理。 ?...LAWS纹理滤波以一种统计能量的方式检测纹理，能量的度量一般由以下三个向量得到： ? 这三个向量与其自身以及互相卷积后，可形成以下5个向量： ?...而这5个向量之间，相互乘积，可以生成检测水平、垂直、高频点、V形状等特征纹理的模板，下图为生成检测垂直边缘的LAWS模板(LS)。 ?...如果对纹理的其他提取方法感兴趣，可按如下图示方法，一一探询。 ?...，此次使用检测垂直方向纹理5*5的‘ls’滤波器。
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下...所以最终影响灰度共生矩阵生成有三个关键参数： 角度 (支持0、45、90、135) 距离（大于等于1个像素单位） 灰度级别(最大GLCM=256 x 56) GLCM实现纹理特征计算 灰度共生矩阵支持如下纹理特征计算...上述5个是常见的GLCM的纹理特征，GLCM总计由14个特征值输出，这里就不再赘述了！感兴趣的可以自己搜索关键字GLCM。...提取图像对比度特征 基于共生矩阵实现纹理特征计算，这里我用了比较简单的对比度计算来实现局部纹理特征提取、代码实现如下(局部窗口大小8x8、灰度级别256/32 =8个级别) int step = 256...，基于计算局部对比度提取纹理运行结果如下： 测试一（左侧是输入图像、右侧135的对比度） ?
KMeansClustering.m function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-me...
• 在地面纹理领域内，利用已知的地面纹理图像深度来估计重叠图像之间的变换和识别闭环的独特算法。...• 在最新的数据集上进行实验，显示了一些纹理上的厘米级精度以及在不同纹理上的优越性能，同时实现了一致准确的闭环识别。...资源 自动驾驶及定位相关分享 【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法 自动驾驶中基于光流的运动物体检测 基于语义分割的相机外参标定 综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍...ROS2入门之基本介绍 固态激光雷达和相机系统的自动标定 激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案 基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位 自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测...SLAM中的挑战 基于鱼眼相机的SLAM方法介绍
基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 ? 超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。...1.全文概览 经典的单图超分辨技术(SISR)的发展因为低分辨图片固有的信息丢失特点而变得极具挑战，新兴的基于参考图片的超分辨技术(RefSR)可以在参考图片的帮助下恢复出高分辨图片的更多细节，为超分辨恢复技术的研究打开了一扇新的大门...受近期图像风格化工作的启发，作者将RefSR表述为神经纹理迁移问题并设计了一个端到端的深度模型SRNTT,该模型可以根据纹理相似性自适应地从参考图片迁移纹理来丰富高分辨图像的细节。...相较于之前的工作，SRNTT的一大重要贡献是其纹理相似度计算不再基于原始的像素点，而是基于多层级的图像特征。...图7.SRNTT不使用纹理损失时的效果 4.总结 文章的贡献可以总结为以下三点： ① 探索了更具一般性的基于参考图片的超分辨恢复问题，破除了SISR的性能障碍并放宽了现有RefSR技术对参考图片的相似度约束和对齐约束
一：问题由来 很多自然场景和人工艺术品都包含纹理。比如，墙上，火车和地铁表面上的涂鸦和图案。像地毯，毛衣，和其他一些精美的工艺品包含格式各样的几何图案。...下图展示了一些代表不同形式场景的实例。他们有一个共同的特征：图像中有意义的结构和纹理单元融合在一起。所以我们通常称这类图片为“结构+纹理”图片。...二：算法描述 在《Structure Extraction from Texture via Relative Total Variation》一文中提出了一种基于总变差形式新模型，该模型可以有效的分解图像中的结构信息和纹理...是一幅包含纹理的图像。...空间尺度参数σ控制了公式(4)中窗口的大小，它的选取取决于纹理的尺度大小并且在结构纹理分离过程中至关重要，经验的选取σ为0到8之间，图2说明了增强σ可以很好地抑制纹理。
最近在研究机器学习相关内容，后面会尽量花时间整理成一个系列的博客，然后朋友让我帮他实现一种基于SVR支持向量回归的图像质量评价方法，然而在文章的开头竟然发现 灰度共生矩阵这个陌生的家伙...20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法。...对于纹理变化缓慢的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较大；而对于纹理变化较快的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较小，对角线两侧的值较大。...由于灰度共生矩阵的数据量较大，一般不直接作为区分纹理的特征，而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。...(我是第三篇看明白的，当时很紧张，相信你们没问题) 下图显示了如何求解灰度共生矩阵，以（1，1）点为例，GLCM（1，1）值为1说明只有一对灰度为1的像素水平相邻。
方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。...此项目有两个主要特点：单图像3D物体预测和3D纹理图像生成，这些都是基于2D监督进行训练的。 简介 在理解真实世界时，3D视觉感知提供了无价的信息。但是人类和机器接受到的原始信息都是2D投影（图像）。...现存的很多基于光栅化的方法都有一定的缺陷，为此，作者提出了自己的框架DIB-R，一个可微的渲染器。...相关工作 可微的光栅化：这一段说了很多基于光栅化的可微的渲染器，但是都有一定的缺陷，比如说在OpenDR中，梯度仅在网格边缘的一个小范围内是非零的，这必然会影响性能。...基于3D IOU (%) / F-score(%)的单幅图像三维目标预测结果 ? 单幅图像三维目标预测的定性结果。
所有方法的解释权归原始论文作者所有。 基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 ?...1.全文概览 经典的单图超分辨技术(SISR)的发展因为低分辨图片固有的信息丢失特点而变得极具挑战，新兴的基于参考图片的超分辨技术(RefSR)可以在参考图片的帮助下恢复出高分辨图片的更多细节，为超分辨恢复技术的研究打开了一扇新的大门...受近期图像风格化工作的启发，作者将RefSR表述为神经纹理迁移问题并设计了一个端到端的深度模型SRNTT,该模型可以根据纹理相似性自适应地从参考图片迁移纹理来丰富高分辨图像的细节。...相较于之前的工作，SRNTT的一大重要贡献是其纹理相似度计算不再基于原始的像素点，而是基于多层级的图像特征。...图7.SRNTT不使用纹理损失时的效果 4.总结 文章的贡献可以总结为以下三点： ① 探索了更具一般性的基于参考图片的超分辨恢复问题，破除了SISR的性能障碍并放宽了现有RefSR技术对参考图片的相似度约束和对齐约束
“本文提出了一种新颖的用于局部图像特征匹配的方法。代替了传统的顺序执行图像特征检测，描述和匹配的步骤，本文提出首先在粗粒度上建立逐像素的密集匹配，然后在精粒度上完善精修匹配的算法。...Transformers提供的全局感受野使本文的方法能够在低纹理区域产生密集匹配（通常情况下在低纹理区域，特征检测器通常难以产生可重复的特征点）。...弱纹理条件与CVPR 2020的SuperGlue特征匹配对比：(上)LoFTR, (下)SuperGlue 本文作者来自浙大以及商汤科技，代码开源，论文点击原文获取。...对于每个选定的粗略预测 ，我们会从精细特征图中裁剪出具有大小为 的局部窗口。粗匹配将在此局部窗口内进行细化为并达到亚像素匹配级别，作为最终的匹配预测。 实验 1. 弱纹理匹配效果 2....总结 本文提出了一种基于Transformers的无需特征提取的特征匹配器，提出的LoFTR利用self/cross attention层实现了将局部特征转换为与上下文和位置有关的量，这使得匹配器在稀疏纹理也能得到匹配
Veins是一款用于车载移动环境下无线通信仿真的开源框架，其对于车载无线网的底层结构，如物理层、MAC层等基于802.11p协议已基本开发完善，因此在此基础上进行二次开发，如改进MAC层协议或者路由协议等研究都是非常便携的...一句话概括来说，就是开源软件 SUMO 实现道路交通环境的模拟，具体包括仿真的路网环境、车辆运行等信息；OMNeT++实现通信网络的模拟和仿真；Veins 在 SUMO 和 OMNeT++的基础上构建了车联网的通信仿真框架...omnetpp.ini： OMNeT++运行文件，十分重要，如果了解过OMNeT++的朋友应该懂他的地位，打个比方：类似汽车的引擎。...veins作为一个基于OMNeT++的框架，其便是由层次分明的ned文件组合而成的，如果学过面向对象编程的话可能会容易理解一些，这些ned文件就类似一个个类。...这里的RSUExampleScnario.ned定义了OMNeT++中最大的结构——网络（network）（这里为什么说是最大呢？
最近在看python的算法书，之前在年前买的书，一直在工作间隙的时候，学习充电，终于看到这本书，但是确实又有点难，感觉作者写的代码太炫技 了，有时候注释也不怎么能看懂，终于想到一个方法，就是里面说的算法问题...下面是凸包问题的一个代码。...p.dot() p.goto(point[0]) drawpoint(point,'black','p') drawpoint(ep,'red','l') time.sleep(1) 补充知识：凸包问题的蛮力算法及...,p)*g(pi,pk,pj) =0, t3=g(pj,pi,p)*g(pj,pi,pk) =0 是否同时成立 凸包问题的蛮力算法伪代码如下： BruteForce(S)： 输入：平面n个点的集合...以上这篇基于python 凸包问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
基于Flash的SSD 基于Flash芯片的SSD中从整体到局部的分层为Nand Flash => Chip => Plane => Block => Page几个层次。...其中Block是Nand Flash擦除的最小单位；Page是读写操作的基本单位 Erase Before OverWrite问题 基于Flash芯片的SSD往某个block写数据的过程中，不论原来的...Wear Off问题 如果基于Flash 的SSD存储介质，其中的Flash中的Cell中的绝缘体被击穿一定次数(SLC为10万次，MLC为1万次)后，失去了绝缘的功能无法保证有足够的电荷，此时Cell...就损坏了(Wear Off问题)。...写放大会加加速Wear Off问题，本质是增加了很多不必要的擦除。 解决问题之道 厂商wiper工具:基于Flash的SSD中内部的空闲空间决定了SSD的寿命和写入性能。
在传统的教育模式中，学生往往是被动的接受者，教师灌输知识，而学生则接收。但随着教育方法的不断创新，基于问题的学习(PBL，Problem-Based Learning)逐渐受到重视。...什么是基于问题的学习？ 基于问题的学习是一种学生中心的教学方法，它通过提出实际问题，激发学生的好奇心，引导他们自行探索、研究，以解决问题为目标的学习方式。 2....PBL的核心特点： 问题导向：学习始于一个实际的、有挑战性的问题。 自主学习：学生自行查找资料、讨论、实验，探寻答案。 团队合作：学生通常分组合作，共同探讨、分析和解决问题。...评价与总结：对学生的学习过程和结果进行评价，帮助他们总结经验，不断完善。 总结 基于问题的学习打破了传统教育的框架，将学生从被动学习者转变为主动探索者。...希望这篇文章能帮助你深入了解基于问题的学习，激发新型教育方法的兴趣和探索。
子集和问题 Description 子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中，S={ x1 ， x2 ，…，xn }是一个正整数的集合，c是一个正整数。...子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得： 。 试设计一个解子集和问题的回溯法。...对于给定的正整数的集合S={ x1 ， x2 ，…，xn }和正整数c，计算S 的一个子集S1，使得： 。...Input 输入数据的第1 行有2 个正整数n 和c（n≤10000，c≤10000000），n 表示S 的大小，c是子集和的目标值。接下来的1 行中，有n个正整数，表示集合S中的元素。...Output 将子集和问题的解输出。当问题无解时，输出“No Solution!”。
工作分配问题 Description 设有n件工作分配给n个人。将工作i分配给第j个人所需的费用为 cij。试设计一个算法，为每一个人都分配1 件不同的工作，并使总费用达到最小。...设计一个算法，对于给定的工作费用，计算最佳工作分配方案，使总费用达到最小。 Input 输入数据的第一行有1 个正整数n (1≤n≤20)。接下来的n行，每行n个数，表示工作费用。...Output 将计算出的最小总费用输出。...= a[i][i]; //回溯法 dfs(1,n,0); cout<<tot<<endl; } 回溯法解决该题思路： pre预测是否继续，剪枝； 结果初始化，对完成一次所有匹配的结果
最近和同事梳理了下高可用方案的一些细节，对于我来说，如果能够提前发现一些潜在的问题，那对于我们来说收益是最大的，毕竟高可用方案是我们发起的，一旦出现了不可用，不管出于何种原因，都算是我们工作的失职，在这个过程中也发现了一些过度设计的问题...我们现在在力推基于Consul的域名服务，同时也提供了基于ACL的服务，整体上看是这样的数据关系。 ?...ACL的配置既然如此敏感，那么我们是不能100%保证不出问题的，同时还是CMDB,这些配置都有可能出现失误，只要涉及到人的操作，都有这种可能。...所以因为业务不关心的一个属性导致业务关心的高可用产生了问题，就实在不应该了。...所以我们可以果断去除健康检查中基于ACL的检测，而应该把这些机制锁定在本机检测，换句话说，内部的服务还需要依赖外部的服务，有些本末倒置。
第二步：解压并安装 $ tar xvfz omnetpp-6.0-linux-x86_64.tgz // tar xvfz是解压压缩包的意思 一般来说，OMNeT++要求设置某些环境变量，并且omnetpp...第四步：遇到的问题 不知道是Ubuntu22.04的问题，还是什么什么杂七杂八的问题，反正安装过程中一堆报错，不是少这个包就是少那个配置。...这个问题的解决方案如下： sudo apt install libopenscenegraph-dev 问题2：提示我找不到python3？...的包问题找不到，是python的问题？...跑出来了大概是这个样子，还是挺不错的。真的不容易，到这一步。 第七步：验证IDE 可以通过在终端中输入以下命令来启动OMNeT++模拟IDE： omnetpp
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