随着深度学习的发展，图像、声音的识别几乎都是它的天下。但深度学习需要很大的空间来存储参数，而且推理的时间与所使用的硬件关系很大，于是对于成本是有很大的要求的，对于很多项目未必值得这么做。
在2015年8月份的时候，决心学习图像算法。 几乎把当时市面上的图像算法相关书籍都看了一遍， 资金有限，采取淘宝买二手书，长期驻留深圳图书馆的做法， 进度总是很慢，学习算法不得其法。 虽然把手上所有书籍都看完了，有那么一点点头绪， 但是感觉没有任何实战经验，或者说实际的产出。 那时候恰巧看到ImageShop的一篇文章，《一种具有细节保留功能的磨皮算法。》 羡慕至极，在此情况下，鉴于本人安全出身，逆向功底还算扎实。 对这个算法进行了，长达1个月的逆向工作。 当然其实更多时间，还是对算法流程的理解上花的较多。
📷 人工智能取代人类的言论一直甚嚣尘上，而深度学习算法通过大量的样本数据也能帮助人工对图像、视频、音频中的信息做出识别，本次采访邀请到网易易盾的资深算法专家李雨珂，他将会为大家解答深度学习在实际应用中的样本攻防问题以及短期内人工审核在内容安全领域的不可替代性。 文/ 李雨珂 整理 / LiveVideoStack LiveVideoStack：李雨珂你好，感谢接受LiveVideoStack的采访，能否向LiveVideoStack的读者简单介绍下自己和负责的工作？ 李雨珂：LiveVideoStack的
GiantPandaCV 一直是以公众号的形式和大家见面，但现在随着分享干货的日益增多，我们不满足于公众号小小的窗口，为了方便大家快速检索自己感兴趣的知识，也为了增加和大家的交流， GiantPandaCV.COM 应运而生，拉到底部点击 阅读原文 即可访问，或者复制网址到浏览器访问。
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到了6月的时候，找了本科的数学教材开始微积分，线性代数和概率论的复习。主要挑选一些算法学习中常用的知识点进行回顾，如：偏微分、泰勒展开、拉格朗日函数、傅里叶变换，矩阵这块的逆矩阵、特征值与特征向量、二次型、奇异值分解、QR分解，以及概率论这块的各种分布（高斯分布和伯努利分布较重要）、概率密度、贝叶斯定理等等。同时也通过公众号文章关注到了SIGAI，在更新的文章中对很多知识可以有很好的巩固，比如：梯度下降法、SVM综述、神经网络中的各种激活函数、人脸检测算法综述、理解凸优化、牛顿法和拟牛顿法、卷积网络压缩加速、生成对抗网络等等很多和机器学习深度学习相关的知识汇总。然后为了巩固提高自己的机器学习和深度学习知识水平，就报名了SIGAI的课程。同时买了《机器学习》（西瓜书），《统计学习方法》，《深度学习》（花书）进行学习。在SIGAI的课程里，我所重点学习的部分是最优化方法，机器学习方法的原理和推导以及深度学习里的神经网络原理这一块。期间对照着书，自己学习着推导过一遍，然后跟着课程和雷老师又巩固一遍原理推导。因为这些在面试里被问到或者是手推的频率很高。
我们知道过去几年，图像编辑领域发展惊人。但在视频领域，还有所缺陷。近日，一项视频编辑领域的研究成果放出。让我们先来看一下效果。
今天特别感慨，自己从决定研究图像处理，势必要做出一键修图算法。 经历了，三个多月的书籍积累，三个多月的算法调整以及优化。 人是一种奇怪的动物，当你做不到的时候，你以为做到了，自己会感觉很爽，很有成就感。 而当你做到了，却会觉得也就那么回事。 一开始自己只是很意外性地做到了一种劣质的颜色矫正算法，就觉得自己牛上天了。 再到后来一次又一次改进算法，最后那个最原始的算法，烂到我自己都不好意思说。 仅仅一个颜色的修复我就耗费了四五个月，再到半个月做完智能曝光算法，一切好像就是那么顺理成章，自然而然。 跟大多数人不同
小编找到了一些自己获得offers的面试的经验，特此分享给大家！希望对你们有帮助！
我记得在刚毕业那会一次去面试一个图像算法工程师岗位，面试官问了一个关于高斯滤波的问题。这个再熟悉不过，可是当时我的脑子里只有关于这个滤波的效果如何以及如何使用opencv调用，它的公式却怎么也写不完整，更不用说这个公式中的期望和方差这两个参数的作用了。
机器之心原创 作者：虞喵喵 「今年是嵌入式 AI 的起步阶段，真正的市场会从 2019 年开始慢慢扩大。」 在中科创达产品总监兼创思远达 CEO 杨宇看来，随着芯片厂商的持续发力，目前正是嵌入式 AI 技术服务和解决方案提供商的成熟阶段。再之后便需要芯片厂商、技术服务商和行业共同进步，才能让嵌入式 AI 真正走进更多应用场景。 在一个月前的嵌入式视觉峰会（EVS）上，中科创达正式发布其嵌入式 AI 解决方案。该方案面向人工智能的哪些领域和方向？已经积累了哪些合作案例？作为一家在嵌入式方向耕耘 9 年的老牌，
【新智元导读】计算机视觉很厉害，但是，只要稍加修改，比如使用美图软件加一个滤镜，计算机视觉就错误频出。MIT报道把这一缺陷称为计算机视觉的“阿喀琉斯之踵”，认为这是目前视觉领域的一个致命缺陷。如果计算机视觉要得到应用，比如用人脸识别侦察罪犯，但却连“美图秀秀”都搞不定的话，那确实是一个比较严重的问题。 现代科学最伟大的进步之一就是机器视觉的发展。在短短的几年里，新一代的机器学习技术已经改变计算机“看”的方式。 现在，机器在人脸识别和物体识别上比人要厉害。在众多基于视觉的任务中，如驾驶、安全监控等，机器视觉
(1) Python前后端与小程序部署，完成一个深度学习开源框架在小程序的完整部署过程，将其最终展示为线上服务，就是有三AI小程序平台了(最近网站安全证书到期不能访问，过几天就可以了)。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
今天9月29号，昨天下午签了华为，软件开发，薪资白菜价，不过也可以接受。因为想留在西安，华为基本上算是最好的选择了，所以暂时也不打算在找了，秋招算是结束了。 明天准备回家了，今天没事来记录一下。
随着信息的多元化，信息的概念不仅仅指的是文字，它还包含图片、声音、视频等其它丰富的信息。文字信息越来越多地被图片、声音、视频信息所替代，而视频又是由一针一针的图像组成的，因此图形图像的处理变得越来越热门和重要，众多的专家、学者、工程师投入到这个领域。
ISP即Image Signal Processor，是一种图像处理架构，不是我们用的下载器。
之前一直只用Qt做图片显示，这次突发奇想想用Qt做做图像相关的，就尝试了一下图片切割，保存。
下面简要分析了 FPGA 技术，包括 FPGA 技术原理和技术特点等，随后介绍一下FPGA 的图像处理系统算法的实现，包括存储模块、运算单元、控制模块以及数据传输模块等内容。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 视频化已是各行业大势所趋，面对飞速增长和更加多元化的音视频服务需求，在实际场景下探索如何能够通过现有技术更加完美的组合，或是引入更多新的技术，寻求以最低的成本实现更加极致的用户体验，创造更多业务可能，是目前各行业所关注的重点之一。 3月23日晚 7:00，我们特别邀请到了 快手音视频首席架构师 刘歧 以及 快手视频图像算法引擎负责人 陈宇聪 两位老师，和大家一同聊聊快手StreamLake在探索音视频技术升级，追求极致用户体验与业务创新道路中所做的工作，以
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 视频化已是各行业大势所趋，面对飞速增长和更加多元化的音视频服务需求，在实际场景下探索如何能够通过现有技术更加完美的组合，或是引入更多新的技术，寻求以最低的成本实现更加极致的用户体验，创造更多业务可能，是目前各行业所关注的重点之一。 今晚 7:00，我们特别邀请到了 快手音视频首席架构师 刘歧 以及 快手视频图像算法引擎负责人 陈宇聪 两位老师，和大家一同聊聊快手StreamLake在探索音视频技术升级，追求极致用户体验与业务创新道路中所做的工作，以及一些经
图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野（FOV-Field Of View）限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼接技术也取得了长足发展。
去年发表的「Talking Head Anime」大家都看过了吧？ 最近，这位谷歌工程师对算法进行了升级，「Talking Head Anime 2」效果更好！ 只需要一张 PNG 二次元角色图片，就可以生成虚拟偶像，生成带面部表情捕捉的 Vtuber 角色。 作者亲自上场，动漫头像根据作者的口型和头部动作实时「演唱」，作者的完整视频： 老规矩，今天就教大家怎么玩！ 1 算法原理 算法的核心思想是：给定某个动漫人物的一张人脸图像和六轴的姿态信息（Pose），生成同一人物的另一张人脸图像。 通过实时控制六轴
许多图像处理算法虽在单个图像处理中表现出色，但将其直接用于视频时往往会遇到时域不一致问题。本文提出一种通用的框架，可将图像处理算法转换为对应的具有高度时域一致性的视频处理算法，以解决上述问题。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 通过我们“计算机视觉研究院”的资源，我们可以帮你内推今天介绍的岗位，有兴趣的小伙伴可以继续阅览！ 视觉算法工程师 base北京，薪资：30k-50k，3年以上经验 ，具体薪资看能力可谈 岗位职责： 1，参与虚拟人相关技术研究与开发，包括人体关键点识别，ai人脸生成等； 2，参与下述研究课题中的一项或多项，包括但不限于：三维运动(人脸/
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
面试邀请： 在“拉钩”上投了简历，2h后HR打电话邀请第二天下午四点面试。 面试内容： 基本是根据简历上项目经历来问的。 ---- 图像水印算法：傅里叶定义式，如何实现的（matlab库函数），有没有快速计算方法（快速傅里叶变换），快速傅里叶变换的思想 图像检索：整个检索系统的结构，每张图取了多少个SIFT响应点，LSH算法原理，KD-TREE速度是否比LSH快（面试官好像不知道LSH，用的是KD-TREE），sift特征（如何提取，做差分运算的目的（相当于获得高频信号，也可以在频域实现），sift特征有哪
团队背景： 是的，可能你听说过不少我们的事迹，小学生，军装照，前世青年等都是我们的作品。 职位诱惑： 企鹅公司，不解释；团队氛围好，图像视频技术牛，老板NICE；公司免费早餐，全市各个角落班车直达，内部体验福利，安居贷款等福利，让你没有后顾之忧。 招聘职位： Android开发工程师 2人 iOS开发工程师 2人 算法工程师 2人 后台开发工程师 1人 WEB前端开发工程师 1人 感兴趣的同学可以注明申请岗位，发简历到：ttpic_dev@qq.com。 ---- 岗位详情如下： Android开发工程师
最近半年多，除了“一键修图”算法之外我还做了其他什么算法？ 1.实时单图HDR算法(颜色矫正，智能曝光) 2.多图曝光融合HDR算法(最高支持八百万像素左右) 3.模拟热能探测算法 4.防伪探测算法 5.美容磨皮算法 6.图像智能裁剪算法 以上demos下载链接:http://pan.baidu.com/s/1c1vH19e (密码: gaozhihan) 2016.04.19更新: 优化单图HDR算法，改进背光图片的修复。 新Demo下载: http://files.cnblogs.com/files/t
既然你已经打开了这篇文章，我想你一定是对计算摄影学非常好奇。计算摄影是什么？它跟数字图像处理有什么区别？跟现在大火的计算机视觉有什么区别？跟传统的摄影有什么区别？ 我希望这篇文章能部分解答你的疑问。
作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
还是想感慨一下，学习最快的方式还是有明确的需求，这样才能够有足够驱动力去完成。当然现在的学生的学习条件是真的好，毕竟在我小学的时候，拥有一台电脑真的很奢侈的一件事情，但是现如今的孩子们都在学习各种机器人的技术，真的是发展飞快。祝你们未来一切顺利呀~~~
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享图像和视频超分辨相关的资源。
我们无法使用modelsim软件对一帧或者几帧图像直接读入到modelsim软件系统里面或者使用modelsim直接输出一帧或者几帧图像，但是modelsim软件可以通过verilog代码读取或写出txt文件。同时matlab又是强大的图像处理工具，这就给我们提供了思路。
智能处理与编码算法产品化 Topic 《快手智能处理与编码算法产品化之路》 陈宇聪 快手 视频图像算法引擎负责人 视频转码过程中涉及方方面面的视频图像算法，如何将算法有机地结合起来，打造成为行业领先的视频转码算法产品？通过多年的业务场景打磨和积累，快手音视频走出了一条自己的产品化之路。 本演讲将详细介绍视频图像引擎Atlas和智能转码算法框架CAPE的发展历程，以及「质臻影音」「质臻轻流」等转码产品的推出和应用。 媒体传输协议的演进与未来 Topic 《媒体传输协议的演进与未来》 周超 快手 传输算法负
bokeh百度百科的解释 摄影镜头光圈大小和拍摄距离决定了拍摄时的景深，相对于焦点位置，焦点前与焦点后的被拍摄物体会显得模糊，这个模糊区域被称为焦外。 焦外具体的模糊程度还受到镜头中镜片单体和组合的物理特性影响，形成了由镜头不同而得到的不同的焦点外的图像。于是焦外成像这个技术名词出现了。 优秀的焦外成像柔顺而迷人，色彩过渡自然，丝毫不逊色于焦点处的图像魅力。 最典型的例子，就是夜景拍摄中的远景模糊炫丽的灯光效果。 由于算法逻辑比较简单，就不多解释。 简单的说就是以半径圆圈内的各通道基于明度进行权重计算。
使用Sonic进行跨网段部署，助力海外业务的公司进行专项检测。提供定时任务充分利用无人值守时间回归UI测试，省时省力。自研随机事件测试与UI遍历W测试，支持打通Jenkins的DevOps流程，Sonic提供图像识别，后续还会添加poco控件，助力游戏公司测试效率。趣味交互让用户不再感到繁琐。丰富图表展示，用户实时洞察用例执行情况，把控产品质量。
一、需求分析 在自动化行业中的上位机软件类型一般分为以下几种： 1、组装设备的上位机软件 该类型的软件一般有以下功能： 1）和PLC通信； 2）和相机通信，界面显示图片以及通过图像算法获取算法计算结果； 3）各种参数开放到界面可设置； 4）数据的保存，将数据以csv、txt等格式进行保存； 5）日志用于问题分析 2、测试设备的上位机软件 该类型的软件一般有以下功能： 1）和PLC通信； 2）和各种仪器通信，比如距离传感器、流量传感器、压力传感器等，通信方式为串口通信、USB通信、Tcp通信，曲线显示数据； 3）各种参数开放到界面可设置； 4）数据的保存，将数据以csv、txt等格式进行保存； 3、运动控制软件 1）直接通过运动控制卡来控制电机，所以不需要和PLC通信，常见控制卡为固高、研华、雷赛、凌华、翠欧等； 2）和相机通信，界面显示图片以及通过图像算法获取算法计算结果； 3）和各种仪器通信，比如距离传感器、流量传感器等，通信方式为串口通信、USB通信、Tcp通信、曲线显示数据； 4）各种参数开放到界面可设置； 5）数据的保存，将数据以csv、txt等格式进行保存&
柯洁被AlphaGo虐哭的场景，想必大家历历在目： 输到没脾气的柯洁，承认人类在计算力和认知上确实有极限，他是这样说的：“我不会再跟它去下棋了，真的是太残酷，太难以接受。从头到尾，我都看不到明显的胜机
计算机视觉研究的最终目标是使计算机能通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力，在深度学习发展起来后，卷积神经网络被广泛应用到图像定位、目标检测、目标分割、目标跟踪、行为识别等应用方面。
以上分为：软件控制流程、图像算法、图像效果，这是相对于Android平台来划分的(图片来源于韦东山老师专家计划的Camera相关章节的学习笔记)。对于驱动工程师，我们只需要关注以下两个点：
老早之前，有同学在问，有没有传统图像算法与深度学习结合的，其实这类的不是很多，之前学生研究期间有做过一些类似这类工作，结果还是很可以的，结果确实会比单独使用的好，但效率会比之前的一些技术慢一些，也就是就无法达到实时的效果。
LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站即将在11月4日至5日召开，本次大会将延续「音视频+无限可能」的主题，音视频技术在整体大环境的影响下，近年来呈现出迅猛的发展趋势。一方面，视频技术能力的普及，面向现有业务及场景视频化发展的道路存在相当激烈的竞争，从底层技术革新到针对实际场景的业务逻辑优化。另一方面，随着更多新概念、新技术的涌现，未来从生产到消费音视频在哪些新的业务、产品及场景下能够创造更多新的价值是我们迫切需要思考的问题。 视频化升级新思路 ——StreamLake音视频
2018年6月23日，养码场将会联合袋鼠云、3W举办一场关于“数据智能实践”的线下主题技术沙龙，借着这个由头，场主成功地搭上了作为讲师之一的袋鼠云高级算法专家胡丰。
LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站即将在11月4日至5日在北京丽亭华苑酒店召开，本次大会「StreamLake」品牌技术专场重磅加盟，将为大家分享StreamLake在媒体处理、媒体传输协议、播放器等方向上最新进展与落地应用。值得一提的是本届所有专场将以免费报名的方式邀请大家参与交流，同时我们也为参与专场的同学准备了现场惊喜大奖，让大家在LiveVideoStackCon的活动中真正的身心都愉悦。 扫描图中二维码或点击阅读原文,免费参与品牌专场活动,现场惊喜大奖等你拿！
对抗性攻击对于AI来说可能是致命的，最近研究发现，在停车标志上放置一个贴纸实际上可以欺骗AI，使其对标志进行错误分类，这可能会导致自动驾驶汽车不会停下。
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