Pytorch中的图像预处理都跟transforms这个工具包有关系,它是一个常用的图像变换工具包,主要支持方式有两中:
本文作者提出了一种自检督方式的生成对抗网络,通过辅助性的旋转损失来达到目的。因为通常主流方法来生成自然图像都是通过条件GAN来完成,但是这就需要很多的标签数据。这些标签数据会需要耗费大量时间和精力。因此无监督方法的提出,能有效提升效率节省大量时间和精力。作者探索了两个主流的无监督的学习方法,分别是对抗训练和自监督。进一步的,这两种方法会拉近无监督学习和监督学习的距离。
2019年底,使用对比学习的自我监督学习研究论文数量激增。在2019年12月,Misra等人。来自Facebook AI Research的研究人员提出了一种新的方法PIRL来学习图像表示。
一个深度学习文档分享一下,很简单,但思路不错,在个人项目上也可以按照需求变化数据集来实现CNN回归计算。
https://juejin.cn/post/7035645207278256165
知乎上,如何设计一个网络拟合 xx 函数的讨论层出不穷(e.g. 判断一个数是奇数还是偶数、能否被 n 整除);
案例地址:http://rotatecaptcha.demo.api0.cn/ 案例内容:对某站的旋转验证码进行逆向分析,本文只作为学习案例。
参考链接: python opencv 基础5 : putText() 为图像增加文本
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然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN,FaceBoxes,RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测,但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好,在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到,人除了正坐和站立,还有各种各样的姿态,如Figure1所示,导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内(0-360度),注意这里我们没有考虑yaw和pitch,也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是(rotation-in-place(RIP)angle)即RIP。
Augmentor是一个Python包,旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具,但也将包含基本的图像预处理功能。
数据增强又称为数据增广,数据扩增,它是对训练集进行变换,使训练集更丰富,从而让模型更具泛化能力。
2019 年 MoCo 的横空出世,掀起了视觉自监督学习的热潮。后面 SimCLR, MoCo, BYOL, SwAV 等主流自监督学习算法相继被提出,自监督学习领域呈现出百花齐放,百家争鸣空前繁荣的景象。2021 年末 MAE 更是将自监督学习带到了一个前所未有的新高度。但是繁荣的背后,自监督学习经历了漫长的迭代和发展过程。
2019 年 MoCo 的横空出世,掀起了视觉自监督学习的热潮。后面 SimCLR, MoCo, BYOL, SwAV 等主流自监督学习算法相继被提出,自监督学习领域呈现出百花齐放、百家争鸣空前繁荣的景象。2021 年末 MAE 更是将自监督学习带到了一个前所未有的新高度。但是繁荣的背后,自监督学习经历了漫长的迭代和发展过程。
但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的,为了能够在任意位置进行旋转变换,opencv采用了另一种方式:
如果人工智能比作一块蛋糕,那么蛋糕的大部分是自监督学习,蛋糕上的糖衣是监督学习,蛋糕上的樱桃是强化学习。
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上),ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入,初始化过程是必然要经历的,而网上资料不够系统,因此本文主旨是从代码实现出发,把初始化过程系统化,建立起知识树,以把零碎的知识点串联起来,方便快速学习提升自己。注意,本文虽然从代码出发,但并非讲全部代码细节,如有需要建议直接看源代码,地址是:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3,我自己稍微做了点修改,可以跑数据集的版本,可以参考一下,地址是:https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed
自监督学习本质上是一种无监督学习的方法,通常会设置一个“Pretext tasks”,根据数据的一些特点,构造Pesdeo Labels来训练网络模型。通过自监督得到的模型,可以作为其他学习任务的预训练模型,为其提供更好的训练初始区域。因此,自监督学习也可以看作是为了学习图像的通用视觉表示。
在一次项目开发中,需要对滑动拼图验证码的宽高、拼图缺口、滑块等样式进行自定义设置,于是我找啊找,终于让我找到了 KgCaptcha,用户可以自己设置验证码尺寸、外框、缺口样式、滑块等。下面就由我来介绍一下如何设置吧!
将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效,这就是keras中的imagedatagenerator类(也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中)发挥作用的地方。imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。
昨天发布过上半部分,不少同学说本文很棒,今天作者终于更新完全部内容,希望对大家有启发!
SDL2的硬件加速纹理渲染还能给我们提供图像快速翻转和旋转的能力。在本教程中,我们将利用这一点使一个箭头纹理旋转和翻转。
从Bitmap.recycle说起 在Android中,Bitmap的存储分为两部分,一部分是Bitmap的数据,一部分是Bitmap的引用。 在Android2.3时代,Bitmap的引用是放在堆中的,而Bitmap的数据部分是放在栈中的,需要用户调用recycle方法手动进行内存回收,而在Android2.3之后,整个Bitmap,包括数据和引用,都放在了堆中,这样,整个Bitmap的回收就全部交给GC了,这个recycle方法就再也不需要使用了。 然而…… 现在的SDK中对recycle方法是这样注释
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。
包括:水平翻转、垂直翻转、水平垂直翻转。OpenCV中的 cv2.flip 接口可用于快速实现翻转操作:opencv: cv2.flip 图像翻转 进行 数据增强
通过前面几篇,利用SurfaceView显示Camera的图像已经没什么问题了,接下来我们就要打磨一下细节,主要就是手机旋转的问题,考虑到我们会用横屏和竖屏的不同的情况。
论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss
https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习算法库。它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。希望把这些知识分享给初学者。
它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。
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。
在实际的系统开发中,某些业务场景下,我们经常需要给原始图片添加水印,以防止图片信息在互联网上随意传播!
在网络会议、双人视频通话等场景时,将手机横屏、竖屏放置场景下,实现本地和远端都可以看到正常的画面效果。
全景图像捕捉的视场广泛,包括360°水平方向和180°垂直方向视场范围。全景图在各种应用中变得越来越重要,例如环境照明、虚拟现实/增强现实和自动驾驶系统。但是获得高质量的全景图像可能既耗时又昂贵,因为通常需要使用专门的全景相机或拼接软件将来自多个角度的图像合并在一起。
一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。 可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到
返回值ellipse: ((226.83999633789062, 62.23775100708008), (103.79611206054688, 110.34321594238281), 80.08370208740234
在使用相机时,最自然的效果是不管你的手机如何旋转,手机上的成像始终是向上的,也就是说,相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
在数字孪生可视化场景中,当摄像机看向目标物体时,一般将物体中心点作为 “看点” 的 target 位置。我理解的就是像我们拍摄时摄像机看向物体的最佳角度。
创建好游戏场景后在游戏界面中可以添加图片,作为游戏中的元素。点击图片组件在画布中绘制一个主角飞机。点击图片后在画布中拖动鼠标绘制区域后将会弹出资源选择框:
M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1) # 旋转中心,角度degree,放大比例
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
Matrix ,中文里叫矩阵,高等数学里有介绍,在图像处理方面,主要是用于平面的缩放、平移、旋转等操作。
网上有很多类似的介绍,但是本文会结合实例进行介绍,尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称, 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年, Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 , 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛, 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲,CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作, 故非常适合硬件实现。 例如, 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上, 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据, 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
深度神经网络的训练和推断过程中,往往伴随着数据集信息的泄露。随着各类机器学习服务的发布和推广,用户通常只需要在本地对数据进行预处理、提取浅层特征后,发送到第三方平台或云端进行进一步的学习。但该过程中,用户的隐私数据面临着巨大的泄露风险:攻击者可以通过对第三方平台所收集到的中层特征进行攻击,恢复出用户的输入数据,如人脸信息、指纹信息等。因此,研究者希望提出一种新型隐私保护机制,使得即使攻击者知道神经网络内部参数,也无法从中层特征恢复出输入数据。
本文实例讲述了Android开发之图片旋转功能实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
刚刚开源了自己积累的一些2D效果的Shader实现,项目GitHub地址。效果在下面列出,我使用的Unity版本是5.3.5p8(当前已更新到5.6.0f3),可用不低于此版本的unity打开查看。需要注意的是,我的实现初衷在于原理的理解,并未斟酌优化,如果项目中使用请考虑优化。本文会不定期更新,添加新研究的效果。后面如果有时间,我可能会开一系列博客详细写写每个效果的原理和实现细节,欢迎朋友和我一起讨论。(P.S. 如果对你有帮助,别忘了点GitHub右上角的star,谢谢!)
椭圆的绘制方法在上一节中我们已经知道了是使用ellipse,ellipse的函数原型如下,为了清晰认识ellipse方法,在此使用了中文代替参数:
原来的文章《C++ OpenCV透视变换改进---直线拟合的应用》,通过RotatedRect旋转矩形获取到透视变换的4个点,再进行透视变换。结果昨天重新运行程序的时候发现透视变换后的图像坐标点是不对的,图像过完全不一样了。
draggable 如果您允许用户可以自由移动标记,设置为“ true ”。默认情况下为“ false ”。
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