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图像的放大、缩小(简称缩放)是图像处理的一种处理方法。所谓图像缩放是指图像分辨率的改变，它在图像显示、传输、图像分析以及动画制作、电影合成、甚至医学图像处理中都有着相当广泛的应用。比如要在1024 X 768 分辨率的显示器上全屏显示800 X 600 的数字图像，就必需对显示信号进行处理，将其放大为 1024 X 768的画面再送显示。传统模拟电视信号要在数字电视上显示，在完成模拟信号到数字信号的转换之后，也需要对图像分辨率进行调整。
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
不用多说，这是任何一个直播平台所必需的。不过除了那标志性的直播窗口外，此模块还包含视频储存功能（录播储存），如果在平台上开启了短视频窗口，那么它还应该包含视频上传和下载功能，还有隐藏在后台的视频推荐功能（以人气值和热度值作为判定），视频审核（过滤）功能等。
在日常生活中，我们需要处理图片的地方有很多，像这次是加国旗，下次可能就是加个圣诞帽。不会PS怎么办，万能的python可以搞定一切。
当我们使用OpenCV库的cv2.resize()函数对图像进行缩放操作时，有时候可能会遇到以下错误：cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s。这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起的。本篇博客将介绍如何解决这个错误。
该图片来源于百度图片，如果侵权，请联系我删除！图片仅用于知识交流。 小姐姐很漂亮，有没有。
随着数字相机、智能手机等数码设备的普及，我们现在可以轻松地拍摄高像素的照片。但是，在某些情况下，我们可能需要将一张低分辨率的图片放大到更高的分辨率，以获得更好的细节和清晰度。然而，传统的图像放大方法会导致图像失真和模糊，影响图像的质量。因此，无损图片放大工具应运而生。本文将盘点一些无损图片放大工具。
o.shape= (460, 460, 3) rst.shape= (230, 920, 3)
该图片来源于百度图片，如果侵权，请联系我删除！图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家：python其实有很多黑科技(牛逼的库)，我们既可以用python处理工作中的一些事儿，同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。
牛顿第三运动定律的常见表述是：相互作用的两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等，方向相反，作用在同一条直线上。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。牛顿第三运动定律和第一、第二定律共同组成了牛顿运动定律，阐述了经典力学中基本的运动规律。
在WinForm中，可以使用Graphics类的DrawImage方法来绘制图像。具体步骤如下：
dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；
在上篇深度学习经典网络解析（一）：LeNet-5中我们提到，LeNet-5创造了卷积神经网络，但是LeNet-5并没有把CNN发扬光大，是CNN真正开始走进人们视野的是今天要介绍的——AlexNet网络。AlexNet网络源自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文。作者是是Hinton率领的谷歌团队（Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E. Hinton），Hinton在上一篇博客我们也曾介绍过，他是深度学习之父，在人工智能寒冬时期，Hinton一直就默默地坚持深度网络的方向，终于在2006年的《Science》上提出了DNN，为如今深度学习的繁荣奠定了基础。AlexNet利用了两块GPU进行计算，大大提高了运算效率，并且在ILSVRC-2012竞赛中获得了top-5测试的15.3%error rate， 获得第二名的方法error rate 是 26.2%，可以说差距是非常的大了，足以说明这个网络在当时给学术界和工业界带来的冲击之大。
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。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 微软亚洲研究院升级了 Swin Transformer，新版本具有 30 亿个参数，可以训练分辨率高达 1,536×1,536 的图像，并在四个具有代表性的基准上刷新纪录。 在不久之前公布的 ICCV 2021 论文奖项中，来自微软亚洲研究院的研究者凭借论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》斩获 ICCV 2021 马尔奖（最佳论文）。这篇论文的作者主要包括中国科
在本文中，作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术 ，并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。通过扩大容量和分辨率，Swin Transformer在四个具有代表性的视觉基准上创造了新的记录：ImageNet-V2图像分类的84.0%top-1 准确度，COCO目标检测上的63.1/54.4box / mask mAP ，ADE20K语义分割的59.9 mIoU ，以及Kinetics-400视频动作分类的86.8%top-1 准确度。目前，视觉模型尚未像NLP语言模型那样被广泛探索，部分原因是训练和应用中的以下差异:
河道水面垃圾识别检测系统采用yolov5忘了模型计算机视觉技术，水面垃圾识别检测算法通过在河道的摄像头，对水面垃圾进行实时监测自动识别。近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo。
OpenCV和Python结合的学习资料不多，网上的资料更是鱼目混杂，推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python，建议自行下载。
Flutter 中用于展示图片的控件是 Image , 类似于 Android 中的 ImageView , iOS 中的 UIImageView ;
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
今天将分享动脉瘤检测和分割的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言，在数据分析中提供了许多实用的技术点，用于图像的加载、处理和分析。本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。
没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA，这是CSDN某大佬说过的一句话，鄙人深信不疑。。。
今天讲降龙算法的亚像素拟合算法。这是我们后续学习其它大部分算法的基础，因为只要你想手撕图像处理算法，就必须要面对亚像素精度的计算，这是绕不过去的一个知识点。
今天将分享脑血管间隙分割的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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在图像处理中，有的时候会有对图片进行角度旋转的处理，尤其是在计算机视觉中对于图像扩充，旋转角度扩充图片是一种常见的处理。这种旋转图片的应用场景也比较多，比如用户上传图片是竖着的时候，不好进行处理，也需要对其进行旋转，以便后续算法处理。常见的旋转处理有两种方式，一种是转化为numpy矩阵后，对numpy矩阵进行处理，另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理，以实现旋转角度的结果。
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这几天重新看了一下播放器的源码，对里边的一些知识又有了一些重新的认识。由于都是一些琐碎的知识点，不好放在其它的文章里，所以只能写这样一篇文章将它们记录下来。
TCP连接上的吞吐量可以通过发送和接收应用程序、TCP的发送和接收实现以及TCP对等体之间的传输路径来限制。在本文我将介绍TCP接收窗口及其对TCP吞吐量的影响、TCP窗口扩展的使用以及Windows Vista和Windows Server 2008中新的接收窗口自动调整功能，这些功能可优化接收数据的TCP吞吐量。
说道TCP滑动窗口协议，相信大家都很熟悉，但是说道 Window Scaling参数或许知道的和用过的人却不多，本文我们来谈谈Window Scaling的由来
/** * Created by chaozhou on 2015/9/21. */ var images = require("images"); /** * 缩放图像 * @param
腰痛（LBP）是导致残疾的重要原因，也是一个主要的社会医疗保健问题。腰痛常用的诊断和治疗决策工具之一是腰椎磁共振成像（MRI）。在过去的几十年里，腰痛患者MRI的使用大幅增加。自动图像分析有可能减轻放射科医生和脊柱外科医生增加的工作量，并通过实现更客观和定量的图像解释来提高MRI的诊断价值。然而，为了有效地评估复杂的多因素疾病，如LBP，自动分析必须理解脊柱的多个解剖元素，包括椎骨、椎间盘（IVD）和椎管。因此，用于分割这些结构的鲁棒自动算法至关重要。
一般的情况下，如果你的服务器或者API能够按需提供精确尺寸的图像，并且能够在带宽，内存消耗和图像质量之间做出完美的权衡，那简直不能更幸运了。
今天将分享下丘脑，海马体及子区域分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
典型TCP数据包有一个最大窗口大小为64KB的窗口域。这在因特网发展初期，大部分系统都没有能力处理比这更大的数据，因此这个大小是足够的，但是对于现在的接入带宽应用来说，这已经太小了。
论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 空间金字塔池化，大神何恺明于2014年写的paper: 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf RCNN在2013年发表后，大佬在2014年提出了空间金字塔池化，性能和准确率都大幅提高，且在后面很多网络中都延续了这一思想。这篇文章比较长，我们也基于论文将其大体翻译了一下，伙伴们要耐心看呀！ 那么让我们一起开始学习吧！先放上大佬的照片来镇楼：
Logo尺寸 background-size：设置背景图片尺寸 background-size: 30px 30px; background-size: cover / contain; cover：保持图像的纵横比并将图像缩放成将完全覆盖背景定位区域的最小大小 contain：保持图像的纵横比并将图像缩放成将适合背景定付区域的最大大小 子绝父相 给nav-box相对定位(relative)，img绝对定位(absolute) 定时器 setTimeout let timer = setTimeout(函数
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
今天将分享基于CT/PET图像头颈肿瘤分割和无复发生存预测完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在图像分类任务中，主干网络是视觉神经网络中进行图像特征提取的主体，常见的算法包括我们耳熟能详的 ResNet、Vision Transformer 等。
如果你直接new一个组件的话，组件是标准外观 如果需要改变组件的外观，最关键的就是要就需要重写组件的paintCoponent(Graphics g)方法，同时需要调整组件的大小 DIY的JPanel 下面用代码说话 import javax.swing.*; import java.awt.*; class ImagePanel extends JPanel{ private Image image;//用来储存背景对象 private Dimension dimension;//用
今天将分享CT图像上的颅内出血检测和分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
盒子模型 的 背景图片尺寸 是通过 background-size 属性 设置的 , 语法如下 :
视网膜光学相干断层扫描(OCT)是一种成像技术，用于捕获活体患者视网膜的高分辨率横截面。每年大约进行3000万次OCT扫描，对这些图像的分析和解释占用了大量时间。OCT被眼科医生大量使用以获得眼睛视网膜的高分辨率图像，同时也可用于诊断许多视网膜相关的眼病，因此OCT图像对医学图像处理任务中十分重要。
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