在训练了1500个epoch之后，作者的实验获得了很棒的生成效果（人眼无法判断真假图像）。 ? Baur （2018b）比较了DCGAN，LAPGAN对皮肤病变图像合成的影响。...Ben-Cohen（2017）用条件GAN从CT数据合成肝脏PET图像，但其性能在“underrepresented”的肿瘤区域中表现较差。相比之下，FCN网络能够合成肿瘤，但通常会产生模糊的图像。...作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果，并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像，获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。...作者认为，单cGAN会产生模糊的图像。将综合任务分解为更小更稳定的子问题可以改善结果。 ? 6. 生成超声图像 超声图像合成模拟。...结语 针对无条件和有条件的图像生成，已有许多基于GAN的方法。但这些方法的有效性如何？目前仍然缺乏一种有意义的、通用的量化手段来判断合成图像的真实性。
第一类是 Medium 上热门文章的翻译，其实我也翻译过： 在 Android 上使用协程（一）：Getting The Background 在 Android 上使用协程（二）：Getting started...在 Android 上使用协程（三） ：Real Work 说实话，这三篇文章的确加深了我对协程的理解。...在 Android 中，一般是不建议直接使用 GlobalScope 的。那么，在 Android 中应该如何正确使用协程呢？再细分一点，如何直接在 Activity 中使用呢？...如何配合 ViewModel 、LiveData 、LifeCycle 等使用呢？我会通过简单的示例代码来阐述 Android 上的协程使用，你也可以跟着动手敲一敲。...协程在 Android 上的使用 GlobalScope 在一般的应用场景下，我们都希望可以异步进行耗时任务，比如网络请求，数据处理等等。当我们离开当前页面的时候，也希望可以取消正在进行的异步任务。
关注文章公众号 回复"刘冰"获取PPT与视频资料 导读 ---- 在图像处理、计算机图形和计算机视觉中，许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。...正如我们常见的机器翻译中，同一句话可以用英语或中文表达一样，一副场景图可以用RGB图像、梯度场、边缘图，语义标签图等。...当然这离不开GAN算法自身的优越性，但GAN在训练上还需要大量的trick，且存在训练不稳定的弊端。...如何能够扬长避短，使得GAN在图像翻译任务上得到更好的效果，以及如何对图像生成任务建立一个可靠的量化指标，仍是将来需要探讨的问题。...SFFAI招募 现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了SFFAI这个公益活动。
，便于操作 应用高斯模糊来平滑边缘 在平滑的灰色图像上应用Canny边缘检测 跟踪感兴趣的区域，并剔除其他区域的信息 执行一个霍夫变换，在我们感兴趣的区域内找到车道，并用红色跟踪它们 分开左车道和右车道...看看我们的HSL黄面罩是如何清晰地识别黄色路标的!接下来，我们将对图像进行灰度化处理。 转换为灰度图 我们感兴趣的是如何检测图像上的白线或黄线，当图像是灰度的时候，这些线的对比度特别高。...高斯模糊 高斯模糊(也称为高斯平滑)是一种预处理技术，用于平滑图像的边缘以减少噪声。我们反直觉地采取这个步骤来减少我们检测到的行数，因为我们只想关注最重要的线条(车道线)，而不是每个对象上的条。...最终得到的图像是线条型的，这使我们更关注于车道检测，因为我们关注的是线条。 OpenCV实现除了模糊图像外，还需要传递两个参数，一个低阈值和一个高阈值，它决定是否包含给定的边缘。...存在的问题 我观察到目前车道线检测的一些问题： 在第二节的挑战视频中，车道上覆盖了一些阴影，我的代码最初没有检测到它。我通过将HSL颜色过滤作为另一个预处理步骤来解决这个问题。
Graph Composer 使用低代码方法和可视化编程，允许用户使用 DeepStream 插件创建实时计算机视觉管道并使用容器部署它们——所有这些都无需编写任何代码。...视频将带您完成使用 Graph Composer 开发、测试和部署视频 AI 应用程序的过程。...我们将介绍如何使用扩展、如何利用预训练模型或使用您自己的模型、最佳开发实践等 更多关于Graph Composer ： 更多： 【NVIDIA GTC2022】关于Jetson AGX Orin产品你不知道的关键点都在这里...【NVIDIA GTC2022】揭秘 Jetson 上的统一内存 【NVIDIA GTC2022】CUDA 开发工具的最新更新 使用NSight工具套件在NVIDIA JetsonAGX Orin...上进行本机开发 【NVIDIA GTC2022】NVIDIA Jetson 软件: 将 NVIDIA 加速技术带到边缘
最近，在 CodePen 上看到这样一个非常有意思的效果： 这个效果的核心难点在于气泡的一种特殊融合效果。...如果你还不了解这个技巧，可以戳我的这篇文章看看：你所不知道的 CSS 滤镜技巧与细节 简述下该技巧： 单独将两个滤镜拿出来，它们的作用分别是： filter: blur()： 给图像设置高斯模糊效果。...仔细看两圆相交的过程，在边与边接触的时候，会产生一种边界融合的效果，通过对比度滤镜把高斯模糊的模糊边缘给干掉，利用高斯模糊实现融合效果。...运用了 filter: blur() 的元素，元素边缘的模糊度不够，会导致效果在边缘失真，我们仔细看看动画的边缘： 如何解决呢？...最终，我们就能完美的复刻文章一开头，使用 SVG 滤镜实现的效果： 在文章中，我省去了大部分基础的 CSS 代码，完整的代码，你可以戳这里：CodePen Demo -- Bubble Rises 最后
视频滤镜，顾名思义，是在视频素材上duang特效的一种操作。 随着H5页面越做越炫酷的趋势，单一的视频播放已经不能满足我们的需求，视频滤镜在Web页面上的应用越来越广泛。...问题概述 如何实现视频滤镜呢？最容易想到的方案是使用CSS3内置的滤镜。...CSS3为我们封装了一些常用的滤镜算法，如模糊，灰阶、饱和度等，使用filter属性来定义，详细参见 https://www.w3cplus.com/css3/ten-effects-with-css3...那么，这些算法，一定是可以并行化的。 问题三、如何并行？ 实际上，css3中的filter属性，和我们熟悉的transform一样，是强制使用强制使用GPU渲染的。...，我们可以很好地处理半透明边缘、模糊边缘 image.png 1513914072_12_w335_h350.gif 上图是应用在QQ-AR透明Webview项目中的案例 更多的滤镜算法，可以参考其他图形图像方面的资料
如果您的环境与该假设不匹配，则必须单独将Redis流量包装在加密中。 在本指南中，我们将演示如何使用名为spiped的安全管道程序加密Redis流量。...安装Redis服务器和客户端软件包 在开始之前，我们应该在一台机器上安装Redis服务器，在另一台机器上安装客户机软件包。如果您已经配置了其中一个或两个，请随时跳过。...在Redis服务器上生成加密密钥 接下来，在Redis服务器上的/etc中创建一个spiped配置目录，以存储我们将为加密生成的密钥： sudo mkdir /etc/spiped 键入以下内容生成安全密钥...此处使用的选项与Redis服务器上使用的选项非常相似，但有以下区别： -e：指定进入源套接字的流量需要加密。这将建立源套接字和目标套接字之间的关系。 -s：定义源套接字，就像之前一样。...（例如，用于复制或群集），您需要设置两个并行隧道： 在新服务器上，安装Redis服务器软件包和 spiped 为新的Redis服务器生成新的加密密钥（为该文件使用一个唯一名称） 将加密密钥从一个服务器复制到另一个服务器的
在此之前，我比较喜欢使用的是“Generate CSRF PoC”，但这个插件无法自动判断请求的内容，而且它甚至还会使用“form”来生成无法用“form”表示的 PoC，例如使用JSON作为参数或PUT...除此之外，在生成的CSRF PoC中，可以在Burp套件本身中显示的多字节字符经常会显示成乱码。因此，lazyCSRF便应运而生了。...PoC（当然也适用于Burp Suite专业版）； 多字节数据显示差异 下图中显示的是Burp Suite的CSRF PoC生成器与LazyCSRF之间在显示多字节字符时的差异。...工具使用 我们可以通过在菜单栏中选择“Extensions -> LazyCSRF -> Generate CSRF PoC By LazyCSRF”来生成一个CSRF PoC。...命令行构建 我们也可以选择在命令行中使用maven进行代码构建： $ mvn install 许可证协议 本项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议。
使用CSS一步一将照片变成旧照片。 本文将回顾如何仅使用 CSS 在任何图片上创建旧照片效果。无需 Photoshop 或任何其他图像编辑器。只需几行代码！...您可以在 Unsplash 上找到它，以及许多其他令人惊叹的图片（由 Filipp 和更多作者提供。） 一、使用图片标签 创建旧照片效果的最基本方法是直接对 标签中的图像应用滤镜。...旧照片看起来更集中在中心，但随后它们会退化，失去颜色并且边缘变得有点模糊。我们可以通过在 CSS 中应用遮罩来实现。不幸的是，并非所有浏览器都支持遮罩……对我们来说幸运的是，供应商前缀是！...我们将使用 ::before 伪元素来模糊图像的边缘。旧照片中常见的东西。为此，我们将再次使用遮罩。另一个从中心到边缘的径向渐变，但这次将是相反的方向：在中心隐藏，在末端可见。...结果与之前的图像相同，但我们有一个颗粒/噪点，为旧照片图像增加了更多的真实感： 总结 在本文中，我们了解了如何在不借助外部文件的情况下仅使用 CSS（和一个小型内联 SVG）逐步创建旧照片效果。
解决办法 当图像的长宽比与包含元素的宽度和高度不一致时，我们并不总是需要添加一个不同大小的图像。在深入研究CSS解决方案之前，我想向你展示一下我们以前在照片编辑应用程序中是如何做到这一点的。...[post18image3.jpeg] 在遮罩中裁剪了顶部和底部边缘的图像的例子 首先，我们会将图片垂直居中，然后在遮罩中剪裁。这就保留了图像的长宽比，防止它被挤压。...正如你在这里看到的，视频并没有覆盖文本&背景图，尽管它的属性是：position: absolute, width: 100%, and height: 100% 为了使它完全覆盖其父体的宽度和高度，我们需要覆盖默认的....hero__video { /* other styles */ object-fit: cover; } [post18image20.jpeg] 现在，视频覆盖了其父体的全部宽度和高度...友好地提醒一下在img元素和CSS background之间选择的可访问性问题。如果图像纯粹是装饰性的，那么就选择CSS背景。否则，img元素更合适。 我希望你觉得这篇文章很有用。谢谢你的阅读。
正值，阴影出现在元素底部；负值，则阴影出现在元素顶部 ③：第 3 个长度值定义元素的阴影模糊值半径（如果提供了）。该值越大阴影边缘越模糊，若该值为0，阴影边缘不出现模糊。...5px 1px rgba(0, 0, 0, .6) inset; } 四、背景 background 由于背景参数较多所以推荐大家使用拆分背景属性 1、background-image 指定元素使用的背景图像...可以是图片路径或使用渐变创建的“背景图像” .box{ background-image:url(bg.jpg); } 2.background-position...cover 将背景图像等比缩放到完全覆盖容器，背景图像有可能超出容器。 contain 将背景图像等比缩放到宽度或高度与容器的宽度或高度相等，背景图像始终被包含在容器内。...（CSS3） space 当背景图像不能以整数次平铺时，会用空白间隙填充在图像周围。
模糊 然后为了使图像更平滑，噪点更小，应用了一个温和的高斯模糊。 高斯模糊通过计算每个像素的值作为周围像素的加权平均值来工作。 ?...在没有涉及太多细节的情况下，canny边缘检测器的核心部分基于扫描图像并计算相邻像素值的导数（梯度）。渐变越高，边缘越可能。 ?...这是带有蒙面感兴趣区域的精确图像。 ? Hough Lines 现在有明确界定的线条，显示街道所在的位置。但是在屏幕上显示它们看起来并不吸引人，因为它们很吵和闪烁。...图像叠加 最后，需要使用派生线覆盖输入图像。 combined_image = cv2.addWeighted(initial_image, α, image, β, λ) ?...实时检测 拥有可以检测单个帧的线路的管道，可以在每个帧上执行检测的视频流上实时运行它。 ? 下一步是什么？ 在这个项目中，学会了如何使用基本的计算机视觉技术来解决现实问题。
实验结果表明：相比合成数据训练的模型，在RealVSR数据集上训练的VSR模型在真实场景数据具有更好的视觉质量，边缘更锐利 。此外，这些模型表现出了非常好了跨相机泛化性能。...下图给出了合成数据训练模型与RealVSR训练模型的效果对比，很明显：在RealVSR上训练的视频超分模型在真实数据上重建细节更为清晰。...为确保数据的多样性，所采集的数据集覆盖了不同场景，包含室内与室外、白天与夜景、静态场景与包含运动物体的场景等等。最后，经过精心筛选后保留了500对视频序列。...上图给出了两组真实场景超分效果的视觉效果对比，可以看到： 在合成数据上训练的模型倾向于生成模糊边缘，甚至还存在伪影问题； 在RealVSR数据上训练的模型可以生成更锐利边缘，具有更少的伪影问题。...当训练数据分布与测试数据分布存在较大差异时，模型性能肯定会有明显的下降。所以.... 其实如何既在合成数据(某种程度上不也是真实场景数据吗？)上效果好，又在真实场景上效果好才有价值。
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这些卷积算子计算都是线性操作...，是kernel在图像的每个像素上的操作。...Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point) 2、卷积如何工作 把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理...2、处理边缘 在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在 四周各填充1个像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理之 后再去掉这些边缘。...如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数 delta = f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强，2、Sobel算子 是离散微分算子（discrete
= nullptr){ fclose(output_file); output_file= nullptr; } } 2.视频编码器的初始化(在介绍这部分内容之前...对于其他编码器(如libx264)的私有参数，AVCodecContext结构可以使用成员priv_data保存编码器的配置信息。...} AVFrame: 在FFmpeg中，未压缩的图像用AVFrame结构来表示。...在AVFrame结构中，所包含的最重要的结构即图像数据的缓存区。待编码图像的像素数据保存在AVFrame结构的data指针所指向的内存区。...在保存图像像素数据时，存储区的宽度有时会大于图像的宽度，这时可以在每一行像素的末尾填充字节。此时，存储区的宽度可以通过AVFrame的linesize获取。
iOS 7是这种风格的鼻祖 快速删除通知成为一件有趣的事，因为你可以清楚地看到（在缓慢执行时）图标在新面板下如何淡出和模糊。...此后苹果极大减少了在移动操作系统对模糊玻璃效果的使用，但是最近在Mac OS Big Sur里面又增加了透明的模糊。不妨看看这个“Sketch”窗口，看看图片的模糊部分是怎么渗透过去的。...当然，它们都与演示文稿有很大关系，因为在实际的电话屏幕上，它们很难覆盖背景。这仅仅是因为手机上的应用程序都是全屏的。 当然，跟任何UI趋势一样，在Dribbble上趋势往往会被用滥。...这个趋势目前才刚刚有迹象，已经有了一些很漂亮的例子。当然，这些跟演示作品有很大关系，因为在实际的手机屏幕上，你是很难看清覆盖的背景的。这仅仅是因为手机上的app都是全屏的。 ?...上面的例子在一些地方可能已处在可读性的边缘，但这是这种趋势的清晰展示。背景非常模糊，但仍然可见，而且轮廓有1个像素厚度半透明的边，可以模拟玻璃的边缘。 ?
随着音视频内容日趋成为主要的内容消费载体，用户们对视频清晰度、画质的要求也在不断提高，我们在这里把视频清晰度、画质都统称为视频质量，来聊一聊如何对其进行优化。...相较于传统所使用的图像质量衡量指标（如 PSNR），SSIM 在图像质量的衡量上更能符合人眼对图像质量的判断。...我们首先使用 MediaInfo 来查看一下视频的属性： 视频属性 我们可以把视频看作在一组经过编码后的图像序列，所以影响视频最终呈现质量的最关键的因素有编码质量和画面质量。...运用拉普拉斯可以增强图像的细节，找到图像的边缘，但是有时候会把噪音也给增强了，可以在锐化前对图像进行平滑处理。 高通滤波：采用高通滤波器让高频分量通过，使图像的边缘和线条变得清楚，实现锐化。...3.7、模糊检测 在图像或视频采集的过程中可能由于镜头不干净、对焦不准等因素导致采集的图像模糊，这时候可以做一下模糊检测来提醒用户清洗镜头或做好对焦，从而尽可能排查外部因素导致的图像源模糊的情况。
如何提取深度图像的边缘信息？ Sobel算子：Sobel算子是一种基于图像梯度的边缘检测算法，可以在x方向和y方向上计算图像的梯度，然后将两个梯度值合并成一个边缘强度值。...然后，根据指定的抽帧间隔计算需要保留的关键帧，在逐帧遍历视频时根据帧计数器来判断当前帧是否为关键帧，如果是，则将其添加到关键帧列表中。最后，使用cap.release()函数关闭视频文件。...(sampled_edges, 'edge_info.txt') 在上面的代码中，我们定义了一个extract_edge函数来提取深度图像的边缘，该函数使用高斯模糊平滑图像并使用Canny算法提取边缘。...可以使用numpy.zeros函数创建全零数组，并使用numpy.put函数将边缘信息数组的值复制到全零数组的对应位置上。 3.对全零数组进行插值操作，以生成与原始深度图像相同大小的边缘图像。...然后，该函数根据指定的图像大小创建一个全零数组，并使用numpy.put函数将边缘信息数组的值复制到全零数组的对应位置上。
作为这个目标的一部分，我们最近发布了在 Google Meet 中模糊和替换背景的方法，它使用机器学习来更好地突出参与者，而不管他们周围的环境如何。...在当前版本中，模型推断是在客户机的 CPU 上执行的，以降低功耗并覆盖最大的设备范围。...在将图像输入模型之前，我们将图像缩小到一个较小的尺寸。从低分辨率图像恢复尽可能精细的分割 mask 增加了模型设计的挑战。...渲染效果 一旦分割完成，我们使用 OpenGL 着色器进行视频处理和效果渲染，其中的挑战是在不引入 artifact 的情况下高效渲染。...对于背景替换，我们采用了一种称为光线包装（light wrapping）的合成技术，用于混合分割的人像和定制的背景图像。光线包装有助于柔化分割边缘，允许背景光线溢出到前景元素上，使合成更加身临其境。
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