当用户从照片库中选择一个时，图像被旋转 - 腾讯云开发者社区

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一网打尽位图与矢量图

栅格图形常见压缩方式：从位图图片中选择最有代表性的若干种颜色（通常不超过256种）编制成颜色表，然后将图片中原有颜色用颜色表的索引来表示。这样原图片可以被大幅度有损压缩。...适合于压缩网页图形等颜色数较少的图形，不适合压缩照片等色彩丰富的图形。矢量图形，图像被描述为一系列几何形状，矢量文件中的图形元素成为对象。...栅格图形的工作是描述哪个方格应该填充什么颜色，而矢量图形的工作是描述要绘制从某个点到另一个点的直线或曲线（绘图指令）。...存储栅格图形，可以表现色彩的变化和颜色的细微过渡，产生逼真的效果，因此保存时需要记录每一个像素的位置和颜色值，占用较大的存储空间。...如：用来表示照片、扫描的图像及计算机截屏图。矢量图形，用于精确测量和放大绘图以查看细节。

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AI 行业实践精选：利用深度学习识别交通信号灯

SqueezeNet 模型似乎是一个非常不错的选择，它有一个用 ImageNet 数据库进行训练的预先训练模型，而且 ImageNet 数据库可以很方便地从 Caffe 的 Model Zoo 中获取。...当对这些情况的检查接近尾声时，我注意到，这些错误大都存在于训练集中，而不是训练好的模型中。我决定修复训练集里的这些问题，因为这些错误会使模型出错，使模型的普及变得困难。...在训练过程中，我对模型集里不同模型的变型做了些实验。重新训练出来的模型，尽管单独使用时精度较低，但当它与其他预先训练的细调过的模型组合在一起时，精度获得了极大的提升。...当训练模型时，它们很容易也很迅速地实现了过拟合，这可能是因为带标签的数据不够多造成的。如果我能注释了更多更大量的图片的话，也许是能起作用的。...在训练过程中，图像被随机地旋转90°、180°、 270°或者根本不旋转。在测试过程中，模型#1中描述的10个变量，每一个都会在旋转90°、180°或270°的过程中新生成3个以上的变量。

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机器视觉对制造业的重要性

在制造工厂中手工检查每件设备不仅耗时，而且成本高昂且失误。这个想法是只在设备出现故障或出现问题时才修复设备。但是，利用这种技术来恢复设备可能会对工人的生产力、制造质量和成本产生重大影响。 ...货物检验制造业公司可以使用机器视觉系统来检测物理产品中的故障、裂缝和其他瑕疵。此外，在制造产品时，这些系统可以轻松检查准确可靠的组件或零件尺寸。货物图像将由机器视觉系统捕获。...与照片标签中包含的OCR文本一样，可以根据数据库检索和验证包装或文档。这样，信息不准确的产品可以在出厂前自动识别，从而限制误差幅度。...当组件通过制造工厂时，视觉系统从各个角度捕获图像以生成3D模型。当这些图像被组合并输入AI算法时，它们会检测到任何错误的线程或与设计的微小偏差。...该技术在汽车、石油和天然气、电子电路等制造业中具有很高的可信度。基于视觉的模切制造过程中最广泛使用的模切技术是旋转和激光模切。旋转使用硬质工具和钢制刀片，而激光使用高速激光。

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苹果遭火速打脸：照片扫描AI被逆向工程，英特尔工程师发现漏洞

月初，苹果表示将在iOS 15、macOS 12中加入对用户照片的检测，目的是遏制儿童色情与虐童照片的传播。苹果还一再强调这项技术的安全性和准确性。...几个小时后，另一位来自英特尔的工程师就发现了该模型的一个bug。这让苹果十分尴尬。...如何提取NeuralHash模型对于macOS用户或者已经越狱的iOS用户来说，找到NeuralHash模型文件非常方便，就在以下路径中： /System/Library/Frameworks/Vision.framework...解压前首先需安装LZFSE解压工具： brew install lzfse 将net和shape解压，和权重文件放在一个文件夹中： dd if=NeuralHashv3b-current.espresso.net...这项技术保证图像被压缩或者大小被调整的情况下，哈希值依旧不变。

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Facebook推出人脸识别新功能，防止用户肖像遭滥用

从明星到普通人，每个人都面临着个人肖像被滥用的风险。全球最大的社交媒体Facebook曾在2010年推出人脸识别功能，用户上传照片时可以标记出好友。系统会记录这些数据。...当其他人上传包含你在内的照片时，即使上传者没有标注你，你也会收到提醒。收到提醒后，你有若干选项：标注自己、置之不理、联系上传者删除照片，或向Facebook举报。...但是，这个新功能也有局限：只有当你拥有查看照片的权限时，你才会收到提醒。 Facebook表示，Facebook会尊重用户在发布照片时所选择的隐私设置，例如面向好友、公开或是特定联系人。...如果有人使用你的照片创建虚假账户，Facebook会在第一时间提醒你。...Facebook从2010年开始使用人脸识别技术，技术人员对标记过的照片像素进行分析，生成一个叫做模板（template）的字符串。用户将照片或视频上传到Facebook时，图像将和模板进行对比。

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Facebook推出人脸识别新功能，防止用户肖像遭滥用

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用AI实现隔墙“透视”，准确率达97%，这家中国公司研究入选CVPR

当携带MNIST数字信息的相干光经过挡板漫反射后，形成散斑图。虽然由散斑图复原物体有困难，但是可以用AI算法，对障碍物后面的数字变化进行实时识别。 ?...仅仅能识别数字图像还不行，研究人员还尝试从散斑图找到中得到墙后面隐藏的人，已经他正处在什么姿势。 ?...在处理图像时，AI算法用了两个网络： 1、SimpleNet，它用来对10个数字图像进行分类，包含4个卷积层，完全连接层中由1024个神经元。...由于全息图像的每个区域都包含被拍摄物体的全部信息，为了减小计算量，研究人员只选取照片中200×200的一小块区域，从拍摄的1万张照片中选取95%作为训练集，5%作为数据集。...输入图像被裁剪至224×224。 ? 准确率最高97% 在识别MNIST手写数字的实验中，算法的平均识别准确率均在91%以上，最高可达97%。 ?

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基于STP文件的智能比对系统技术介绍

系统包括前端Web界面、后端处理服务器、图像数据库和深度学习模型模块，形成完整的数据流和工作流。前端Web界面：用户通过浏览器上传STP文件和实物照片，浏览和操作3D模型，查看比对结果。...通过Web前端的3D渲染技术，系统能够将STP文件中的模型展现为可交互的三维图形，支持旋转、缩放、平移等操作，使用户能够直观地查看设计图纸的各个细节。...自动生成多视角JPEG图片为了便于比对和后续检索，系统能够从STP文件中自动生成多个视角的JPEG图片。该过程利用图形学技术，将三维模型渲染成二维图片，通常在不同的方向和角度上进行拍摄。...用户可以根据需求自定义生成的视图数量和角度，默认情况下系统会生成8个常见视角。这些视图图像被自动保存并上传到图像数据库，作为比对的基础数据，后续的比对工作将依赖这些图片与上传的实物照片进行匹配。3....实物照片与设计图纸的智能匹配用户上传的实物照片会被系统中的图像识别模块处理。

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一网打尽位图与矢量图

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ps2023胶片滤镜插件Alien Skin Exposure

接下来我以给照片添加文字为例向大家展示Exposure编辑图像的过程。双击打开软件，进入软件主界面。软件左侧是文件夹和滤镜库，右侧是编辑栏。点击文件，再点击从存储卡上复制照片，会弹出对话框。...从磁盘中点击选择需要编辑的照片即可预览图片，还可以重命名照片、设置导出文件夹等。设置完成后，点击好的导入照片。就可以开始编辑了。接着给照片添加文本。点击编辑，再点击水印，会弹出编辑水印的对话框。...点击移动、旋转右边的“+”，等它变为“×”时，预览区的照片旁会出现一个圆圈，拖动圆圈可以修改文字的位置，点击圆圈上的圆点还可以旋转文字。点击添加水印项目，可以给照片添加多种文字效果。...文本添加完成后，点击保存，会弹出对话框，在对话框中输入名字、种类和描述，点击好的就可以保存为预设文本。但此时文本并没有出现在照片上，这时因为添加文本需要在导出这一步执行。...点击文件，再点击导出，设置好文件名、导出位置、文件格式等，再在元数据水印这一栏，选择之前预设的文本。选择水印项目后，鼠标悬停在放大镜上可以预览照片。最后点击导出添加文本。

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Facebook详解全景照片修复技巧

如果直接提供完整分辨率的版本，那么会导致当用户滚动消息流时其他内容加载缓慢，并占用大量内存去处理照片。...这些立方体图随后被保存为多种分辨率，而每种分辨率都被进一步分拆为独立的、更小的512x512图片。当360度照片被查看时，我们判断在当前窗口中应当渲染什么样的分辨率和什么样的平铺效果。...在训练过程中，我们用随机生成的倾斜值和滚动值去人工旋转每个训练样图。...利用每次运行中得到的倾斜值和滚动值，我们计算此前应用至照片的旋转。表达这种旋转的最有效方式是使用3D图像中常用的一种工具：四元数。我们随后计算另一组四元数，以表达该网络计算出的旋转。...以上计算方法利用了四元数，因为这是计算3D旋转中差异和平均值的有效方法。不过，我们现在需要给每张照片贴上新的倾斜值和滚动值，因为数据集照片最开始可能并不是准确竖直的。

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学界 | 全景照片不怕歪！Facebook 用神经网络矫正扭曲的地平线

太平洋那头的Facebook也没闲着，从去年上线类似的功能以后，全世界 Facebook 用户们已经上传了七千万张全景照片了。...每张全景照片都会被转换为一张立方映射图，Facebook 之前也有类似的方法用在全景视频中。...然后这些立方映射图会以多种不同的分辨率存储下来，而且每一个分辨率的版本都会分割为许多张小的 512x512 分辨率的图像。...当用户在信息流里刷到一张全景照片的时候，程序就会计算当前窗口渲染时需要哪种分辨率、以及用哪些小图像来拼贴成大图。...以上公式中的计算都使用了四元数，因为它们用于计算差值和3D旋转的均值时非常好用。但是，这样就需要给每张图片计算新的 x 轴和 z 轴旋转值，因为数据集中的图像一开始的时候并不是完全平直的。

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数据增强之图像变换与自定义transforms

在照片的拍照过程中，可能会由于设备、光线问题，造成色彩上的偏差，因此需要调整这些属性，抵消这些因素带来的扰动。...[max(0, 1-a), 1+a] 中随机选择；当为 (a, b) 时，从 [a, b] 中选择。...hue: 色相参数当为 a 时，从 [-a, a] 中选择参数。其中 0\le a \le 0.5 。当为 (a, b) 时，从 [a, b] 中选择参数。...如(a, b)，则会随机选择 (a, b) 中的一个遮挡比例 ratio: 遮挡区域长宽比。如(a, b)，则会随机选择 (a, b) 中的一个长宽比 value: 设置遮挡区域的像素值。...=(0.02, 0.33)中随机选择遮挡面积的比例，从ratio=(0.3, 3.3)中随机选择一个遮挡区域的长宽比，value 设置的 RGB 值需要归一化到 0~1 之间。

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iOS开发常用之图像浏览及处理

CLImageEditor - 超强的图片编辑库，快速帮你实现旋转，防缩，滤镜等等一系列麻烦的事情。 ios-image-filters - 图像滤镜，库比较旧了，很容易崩溃。...MWPhotoBrowser - 一个非常不错的照片浏览器，在github的star接近3000个，解决MWPhotoBrowser中的SDWebImage加载大图导致的内存警告问题。...PhotoTweaks - 这个库挺赞的，正好是对图像操作的。 Concorde - swift，Concorde，一个可用来下载和解码渐进式JPEG的库，可用来改善应用的用户体验。...支持旋转，双击指定位置放大等。 AGImagePickerController - 是一个图片选择器，支持图片多选，支持大图横滑预览，支持放大预览，支持横屏，支持所有的iOS设备。...更换头像 - 用户选取从相机或者相册获取图片，并且显示在查看上。 DouBanMeinv.swift - 抓取豆瓣美女图片，瀑布流显示。

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CV学习笔记(二十九)：交互式人脸活体检测

甚至可以画一个小头，引导用户摆在合适的位置。重点的重点是不合规姿态下，要有反馈提示！！！...三：边框检测现在网上人脸照片泄露非常普遍，从网上下载合法用户照片，视频再去欺骗检测系统也时常发生，结合实际的场景，在非法用户采取欺诈行为时，或多或少的会出现一些边框。...其中眨眼是既不需要高质量图像和额外设备也不需要用户高度配合的可以有效区分活体和照片的一种动态检测方式。因此本文选择了眨眼检测器作为活体检测框架的动态检测部分。...我们不难发现，EAR在眼睛睁开时是基本保持不变的，在小范围内会上下浮动，然而，当眼睛闭合时，EAR会迅速下降。...通过对视频序列中毎一帧图像计算ＥＡＲ值，同时统计ＥＡＲ值低于0.25的帧数就可以判断出眨眼次数。当眨眼次数大于２时，即判断该视频通过眨眼检测。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。...采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象 03 采集场景正常场景下，在合适的光源下，采集人脸的正面，包含正常完整的人脸轮廓...那么针对这个原理，在测试时需要考虑不同肤色，或者是面部特征过于复杂的案例，比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。再看人脸比对。实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。...比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。...因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ? 举个例子：有8个样本，分别拿十张照片与数据库证件照进行人脸比对，其中3个确实是人证统一，另外四个人证不同。

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深入了解CSS中的object-fit和background-size——CSS图片尺寸控制&应用场景

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。...考虑一下下面的例子，在这个例子中，图像被赋予了一个固定的高度。...使用案例和实例用户头像 object-fit: cover的一个完美的用例：封面是用户的头像。一个头像所允许的长宽比通常是方形的。将图像放在一个方形的容器中可能会使图像变形。...文本+背景图在这个用例中，决定是使用img元素还是CSSbackground，将取决于以下几点。图像是否重要？如果CSS因为某种原因被禁用，我们是否希望用户看到这个图像？...当我们使用object-fit: contain时，我们会从中受益。在下面的例子中，我们有一个图片的矩阵。当图像和容器的长宽比不同时，背景色就会出现。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。...采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象 ?...那么针对这个原理，在测试时需要考虑不同肤色，或者是面部特征过于复杂的案例，比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。再看人脸比对。 ? 实际应用场景中，人脸比对的本质是照片的比对。...比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。...因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ? 举个例子：有8个样本，分别拿十张照片与数据库证件照进行人脸比对，其中3个确实是人证统一，另外四个人证不同。

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为什么我的 CV 模型不好用？没想到原因竟如此简单……

计算机视觉模型表现不佳的原因有很多，比如架构设计缺陷、数据集代表性不足、超参数选择失误等。但有一个很简单的原因却常常被人们忽略：图像的方向。...人们基本上没意识到，几乎所有人都是以侧向方式将图像载入内存的，而计算机在检测侧向图像中的目标或人脸时的能力可没那么出色。数码相机如何自动旋转图像当你在拍摄照片时，相机会感知你向哪边倾斜。...当你在另一个程序中查看照片时，它们会以正确的方向显示。 ? 但棘手的问题在于, 你的相机实际上并没有在保存到磁盘中的文件中旋转图像数据。...下面是使用 Exiftool 读取的上面的鹅照片的 Exif 元数据： ? 注意 Orientation（方向）这个数据元素。它能指示图像查看器程序，在屏幕上显示图像之前将图顺时针旋转 90 度。...当图像方向正确时，谷歌的检测结果要具体得多——不仅能正确给出「Goose（鹅）」标签，而且置信度分数要高得多，这就好多了。如果你能如本演示中的那样看到图像是侧向的，那么这个问题要明显得多。

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人脸识别该如何测试

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一网打尽位图与矢量图

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苹果遭火速打脸：照片扫描AI被逆向工程，英特尔工程师发现漏洞

Facebook推出人脸识别新功能，防止用户肖像遭滥用

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用AI实现隔墙“透视”，准确率达97%，这家中国公司研究入选CVPR

基于STP文件的智能比对系统技术介绍

一网打尽位图与矢量图

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数据增强之图像变换与自定义transforms

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深入了解CSS中的object-fit和background-size——CSS图片尺寸控制&应用场景

Face Recognition 人脸识别该如何测试

为什么我的 CV 模型不好用？没想到原因竟如此简单……

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