背景 Go 语言里做各种 CPU 和 Memory profiling 非常方便，尤其是火焰图这种可视化，排查问题非常方便，但是在Rust语言里，稍微有些困难，这次就来分享下如何使用工具对 Rust 程序进行...CPU 和 Memory 的火焰图分析。...为了支持 CPU 和 Memory Profiling，我们需要增加一些 API，比如在 Databend 中，它们的位置在：cpu/pprof.rs 和 mem/jeprof.rs 。...Memory Profiling Memory 的火焰图要复杂些，需要做一些前置工作。 1....升级 jeprof 到最新版本 由于旧版 jeprof 不支持火焰图的一些参数，需要对 jeprof 进行升级，由于 jeporf 是一个 perl 脚本，升级就比较暴力。
具体来说，如果一块陆地像素（用“#”表示）与海洋像素（用“.”表示）相邻（即上下左右四个相邻像素中有海洋），这块陆地就会被淹没，变成海洋。...using ll = long long; const int N = 1e3 + 5; int n, scc, // 尺寸和颜色编号 col[N][N];// 用于记录每个像素点属于哪一个岛屿 char...dfs函数通过递归地搜索每个陆地像素的上下左右四个相邻位置来实现，如果相邻位置也是陆地（“#”），则继续进行DFS搜索。...在dfs的过程中，使用col数组来标记当前正在搜索的岛屿的所有像素点，即将这些点都标记为当前岛屿的编号scc。...通过dx和dy数组来表示四个可能的移动方向（上、下、左、右），以便在DFS搜索中移动到相邻的像素点。
现在，我们就可以对 img 进行各种操作了，所有对 img 的 操作最终都会反映到到 dip.img 图像上 环境准备 PIL 2009 年之后就没有更新了，也不支持 Python3 ，于是有了 Alex...Pillow 是一个对 PIL 友好的分支，支持 Python3，所以我们这里安装的是 Pillow，这是它的官方文档。 默认已经有python3.0以上和包管理工具pip3。...，程序按发现顺序给它们编号，第一个发现的区域编号为0，第n个发现的区域编号为n-1 用一种类型来表示像素，我们给这个类型取名为Skin，包含了像素的一些信息：唯一的编号id、是/否肤色skin、皮肤区域号...self.image.size) # 拷贝灰度图 self.image 到 RGB图 new_img.paste （PIL 自动进行颜色通道转换） new_img.paste...程序只需定义好它要求的参数，然后 argparse 将负责如何从 sys.argv 中解析出这些参数。argparse 模块还会自动生成帮助和使用信息并且当用户赋给程序非法的参数时产生错误信息。
假设我们有一个视频，其中每个帧都与其相邻帧相似。然后我们稀疏地选择一些帧，并在像素级别上对其进行标记，例如语义分割或关键点等。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...利用多分辨率特征金字塔构造可变形部分，并采用不同的扩张方法。该方法的优点在于，我们可以利用相邻的未标记帧来增强已标记帧的特征学习，因为相邻帧相似，我们无需对视频的每一帧进行标记。...这种可变形的方法，也被作者称为“扭曲”方法，比其他一些视频学习方法，如光流或3D卷积等，更便宜和更有效。 如上所示，在训练过程中，未标记帧B的特征图会扭曲为其相邻的标记帧A的特征图。
我的工作 这个夏天的实习中，我一直在研究计算机视觉相关的几个问题，阅读了很多论文并且训练了不少模型。大部分时候，我一直都是用公开数据集，对激光雷达（LiDAR）数据进行分类识别。...过去几个月我的大部分工作，就是想办法让Voyage的自动驾驶出租车对车辆和行人进行分类。 我使用的工具是三维视图（LiDAR点云）+深度学习。...其中一个替代方案是手动挑选与物体类别高度相关的物理特征信息，也就是对我们的模型进行一些特征工程。 在这个过程中，我的导师教会了我一件事：实验、实验、实验。...我的成果 这个夏天我的收获之一，就是学会使用一个很棒的快速可视化工具。在Vispy的帮助下，我对大量的点云进行了有序的可视化，然后在类似真实世界的环境中对模型进行调试。...从这些嘈杂的预测中，我们可以推断出面前物体的真实类别。这种模型非常强大，可以对某些传感器和处理错误免疫。 例如，依靠对象大小和形状进行分类的模型很容易出现检测错误。
-crop 切割图片 -cycle 设置颜色图移动量 -decipher 对加密图像进行解密 -debug 显示调试信息 -define 设置图像处理格式 -deconstruct 将图片组拆分成单独的部分...-delay 设定动态图片中变换延时 -delete 将图片从图片组中删除 -density geometry 设置图像显示时的横纵像素 -depth 图像深度 -despeckle 减少图片中的噪点...-direction 设置文字方向 -display 指定显示图片的X Server -dispose 设置动态图片中新图的出现方式 -distort 图像扭曲操作 -dither 设置图像抖动误差扩散方法...-enhance 采用数字滤波器对图像进行增强操作 -equalize 对图像进行直方图均衡化处理 -evaluate 对图像进行算数、关系和逻辑表达式操作 -evaluate-sequence 对图像组进行评估算数...**图像 -spread 生成发散效果 -statistic type geometry 用相邻区域的统计量替换像素 -strip 删除图像中所有的评论、说明信息 -stroke color 文字边线颜色
如下图题目里的照片中，有两座岛屿，分别用红框标记出来： 然后题目说由于全球变暖，海平面上升，预计岛屿边缘一个像素范围内的陆地都会被淹没。...所谓岛屿边缘像素就是与海洋相邻的像素，也就是上下左右有海洋的像素 比如在上图中，红色的陆地都会被淹没。题目最后要求你计算预计有多少岛屿被全部淹没。...marki=k表示i行j列这个陆地像素属于第k个连通分量 cnt[i]记录第i个连通分量包含几个陆地像素；flood[i]记录第i个连通分量包含几个与海相邻的陆地像素。...而每次dfs执行只会向4个邻居扩展，所以整个程序的时间复杂度是O(N^2) 例4 题目链接：hihoCoder1310 这道题的背景与上一道题很类似，也是NxM的照片中有用#表示的岛屿和用.表示的海洋...所以样例中一横排4个#和一竖列4个#不算形状相同 我们可以用下面的算法判断两个岛屿是否形状相同。首先我们为每一个陆地像素编号，具体来说i行j列(从0开始计数)的像素(i, j)的编号是i*m+j。
注意，输入通道的数量减少了1×1卷积操作，有效地提高了凸轮的效率。然后，全连通层和Sigmoid函数得到关注向量。最后，根据注意向量对特征图的不同通道进行加权。...因此，LBN-AA可以通过将这些块的特征图连接起来，生成一个稠密的采样图，其中不同块的相邻信息可以进行互补。...特征融合网络(FFN) 首先将两个分支的特征图沿通道连接起来。然后应用BN操作缩短特征距离，平衡特征尺度。两个特征图相同位置的像素不一定相似，它们可能与该位置上相邻的像素相似。...采用size为3×3,arous rate d = 2的带孔卷积来融合特征。该操作能够有效地结合目标像素周围相邻像素的特征信息，而不是仅仅依赖于一个位置。...该方法由四个主要部分组成:LBN-AA、DASPP、SPN和FFN。LBN-AA利用轻量化网络、卷积、卷积关注模块提取特征，得到密集的特征图。
使用人工特征 文本检测领域常见的人工特征算法有两种：SWT和MSER，这些方法的效率比滑窗法更高，精度也更好。 SWT算法思路：图片中的文本都具有一致宽度的线条。...其计算步骤如下： 计算梯度图； 在梯度图中寻找梯度方向相反的边缘像素对； 根据像素对得到连通域，然后使用人工规则对连通域进行筛选，得到字符区域； 将字符区域拼接成文本行。...连通域法更关注局部的特征，这种局部特征难以区分图片中的类字符物体，如何剔除误检是这种方法首要解决的问题。...EAST 模型的输出包含两个部分： 一个是score map，是图片中的每个像素为文本像素的可能性(text/non-text)，其训练标签是ground truth基础上进行收缩之后得到的分割图 一个是...一个是link predict， 即每个像素的八个相邻位置与该像素同属一个文本实例的可能性。
下面我们可以看下如何对结构光用格雷码编码，并如何对编码的结构光进行解码。...图中我们对每个像素点进行了格雷码编码，每一张图片都代表了格雷码的某一位，以图片第1列为例，其格雷码编码为00001，则前4张图片中第一列的的格雷码编码的条纹都是黑色，代表0，而最后一张图片第一列的格雷码编码是白色...想要得到一个好的三维重建结果，主要是对相机捕捉到的结构光进行准确的二值化操作，使得相机图片中每个像素点都能够正确解码。...这样我们把每一幅编码图片变成了一对编码图. 我们可以通过比较一对编码图中每个像素的灰度差值来判断其值为0还是为1。...这部分点就是我们要解决的点，通过下面的规则，可以很好的解决点的二值化问题： 对每个像素点p和其灰度值I,有如下二值化规则 其中m是一个比较小的常数阈值，I_inv是条纹结构光的逆向图。
下面我们可以看下如何对结构光用格雷码编码，并如何对编码的结构光进行解码。...图中我们对每个像素点进行了格雷码编码，每一张图片都代表了格雷码的某一位，以图片第1列为例，其格雷码编码为00001，则前4张图片中第一列的的格雷码编码的条纹都是黑色，代表0，而最后一张图片第一列的格雷码编码是白色...想要得到一个好的三维重建结果，主要是对相机捕捉到的结构光进行准确的二值化操作，使得相机图片中每个像素点都能够正确解码。...常见的二值化操作有很多，最简单的是设一个全局灰度阈值，对灰度值高于阈值的像素点置1，对灰度值低于阈值的像素点置0。 或者利用局部自适应阈值对图片进行二值化操作等·。...这部分点就是我们要解决的点，通过下面的规则，可以很好的解决点的二值化问题： 对每个像素点p和其灰度值I,有如下二值化规则 其中m是一个比较小的常数阈值，I_inv是条纹结构光的逆向图。
图1 文档重建实例 将纸质文档转为电子文档的时候，通常使用的方法是将纸质文档拍照后进行OCR识别，将照片中的文字提取出来，然后复制粘贴为电子文档。...对于表格类型的子块，运用图像分割技术对表格框线像素进行识别，再结合OCR文本框坐标关系，推断出单元格的位置，最后对单元格内容进行分析，进一步得到单元格字号和对齐方式。...图11 表格重建流程 首先，对表格图片使用神经网络进行像素级的分割，神经网络采用Unet卷积神经网络结构，每个像素有四个对应输出概率，分别表示此像素属于横向框线（可见或隐含）和竖向框线（可见或隐含）的概率...图12 表格线提取效果 得到像素级别分割结果后，再进行几何分析。首先，提取横竖向两个分割图的连通区域，每个连通区域是一条曲线，对连通区域的像素拟合一条折线，也即若干线段的方程。...单元格的合并关系是这样表示的：（左上角的单元格编号， 右下角的单元格编号）。最后再依据单元格和表格图的大小比例推算每个单元格中的字号大小，根据单元格中文字放置的位置推断对齐方式。
AiTechYun 编辑：nanan 学习识别和分类对象是一种基本的认知技能，可以让动物在世界上发挥作用。例如，将另一种动物识别为朋友或敌人，可以决定如何与之互动。...然而，如果动物与环境分离，那么动物通常无法获得理想的物体。同样的物体通常会以不同的视角，如部分的阻碍，或在不理想的光照条件下，都有可能受到影响。因此，在噪声和退化条件下进行分类研究是必要的。 ?...大脑是如何在退化的条件下处理分类刺激物的?...为了解开这两个可能性，研究人员在Purdue MRI设施中进行扫描，同时对具有不同透明度水平的面具覆盖的新颖抽象刺激物进行分类。...全脑分析的结果表明, SVM可以区分最恶化的视觉条件和其他两个(退化)查看条件。 通过对SVM学习模式的分析，发现后视区V1、V2、V3和V4在不同的观测条件下是最重要的。
上图是一个体像素示意图，数字图像可表示为一个三维矩阵，离散量 i,j 为像素点的横纵坐标，k可以理解为相邻两幅图像的编号或同一个视频中相邻两帧编号。 ? 2） 平滑性。...layer”对2个特征图进行相似度计算，进而得到相似度关系图，然后与一张图像的中层特征图拼接，FlowNetC后面的CNN卷积部分和refinement部分与FlowNetS相同。...视频相对图像来说，数据量更大，对计算资源要求更多，但其相邻帧之间的信息冗余性和时间上下文信息，既能用来避免单帧图片检测中目标模糊、面积过小的问题，还能加速检测过程。...DFF 方法的思路是引入光流场计算函数，如SIFT FLOW，对关键帧和当前帧分别计算出其光流场和从关键帧到当前帧的尺度变化系数，然后结合输出的特征图，就可以计算出当前帧的特征图。...分割时，首先对目标定位，假设目标在相邻帧间移动不大的情况下，利用前一帧的分割掩膜和光流场，得到当前帧粗略的分割掩膜。
图 8-2 图8—3展出了由垂直和水平梯度组成的图像梯度的示例。每个示例是一个 9 像素的图像。每个像素用灰度值标记。（较小的数字对应于较深的颜色）中心像素的梯度显示在每个图像下面。...对于邻域中的每个像素，将权重 W 添加到对应于其方向角的容器中。 W 是梯度的大小和其他相关信息的函数。例如，其他相关信息可以是像素到图像贴片中心的逆距离。...SIFT 使用16x16像素的单元，将其组织成 8 个方向的容器，然后通过4x4单元的块分组，使得图像邻域的4x4x8=128个特征。 HOG 论文实验用矩形和圆形形状的单元和块。...对于 SIFT 和 HOG 来说，结果表明，只要我们对特征进行归一化，这种预处理是不必要的。 SIFT 遵循归一化-阈值-归一化方案。首先，块特征向量归一化为单位长度（L2 标准化）。...这是网格的特征向量。从这开始，它经过一个归一化-阈值-归一化过程。首先，将向量归一化为单位范数。然后，将单个值剪辑除以最大阈值。最后，再次对阈值向量进行归一化处理。
由于切片的原始数字图像非常大，大多数算法目前会将图片切割成大量小图片 (patch) 进行处理，如 256×256 像素尺寸的图片——然后训练并使用深度卷积神经网络来对肿瘤细胞和正常细胞进行分类。...然而，这种方法有时难以在不知晓周围内容的情况下预测小图片中是否存在肿瘤，特别是在肿瘤/正常区域的边界上，经常会出现假阳性。 图 2 展示了这类方法的困难： ?...在这里，相邻切片之间的空间相关性通过特定类型的概率图形模型（条件随机场）进行建模。整个深度学习框架可以在 GPU 上进行端到端的训练，无需任何后处理过程。 图 3 展示了该算法的架构： ?...更多信息可查看以下论文： 注：在数字病理切片中，在 40 倍的放大下一个像素大概长 0.243 微米。微转移一般定义为一组癌细胞最大直径超过 200 微米，也就是大概 823 像素。...由于 WSI 非常大，大部分方法都将整张图像切分成很多小的图像块，再对每个图像块分别进行分类。但是，相邻图像块通常具备空间关联，忽视此类关联可能会导致预测结果不一致。
图1 图像块的可能划分方式 参考像素与预测模式 在HEVC中使用相邻块的像素值来对要编码的块内部的像素值进行空间预测，这些相邻块的像素值被称为参考像素。图2显示了参考像素相对于当前编码块的位置。...这种限制使得可以在每个块被编码之后对其进行解码，然后使用解码的像素作为参考。这确保了同一位置的像素值在编码和解码系统中有相同的预测结果。例如，考虑图1中块17的参考像素的可用性。...对于模式18到34，它们是从左到右分布的。模式编号和参考样本分布方向之间的映射如图5所示。 图5 不同角度模式的映射分布 这里以模式18到34为例进行详细介绍。...图6 垂直投影下的角度模式的计算示例 使用图6作为参考，让我们考虑一下如何计算 p(x,y) 。...对于 \varphi 为负角度（正是图6所示的情况），需要来自垂直列 l(y) 的参考样本对 x^{'}<0 的参考样本进行预测。
这样再经过帧内压缩，可以得到更高效的数据。下图是分别使用mpeg-2和H264对上面宏块进行压缩后的结果。...为了达到相关帧通过预测的方法来压缩数据，就需要将视频帧进行分组。那么如何判定某些帧关系密切，可以划为一组呢？我们来看一下例子，下面是捕获的一组运动的台球的视频帧，台球从右上角滚到了左下角。 ? ?...其算法是：在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内，我们认为这样的图可以分到一组。...H264编码器首先按顺序从缓冲区头部取出两帧视频数据，然后进行宏块扫描。当发现其中一幅图片中有物体时，就在另一幅图的邻近位置（搜索窗口中）进行搜索。...除了帧间压缩，帧内也要进行数据压缩，帧内数据压缩解决的是空间上的数据冗余。下面我们就来介绍一下帧内压缩技术。 帧内预测 人眼对图象都有一个识别度，对低频的亮度很敏感，对高频的亮度不太敏感。
看完这篇论文，我认为论文的重点其实在于如何找到跟输入图片相适应的天空，并产生一个让大家感觉很真实逼真的效果。 天空是图片中常见的背景，但由于拍摄时间的原因，导致通常一张照片很无趣。...对原图进行语义分割后得到的各个语义响应图，天空，草地，建筑，根据他们的语义位置信息，去我们的数据库里找到跟原图中语义位置相似的图片，把他们的天空部分分割出来，替换到我们的天空位置。...说明白点，就是根据替换图片的水域，草地，建筑的色调，亮度来调整我们原始图片中水域草地和建筑的色调和亮度。...1.分割调整 2.从参考图中选择替换的天空 3.根据选出的天空的参考图的色调，调整我们合成后的图片的整体色调 首先，我们会使用FCN对所有的我们选出来的图片进行分割，得到每个像素属于每个类别的可能性，得到一个概率图...第二项，使用SVM的负对数得到（纹理）值，得到第三项，每个像素属于天空的概率值的负对数，第四项，使用FCN得到的响应图得到x点出的位置信息，相邻像素之间的梯度大小保证彬姐的平滑性。
【英文中如何描述高对比度与低对比度的？】 当一幅图像最白和最黑像素灰度都在128附近浮动时，图像的直方图集中在中间的几个桶，图像看起来灰蒙蒙的，英语中使用dull描述这种效果。...这个的原因，也非常好理解，因为HE其实要求一个图片中必须有10%的最亮的像素点，必须有10%第二亮的像素点，必须有10%第三亮的像素点……假设有一张纯黑的图片，你想想经过HE处理之后，会出现什么情况？...7.2 Adaptive HE Adaptive HE的基本思想是将原始图片划分成子区域，然后对每个子区域进行HE变换。当然，这样做的问题应该是显而易见的： ? 每一块区域之间都会有非常大的不连续。...【使用双线性插值的方案】 将图像分为多个矩形块大小，对于每个矩形块子图，分别计算其灰度直方图和对应的变换函数（累积直方图） 将原始图像中的像素按照分布分为三种情况处理： 红色区域中的像素按照其所在子图的变换函数进行灰度映射...绿色区域中的像素按照所在的两个相邻子图变换函数变换后进行线性插值得到 紫色区域中的像素按照其所在的四个相邻子图变换函数变换后双线性插值得到 ?
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