本教程将介绍 EE Explorer 应用程序的使用，包括： 如何在数据目录中查找数据 向工作区添加数据 界面功能说明 如何定制数据可视化 本教程的目标是让您能够使用 EE Explorer，激发您发现和查看新数据...如果您希望返回之前的设置，请单击取消按钮。如果不保存就关闭图层设置，图层显示属性将恢复到以前的状态。 添加多个图层 通过添加其他数据集，您可以一次查看地图上的多个数据图层。...数据带显示 数据可以被视为单波段灰度、单波段伪彩色和三波段 RGB。 单波段显示对于查看单个连续变量（如海拔、植被指数（如 NDVI）或降水量）非常有用。...如果图像未出现在地图上，请查找页面顶部的黄色条，指示您需要放大。 每个数据集都来自在特定时间范围内运行（或运行）的卫星。...不同的卫星以不同的频率访问地球上的同一地点。MODIS 图像每天几乎覆盖整个地球。Landsat 仅每 16 天访问一次同一地点。此外，地球上还有一些地方缺少某些卫星的数据。
相关算法在艺术图像生成、滤镜等领域有广泛的应用。...如头图所示，我们的方法能渐进地生成复杂的纹理迁移效果，同时能够在512分辨率下达到100fps的速度。...LapStyle 网络最初的想法来自于实验中的一个观察：在低分辨率图像上更容易对结构复杂的大尺度纹理进行迁移，而在高分辨率图像上则更容易对局部小尺度纹理进行迁移。...这两个损失函数能够有效地提升风格纹理在内容图上的分布情况。损失函数具体的构造可以见论文。 实验 与前馈方法的对比 ? 与现有的前馈方法（其中Johnson et al....是单风格网络）相比，LapStyle能够有效地将风格纹理融合到内容图上，同时保持较好的清晰度，避免风格化算法常见的结果模糊问题。 与优化方法的对比 ?
什么活体检测 判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像 以及 面具 等） 2. 为什么需要活体检测？...图像or视频质量 所以这段时期的文章都是很有针对性地设计特征，列举几篇比较重要的： Image Distortion Analysis[1], 2015 如下图，单帧输入的方法，设计了 镜面反射+图像质量失真...，因为像屏幕中的人脸一般是平的，而纸张中的人脸就算扭曲，和真人人脸的立体分布也有差异； 就算用了很多 tricks 去 fusion，性能还是超越不了传统方法。...无论是噪声图还是模糊图，都可看成是在原图上加噪声运算或者模糊运算（即下面的公式），而去噪和去抖动，就是估计噪声分布和模糊核，从而重构回原图。 ? 文中把活体人脸图看成是原图 ?...结构光/ToF 由于结构光及ToF能在近距离里相对准确地进行3D人脸重构，即可得到人脸及背景的点云图及深度图，可作为精准活体检测（而不像单目RGB或双目RGB中仍需估计深度）。
使用Spring Data JPA能够在不同的ORM框架之间方便地进行切换而不需要更改代码。Spring Data JPA 的目标是统一ORM框架的访问持久层操作，来提高开发效率。...如何在 Spring Boot 中 读写数据 （7）@Transient 类变量注解，表示该变量不是一个到数据库表的字段映射。...如何在 Spring Boot 中 读写数据 假设有这样的一组实体关系。...“附属类名_附属主键”，如：password_id。...private List user; 如果不指定@JoinColumn 注解，Hibernate会自动生成一张中间表来对用户和部门进行绑定，这张中间表默认的命名规则为：实体类表名_实体类中指定的属性名
摘要 定位问题是自动驾驶汽车自主导航的一个基本问题，本文提出了一种基于单目视觉的道路标记定位方法，利用道路标记作为地标，而不是传统的视觉特征（如SIFT）来解决定位问题，因为道路标记对时间、季节、视角和照明变化更具鲁棒性...，具体来说是使用倒角匹配将从图像中检测到的道路标记边界配准到轻型3D地图上，其中道路标记表示为一组稀疏点，仅通过匹配道路几何图形，我们的光度匹配算法的鲁棒性将进一步提高，此外，还考虑了车辆里程计和极线几何约束...用于定位的道路要素地图 “道路标记”仅指选定类型的道路标记，道路标记简明地存储在文本文件中，并按地理位置分组，如图所示，道路标记特征由一组3D点（沿其中心线采样）以及其他信息（如宽度和颜色）表示。...右：测试路线叠加在谷歌地图上的显示 测试数据中面临的定位挑战 总结 定位问题是自动驾驶的关键问题，本文提出了一种基于单目视觉的道路标线定位算法，我们选择道路标记作为定位的地标，而不是传统的视觉特征（...如SIFT），因为道路标记对时间、视角和照明变化更具鲁棒性，这里采用Chamfer匹配将图像中检测到的道路标记与其在轻型地图中的表示进行配准。
清空后程序将自动重新添加一个空模型。 ! 多次训练会不断覆盖当前模型 7.2 模块串联 添加多个模块： 点击模块图标中的加号按钮，选项要添加的模块。新添加的模块总是在模块序列的最后。...工厂其它图像来源： 视频：本地视频文件，MP4或AVI格式。设置图像来源为视频，点击测试，程序将会弹出本地视频选择框，选择目标视频打开后即开始测试。视频播放结束后测试自动终止。...Basler相机：联网的Basler工业相机（部分型号） 在相机源中选择要使用的相机（单台）。 点击右侧按钮连接相机。 当basler相机已经连接其它设备时，AIDI无法连接此相机。...拼接模块添加外部图像 开启后，拼接模块可以添加外部图像，否则只能剪切上一个模块输出结果。 7.6 混淆矩阵筛选功能 分类和回归分类模块支持通过混淆矩阵筛选图片。...基本操作 恢复：Z 复原：CTRL+Z 在图上选取过滤阈值：在图上双击 拖动：ALT+鼠标左键 缩放：滚动滑轮 显示隐藏曲线：点击对应图例 7.7.2. 功能 用于辅助设置过滤阈值。
sharp 可以方便地实现常见的图片编辑操作，如裁剪、格式转换、旋转变换、滤镜添加等。当然，网络上相关的文章比较多，sharp 的官方文档也比较详细，所以这不是本文的重点。...（sharp 函数接受图片本地路径或者图片 Buffer 数据作为参数）并将其转换为 Sharp 实例，然后才是如流水线一般的加工。...sharp 在图像合成方面只提供了一个函数：overlayWith，其接受一个图片参数（同样是图片本地路径字符串或者图片 Buffer 数据）以及一个可选的 options 配置对象（可配置水印图片的位置等信息...）然后将该图片覆盖到原图上。...另一个需要注意的则是 overlayWith 每次只能完成两张图片之间的合成，因此我们用到了 reduce 方法，持续地将图片粘贴至底图上，并将结果作为下一次的输入。
Fast R-CNN 使用特征提取器（CNN）先提取整个图像的特征，而不是从头开始对每个图像块提取多次。然后，我们可以将创建候选区域的方法直接应用到提取到的特征图上。...SSD SSD 是使用 VGG19 网络作为特征提取器（和 Faster R-CNN 中使用的 CNN 一样）的单次检测器。我们在该网络之后添加自定义卷积层（蓝色），并使用卷积核（绿色）执行预测。...同时对类别和位置执行单次预测。 然而，卷积层降低了空间维度和分辨率。因此上述模型仅可以检测较大的目标。为了解决该问题，我们从多个特征图上执行独立的目标检测。 ? 使用多尺度特征图用于检测。...图源：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLOv3 还添加了特征金字塔，以更好地检测小目标。...因此，只要该模型能够很好地检测背景，就可以减少其损失并重新增强对目标类的训练。我们从交叉熵损失 CE 开始，并添加一个权重来降低高可信度类的 CE。 ?
如图1所示，鸟瞰图图像可以以360度保存车辆周围地面上的大部分视野信息，由于停车场景中通常存在复杂的照明条件（如地面反射的眩光）和大量动态对象（如移动的汽车和行人），因此执行SLAM任务是一项非常具有挑战性的任务...虽然直接处理来自多个摄像机的原始图像可以最大限度地利用原始信息，但它也需要强大的计算平台，可能不适合实时应用，作为替代方案，最近的工作还研究了使用合成鸟瞰图或周围视图图像，这可以有效地运行SLAM任务，...图3，在鸟瞰图上检测到的原始边缘和考虑视图合成和可行驶区域分割的边缘。 A.原始边缘检测 输入图像上的原始边缘可以通过传统边缘检测算法（如Canny边缘检测器）进行检测。...，这将使基于关键帧的策略难以获得鲁棒的相对姿态估计，为了克服单帧估计的局限性，我们交替地在连续帧中累积提取的边缘，并构建局部边缘地图以实现更稳定的运动估计，局部地图可以很容易地用第一帧上的边缘线初始化，...为了平滑地更新局部贴图并填充小间隙，在将边缘添加到贴图之前，通过高斯滤波器对边缘进行处理。为了删除已添加到局部贴图的不正确分割的边，还应用了滑动窗口融合。本地映射的帧缓冲区长度限制为固定的数字。
添加图层到地图 使用Map.addLayer函数将ROI添加到地图上，使用红色边界线可视化多边形区域。 3....filter：选择云量覆盖小于10%的图像。 filterBounds：将图像集合限制在ROI内。 5....可视化水体掩膜 将水体掩膜添加到地图上，使用蓝色可视化水体区域。 8. 计算像素面积 使用multiply函数将水体掩膜与每个像素的面积相乘，得到每个水体像素的面积（单位：平方米）。 9....可视化像素面积 将计算得到的像素面积添加到地图上，使用绿色可视化。 10....打印结果 使用print函数打印湖泊的面积。 结论 本教程通过一个具体的代码实例，详细解释了如何在GEE中进行湖泊面积分析。从定义研究区域到计算和可视化结果，我们逐步介绍了每个步骤及其代码实现。
引入了一种新的端到端框架，它不仅考虑了文档图像的二维几何变换，还结合了3D形状信息来进行更精确的矫正。该方法能够处理更加复杂的非平面文档表面，如书籍页面等。...这种结构能够更好地捕捉文档图像在不同尺度上的特征，从而更准确地理解和校正图像中的扭曲。...创新优势首次在文档去畸变中探索极坐标表示，使得文档轮廓的表示更加灵活，IOU 损失的计算更加高效。提出的单阶段模型将分割和去畸变任务统一在一个联合回归框架中，以更少的参数实现先进的模型性能。...通过合成具有 3D 变形和额外变形类型的 2D 图像来增强训练数据，提供了一个包含 200 张中文失真图像的更全面的基准测试，涵盖了更多真实生活场景。...合合信息的图像矫正系统合合信息推出了高性能文档图像矫正系统，能很好地矫正复杂的背景、更多类型的真实场景形变图像，为文档识别与解析提供更易于处理的输入图像。
特征提取： 提取图像中的关键特征，如纹理、形状和颜色信息。 图像处理应用领域： 医学影像处理： 用于诊断、治疗规划和手术导航。 计算机视觉： 用于实现机器视觉系统，如人脸识别、目标跟踪等。...目的： 为了支持数字图像实验，需要配置MATLAB环境，包括添加必要的工具箱、设置路径等。...操作： 详细描述配置环境的步骤，包括添加图像处理工具箱、检查依赖项，并确保MATLAB环境能够正确识别和处理数字图像文件。...这些是物体的边缘和由灰度级的突发改变（如噪声）标志的图像成分。频谱图上亮点在中心是经过中心化后的得到的频谱。...这些亮点提供了有关图像平均亮度和低频分量信息的线索，对于遥感图像的分析和处理具有一定的意义。 （二）如何在遥感数字地图（或普通景物的数字图像）的频谱图上识别地物（或类别）的延伸方向？
因此，论文额外添加一个扩散CLIP损失，记为 \mathcal{L}_{\text {CLIP-D }} ，它进一步强制生成的模型来匹配参考图像： 具体来说，论文并没有同时优化 \mathcal{L}...为了解决这个问题，论文使用一个现有的单目深度估计模型来估计输入图像的深度 d 。...使用三个输入视图进行训练 SinNeRF，一个单视图NeRF模型 DreamFusion，由于它最初是基于文本提示进行条件化的，论文还使用图像重建损失在参考视图上修改它，称为DreamFusion+，以进行公平比较...3D-aware texture modification 图11 Make-It-3D实现了3D感知的纹理修改，如纹身绘画和风格化 Make-It-3D可以通过在细化阶段中操纵参考图像而冻结几何结构来实现视角一致的纹理编辑...如图11所示，论文可以为生成的3D模型添加纹身并应用样式化效果。 总结 论文介绍了Make-It-3D，这是一种新颖的两阶段的方法，可以从单个图像创建高保真度的三维内容。
启用动画和特效，让绘画栩栩如生。 允许图像操作，包括加载、显示和转换图像。...，您可以轻松地使用它来绘制您想要的内容。...这些事件监听器响应用户的鼠标点击、移动和值变化等操作。当触发时，相应的JavaScript函数根据用户的操作修改画布绘图上下文（ctx）。 它从HTML文档中选择清除按钮并添加一个点击事件监听器。...用户可以将绘画存储在本地设备上，或通过提供将其保存为图像文件的选项，将其上传到各种平台，如社交媒体、网站或在线画廊。...如何以不同格式保存绘图 该方法支持不同的图像格式，如PNG、JPEG和GIF。您可以通过修改所需文件的类型（例如JPEG格式的'image/jpeg'）来更改格式。
SAMGeo实战操作：通过坐标点、边界框和文本提示，分割地理空间要素（如建筑、树木、水体）。 后处理技术：计算分割要素的几何属性，筛选结果并提取有价值信息。...SAM 2 的核心思想是将图像视为单帧视频，从而将图像分割能力无缝扩展到视频领域。它采用了 Transformer 架构，并结合流式内存机制，实现了实时视频处理能力。 2....SAM 2 的核心特性 统一的图像和视频分割能力 SAM 2 是首个能够同时处理图像和视频分割任务的统一模型。它支持从单帧图像到任意长度视频的分割，适用于多种场景。...自动驾驶：提高自动驾驶车辆感知系统的准确性，更好地识别和追踪行人、车辆和障碍物。 增强现实：通过实时精确跟踪对象，创造更加沉浸式的 AR 体验。 5....更多关于SAM与SAMGeo的信息，请访问幻灯片：查看链接 环境配置 本地安装依赖包 若在本地运行此笔记本，可通过以下命令安装所需包： pip install samgeo ###使用conda进行安装
1.1 相关工作 虽然图像拼接的基本原理已经得到了很好的研究（参见[17]中的优秀调查），但如何在数据有噪声或不合作时产生良好的结果仍然是一个有待解决的问题。...该方法还使用单应性对原始图像进行预扭曲，从而有效地产生平滑插值投影扭曲。强加的场景刚性最大限度地减少了平滑视频中可怕的“抖动”效果。...为了有效地区分这些方法，我们避免了复杂的后处理，如[4]中所述的接缝切割和矫直，并简单地通过强度平均来混合对齐的图像，以便任何错位都保持明显。...给定两个以上的图像，我们首先选择一个中心图像来初始化全景。然后，我们通过APAP将其他图像逐渐扭曲到全景图上。关于结果，请参考补充材料，我们只是简单地将像素平均值与之混合，以突出所建议扭曲的准确性。...实验还表明，当摄像机平移趋于零时，所提出的扭曲会优雅地减少到全局单应性，但随着平移的增加，会灵活地适应模型不足。这产生了一种高度精确的图像拼接技术。
6.1 ROI(感兴趣区域) ROI 区域： 训练时将截取ROI内的图像送入网络 点击ROI修改工具进入ROI编辑模式 在图上会看到ROI编辑框，鼠标左键按住ROI右下角圆圈拖动修改ROI大小，按住ROI...在图上右键清空全图掩模以删除全图掩模。 单图掩模： 点击缺陷标注按钮切换到单图掩模编辑状态 与全图掩模基本相同，但是每张图都对应一张单图掩模。...掩模画笔和全图掩模相同 在图上右键清空单图掩模以删除单图掩模 6.3 训练测试 训练耗时根据设备、数据量、图片大小和参数的不同从数十分钟到数十个小时不等。...点击导出报表即可一键导出 部分报表： 在图片列表中选中图上右键“添加到报表”。 点击编辑报表，勾选需要在报表中出现的图，点击导出。...切换过滤规则到漏检、过检和漏检且过检时，在图片列表中选中图上右键“添加到报表”，可以在部分报表中添加对应分类。 说明：本文根据个人掌握资料结合阿丘AIDI软件帮助文档整理而来。
了解如何阅读和遵循原理图是任何电子工程师的重要技能。 我们在下边将介绍常用的原理图符号： ? 然后我们将讨论这些符号如何在原理图上连接以创建电路模型，并提出一些建议和技巧。...1.5、开关 开关以许多不同的形式存在。最基本的开关，单刀单掷（SPST），是两个端子，半连接线代表执行器（将端子连接在一起的部分）。 ?...您可以将器件连接到这些单端符号，它将直接连接到5V，3.3V，VCC或GND（地）。正电压节点通常用向上的箭头表示，而接地节点通常包括一到三条扁平线（或者有时是一个向下的箭头或三角形）。 ?...3.1、网络，节点和标签 原理图网络告诉您组件如何在电路中连接在一起。网络表示为组件终端之间的线。有时（但并非总是）它们是一种独特的颜色，如本原理图中的绿线： ?...3.5、参考组件数据表 如果原理图上的某些内容没有意义，请尝试查找最重要组件的数据表。通常，在电路上工作最多的组件是集成电路，如微控制器或传感器。这些通常是最大的组件，位于原理图的中心。
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