在学习和使用『Stable Diffusion』的过程中，『ControlNet』是一个不可忽视的关键组件。『ControlNet』是一个用于增强图像生成过程可控性的强大工具，允许用户通过提供特定的控制图像来精确指导生成结果。本文将讲解 『ControlNet』的基本概念。
2018年10月15日美国西海岸时间，Adobe 在 MAX 2018 创新大会上发布了 Creative Cloud 中的几项重大更新，包括 Photoshop CC、Lightroom CC、Illustrator CC、InDesign CC、Premiere Pro CC。当然，还包括刚刚在中国与大家见面的 Adobe XD CC。接下来，就请跟随我们一起看看今年Max中都有哪些重大更新吧！
最近，来自南加州大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种全新的基于提示学习的方法——DreamDistribution。
主流编码标准采用划分树结构实现块级预测和变换。以 HEVC 为例，它将图像分割成固定尺寸且互不重叠的 CTU，每个 CTU 能够进一步细分为更小的编码单元 CU 和预测单元 PU。这种结构下的候选划分模式和位置是预先设定好的，这意味着 CTU 或 CU 的边界并不总是与文本字符的边界重合，进而导致字符在像素层面的完整性受到破坏。特别是在字符跨越 CTU 边界的情况下，会出现大量小尺寸的 CU，造成预测效率下降以及不必要的比特率消耗，如下图所示。
人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。
数据预处理是建立机器学习模型的第一步（也很可能是最重要的一步），对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。
大家好，我是realcat，今天要介绍的论文题目“COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images”，来源arxiv 2021。
去年由奥比中光赞助的3D创新视觉赛落下帷幕，留下了令人印象深刻地一些作品（惭愧，虽然我也参加了，但是算法上面有些地方做地不好，就没有参与到后续地评奖中，希望今年获奖，哈哈哈哈哈），另外今年也幸运的当了社区的版主>.<，欢迎大家来投稿！
Affinity Publisher for Mac是一款专业的排版设计软件，它拥有十分丰富的功能，可以帮助用户高质量完成各种图像排版的工作，而且操作轻松简单，能够完美替代Adobe Indesign。Affinity Publisher适用于杂志、书籍和海报等多种刊物。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
深度学习是人工智能中发展最快的领域之一，被广泛的应用在很多领域，尤其是实时目标检测、图像识别和视频分类。深度学习通常采用卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络等方式实现。
我们读yolov3论文时都知道边框预测的公式，然而难以准确理解为何作者要这么做，这里我就献丑来总结解释一下个人的见解，总结串联一下学习时容易遇到的疑惑，期待对大家有所帮助，理解错误的地方还请大家批评指正，我只是个小白哦，发出来也是为了与大家多多交流，看看理解的对不对。
由于社交媒体平台的进步，照片的创意编辑成为了普遍需求。基于人工智能的技术极大地降低了炫酷图像编辑的门槛，不再需要专业软件和耗时的手动操作。深度神经网络通过学习丰富的配对数据，可以产生令人印象深刻的结果，如图像修复、构图、上色和美化。然而，语义图像编辑仍然具有挑战性，它旨在操纵图像内容的高级语义并保持图像的真实性。目前，大规模语言图像模型能够以文本提示为指导实现图像操作，但是详细的文本描述常常不够准确，很难描述细粒度的物体外观。因此，需要开发一种更直观的方法来方便新手和非母语使用者进行精细的图像编辑。
总第500篇 2022年 第017篇 App引导是端上做心智建设的重要手段，我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时，相关研发工作量较大，而且终端技术栈多样化，需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程，并会对关键技术方案进行剖析和解读，希望能给从事相关开发工作的同学以启发。 背景 现状 目标与挑战 项目目标 收益测算逻辑 面临的挑战 整体设计 展示形式选择 方案描述 部分技术方案剖析 基于视觉智能的区域定位方案
同步定位和制图（SLAM）一直被认为机器人定位导航以及无人驾驶的核心技术，而利用摄像头作为传感器的视觉SLAM在近几十年也得到了广泛的研究，在这期间涌现了大量优秀的SLAM方法，为后人对SLAM技术的研究打下了坚实的基础。
作者：Tao Yu, Runseng Feng, Ruoyu Feng, Jinming Liu, Xin Jin, Wenjun Zeng, Zhibo Chen
文章：P2O-Calib: Camera-LiDAR Calibration Using Point-Pair Spatial Occlusion Relationship
PCDJ DEX是一款专业的DJ软件，可以帮助用户进行音乐混音和创作。它支持多种音频格式，包括MP3、WAV、AAC和FLAC等，并且可以使用外部DJ设备进行控制。PCDJ DEX还提供了多种特效和样式，可以让用户创造出自己独特的音乐风格。
Affinity Publisher for Mac中文版是创意软件工作室 Serif旗下的一款桌面排版应用，可以帮助专业设计人员在每一版面、页面、杂志、书籍和数字出版物中实现最佳的效果，展现令人惊艳的排版和绚丽的色彩。
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。
有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。
对于工业应用来说，往往需要用到形状匹配来达到定位功能，VisionPro的PatMax算法，Halcon的形状匹配算法都是基于边缘的模版匹配。halcon中的形状匹配具有良好的鲁棒性，稳定，准确，快速的特点。opencv中虽然也有形状匹配算法，但是，是基于七阶不变矩来计算轮廓相似度，具有旋转缩放不变性。因此，无法求出目标形状的旋转和缩放系数。并且对于形状变换不大的轮廓也很难区分开，比如圆形和正方形。
对图像进行缩放的最简单方法就是调用OpenCV中resize函数。resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。
在命令行输入JOIN（合并）命令，选择要转换的圆弧，然后输入L(闭合)的选项，就可以将弧线转换成圆。
AI数钢筋 在社会智能化的发展趋势之下，越来越多的传统行业开始向着数字化的方向转型，而建筑行业也正经历着通过人工智能技术实现的改革。 钢筋是建筑业的重要材料，庞大的数量、工地现场环境复杂以及人工点验错漏等现实因素为钢筋点验工作制造了难度，那么如何才能快速且准确地完成对于整个建筑施工过程极为重要的钢筋点验工作环节呢？今天就带大家了解一下“AI数钢筋”——通过人工智能技术实现钢筋数量统计。 1 问题背景 钢筋数量统计是钢材生产、销售过程及建筑施工过程中的重要环节。目前，工地现场是采用人工计数的方式对进场的
数据是深度学习的立足之本，本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。
前三章介绍了pyTorch训练的相关，我们也保存模型成功了，今天这篇就是使用C++ OpenCV的DNN模块进行手写图片的推理。
1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。
为了更好更高效地进行数据分析，我学习了如何使用tf.summary观察训练过程，用tf.records制作和读取训练集，以及用tf.dataset按批读取数据。
1、屏幕相关概念 1.1分辨率 是指屏幕上有横竖各有多少个像素 1.2屏幕尺寸 指的是手机实际的物理尺寸，比如常用的2.8英寸，3.2英寸，3.5英寸，3.7英寸 android将屏幕大小分为四个级别（small，normal，large，and extra large）。 1.3屏幕密度 每英寸像素数 手机可以有相同的分辨率，但屏幕尺寸可以不相同， Diagonal pixel表示对角线的像素值（=），DPI=933/3.7=252 android将实际的屏幕密度分为四个通用尺寸（low，medium，high，and extra high） 一般情况下的普通屏幕：ldpi是120dpi，mdpi是160dpi，hdpi是240dpi，xhdpi是320dpi 对于屏幕来说，dpi越大，屏幕的精细度越高，屏幕看起来就越清楚 1.4密度无关的像素（Density-independent pixel——dip） dip是一种虚拟的像素单位 dip和具体像素值的对应公式是dip/pixel=dpi值/160,也就是px = dp * (dpi / 160) 当你定义应用的布局的UI时应该使用dp单位，确保UI在不同的屏幕上正确显示。 手机屏幕分类和像素密度的对应关系如表1所示 手机尺寸分布情况（http://developer.android.com/resources/dashboard/screens.html）如图所示， 目前主要是以分辨率为800*480和854*480的手机用户居多 从以上的屏幕尺寸分布情况上看，其实手机只要考虑3-4.5寸之间密度为1和1.5的手机 2、android多屏幕支持机制 Android的支持多屏幕机制即用为当前设备屏幕提供一种合适的方式来共同管理并解析应用资源。 Android平台中支持一系列你所提供的指定大小（size-specific）,指定密度（density-specific）的合适资源。 指定大小（size-specific）的合适资源是指small, normal, large, and xlarge。 指定密度（density-specific）的合适资源，是指ldpi (low), mdpi (medium), hdpi (high), and xhdpi (extra high). Android有个自动匹配机制去选择对应的布局和图片资源 1）界面布局方面 根据物理尺寸的大小准备5套布局: layout(放一些通用布局xml文件，比如界面顶部和底部的布局，不会随着屏幕大小变化，类似windos窗口的title bar), layout-small(屏幕尺寸小于3英寸左右的布局）， layout-normal(屏幕尺寸小于4.5英寸左右）， layout-large(4英寸-7英寸之间）， layout-xlarge(7-10英寸之间） 2）图片资源方面 需要根据dpi值准备5套图片资源: drawable：主要放置xml配置文件或者对分辨率要求较低的图片 drawalbe-ldpi:低分辨率的图片,如QVGA (240x320) drawable-mdpi:中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) drawable-hdpi:高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) drawable-xhdpi：至少960dp x 720dp Android有个自动匹配机制去选择对应的布局和图片资源。 系统会根据机器的分辨率来分别到这几个文件夹里面去找对应的图片。 在开发程序时为了兼容不同平台不同屏幕，建议各自文件夹根据需求均存放不同版本图片。 3、AndroidManifest.xml 配置 android从1.6和更高，Google为了方便开发者对于各种分辨率机型的移植而增加了自动适配的功能 <supports-screens android:largeScreens="true" android:normalScreens="true" android:smallScreens="true" android:anyDensity="true"/> 3.1是否支持多种不同密度的屏幕 android:anyDensity=["true" | "false"] 如果android:anyDensity
要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。
Pixie是一款完全可定制的高性能照片编辑器，可在任何地方使用，并且可以轻松集成到现有项目中或使用独立应用程序。
在上一篇博客：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制主要讲解了IoU与非极大抑制相关概念与python实现，接下来在这篇博客中主要讲解了R-CNN论文中模型结构及其相关技术细节。
640 * 1136的图片能不能在iphone5上完全展示？ iphone5分辨率640*1136
在多媒体系统中，不同的终端设备需要不同分辨率大小和不同质量的图像，但大多数现有的基于神经网络的图像压缩方法必须将同一图像的不同版本单独压缩为多个比特流，从而导致低编码效率。为了解决这个问题，有一些关于可缩放图像压缩的研究，其中图像的各种版本以分层方式的编码到单个比特流中。每个层负责对图像的一个对应版本进行编解码，并且通过不同的预测方法来减少相邻层之间的冗余。
对于自动驾驶汽车和机器人，使用激光雷达是必不可少的，以实现精确的深度预测。许多应用程序依赖于周围环境的意识，并使用深度信息来推理和做出相应的反应。一方面，单目深度预测方法无法生成绝对和精确的深度图。另一方面，双目立体匹配方法仍然明显优于基于LiDAR的方法。深度补全任务的目标是从稀疏和不规则点云生成密集的深度预测，然后将预测的深度信息映射到2D平面。最近有一些优秀的工作，提出了一种精确完成RGB图像引导的稀疏LiDAR图的新方法。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后，就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法，并提高其执行速度，一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作，使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算，以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像，还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
究竟什么是图像美学质量呢？牛津高阶英语词典将美学定义为：“concerned with beauty and art and the understanding of beautiful things, and made in an artistic way and beautiful to look at.”视觉美学质量是视觉感知美的一种度量。图像的视觉美学质量衡量了在人类眼中一幅图像的视觉吸引力。由于视觉美学是一个主观的属性，往往会涉及情感和个人品味，这使得自动评估图像美学质量是一项非常主观的任务。然而，人们往往会达成一种共识，即一些图像在视觉上比其他图像更有吸引力，这是新兴研究领域——可计算美学的原理之一。计算美学探索如何用可计算技术来预测人类对视觉刺激产生的情绪反应，使计算机模仿人类的审美过程，从而用可计算方法来自动预测图像的美学质量。
我估摸着这个应该是关于形状匹配或者模版匹配的最后一篇文章了，其实大概是2个多月前这些东西都已经弄完了，只是一直静不下来心整理文章，提醒一点，这篇文章后续可能会有多次修改（但不会重新发文章，而是在后台直接修改或者增加），所以有需要的朋友可以随时重复查看。
一个部件，将其子部件的体积缩小到可用空间的一部分。有关布局算法的更多详细信息，请参阅RenderFractionallySizedOverflowBox。
交互式绘图的意思就是可以使用鼠标对图形进行操作，具体的实现看待会的演示，首先了解几个会用到的函数：ginput、gtext和zoom，其中ginput只能用于二维图形绘制，另外两个还适用于三维图形绘制。
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