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,帧 ...

这个最好理解,下面引用一下百度百科的解释 显示(屏幕)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少。 可以把整个图像想象成是一个型的棋盘,而的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。显示一定的情况下,显示屏越小图像越清晰,反之,显示屏小固定时,显示越高图像越清晰。 那么理论上来说肯定是越高视频的显示效果越清晰,可是实际生活中我们下载的电影视频文件中,1080P的文件有的是1GB,有的是3GB、4GB,有的要10GB小。他们的清晰层度当然不同。 在理解这个的前提下,我来举个例子,一个为1080P的原视频(未经压缩)被压缩成别为4GB 和 1GB的两个视频文件。 由于1GB的视频的压缩比更,所以在观看1GB视频的明显感觉到没有4GB视频清晰(虽然他们的都是1080P)。我再来解释码的概念。

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无损失放图片

无损失放图片概述有时候,从网上下载或者截图的图片的小有时并不能符合需求,这时就需要对图片进行一定的缩放处理。有没有什么办法能实现对低图片的放呢? 带着这个问题,查阅了部资料并试验了一部网站和平台,最终实现了简单的图片无损缩放,有技术实现(C++工程实现)也有软件实现。1.软件实现软件或者平台有很多,这里推荐几个。 (效果图在最后)1. http:waifu2x.udp.jp2. https:bigjpg.com3.BenVista PhotoZoom软件(公众号后台回复BenVista获取)2.工程实现图片一般为两类 所谓栅格图,也就是一个个像素点堆积而成的一个图片,当把一个图片放到一定程度时就可看到一个个像素点。本部采用网上的图像插值技术对图像进行缩放。 插值缩放的原理是基于目标中的点,将其按照缩放关系对应到源图像中,寻找源图像中的点(不一定是整像素点),然后通过源图像中的相关点插值得到目标点。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    debian设置

    在几乎所有的虚拟机安装的Linux上都有一个问题,就是安装后无法调整, 这个对于在虚拟上面操作体验非常差,好在有命令行可以解决这个问题。但是无法保存。 通过命令方式修改:这是图形化的debianLinux 下的用的方法,当然字符界面不需要设置。右键桌面选着在终端打开。 接着在虚拟机内输入命令:xrandr 回车,回车后看到一列信息,这里显示了虚拟支持的以及刷新。?然后复制这其中的,在终端下面输入命令:xrandr -s +。回车后屏幕瞬间更改。 但是这是临时的无法在重启后自动设置这。?永久设置左面右键,点击设置?选择显示,如果没有显示,可能是没有安装这个软件,在搜索里可以搜displays找到相关的安装 ??

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    视频比特

    清晰度由比特决定,视频尺寸和像素量由决定,比特越高越清晰(前提是保持不变),视频尺寸越,打个比喻,就是盒子,比特就是要装进盒子的东西,盒子了,能装的东西就多了,相当于了 ,能容下的比特就高了,比特高了,视频就更清晰了,但视频文件也越了,所以常说高的视频清晰,是因为越高的视频比特也调得越高,其清晰度始终取决于比特,比特是人通过软件可调整的,假如给一个很高的视频设置一个极低的比特 ----视频比特是多少,主要根据视频来确定。 通常情况下:1080*720的,用5000K左右就可以720*576的,用3500K左右就可以640*480的,用1500K左右就可以以上是视频质量相对比较好的视频比特。 网上许多视频,比特是相当低的(为了减小文件体积)。如下载的1080*720的视频,有的比特仅为1200K。 这类视频,清晰度也 是相当一般的。

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    CVPR 2020 论文盘点-超

    本文盘点CVPR 2020 所有超(Super-Resolution,SR)技术相关论文,总计21篇,超是CV领域传统方向,下面这张图让你一眼明白它要做什么。? 图片来自CVPR2019 Meta-SR算法论文 SR提升图像,又能增加图像细节,让放的图像看起来不那么“辣眼睛”。 这21篇文章中方向以做图像超居多有10篇,视频超3篇,人脸超2篇,特定领域超即深度图、光场、高光谱图像超各1篇,零样本超1篇,探索专用于超的数据增广方法的1篇, 最后还有一篇超技术的有趣应用:语义割1篇。 超用于语义割.Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentation作者 | Li Wang, Dong Li, Yousong Zhu

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    Ubuntu修改

    通常情况下,图形界面的发行版 linux 可以在 Setting->Device->Display 中直接设置多个屏幕的。 但是坑总是无处不在的,有时候明明用得好好的就出毛病了,而且不能在界面上设置。此时可以通过 xrandr 命令来直接设置。 实际上,只要显卡和显示器都支持某个,直接告诉显卡按照这个输出图像就好了,不用wayland去识别显示器。 修改后,在Displays里可以看到最新的。永久性问题最后,用这个方法有个最的问题是没法保存。每次重启过后还是没法识别显示器的,又回到修改之前的状态。 不知道是不是17.0.4特有的原因,毕竟我也是将系统升级为17.0.4之后才出问题的。

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    联想 usb-c 展坞不支持双支持 2560x1440

    联想 USB-C 展坞能不能支持 2560x1440 双屏吗?问题和解决计算机是使用 Intel 620 的显卡的,参考的文档上说的是能够支持双屏的 2560x1440 。 但是实际使用 DP 接口后,发现第二个显示器的一直刷不上去,同时刷新也只有 23 Hz。 经过考古后发现,USB-C 在实际显示的时候因为带宽的限制,是没有办法支持双屏的 2560x1440 显示。https:www.ossez.comtusb-c-2560x144013321

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    课程笔记7--fMRI数据的时间和空间

    而PET成像技术的时间一般是几钟,略差于BOLD fMRI,而空间是厘米级的,略优于EEG和MEG。 而BOLD fMRI则介于这些技术之间,其空间上至整个脑,下至小于1mm,而时间通常是几秒钟到一两钟,而随着技术的进步和新技术的出现,我们有可能进一步提高这些。 空间的上限约在400微米左右,其实现条件是强磁场、高成像或者植入线圈(这个植入就不能在人类脑上做啦,太恐怖了)。举个例子来演示一下fMRI的空间有多高。 二是因为被试间脑并不一样,导致标准化时产生误差。三是功能性解剖结构的个体差异。四是因为散调节效应。另外还存在的问题就是空间校准问题。 因为空间代表了我们真正看到很多信息处理和脑表征定位的程度,所以我们如果真的可以继续拓宽这些界限,那么我们就可以看到更多关于脑活动发生区域的信息。

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    Linux 终端修改;Linux 系统添加新的方法;

    linux 设置:找到合适的-cvt 生成参数-添加模式-使用图形界面选择;step1:找到合适显示器的 1366*768 1920*1080 等;step2:打开命令窗口 ,输入cvt 1920 1080(假设屏幕合适的为1920*1080)出现:Modeline 1920x1080_60.00  173.00  1920 2048 2248 2576  1080 保持更新,转载请注明出处;更多内容请关注cnblogs.comxuyaowen;注意:要是此刻使用的是远控软件,改变后,重新登录即可;

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    谈谈DPI、与缇

    在客户端开发的过程中免不了要接触的就是像素,屏幕,这些概念是比较常见的,但很多时候真的就只是用而已,并不知道他们到底是一种什么关系,想起之前做看图的时候,经常就会遇到一些很有意思的图片文件,那个时候就研究了一下这几个概念 基本概念先说这个最常见的概念,就是指有多少个像素,如果是屏幕,就是指屏幕有多少个像素。只不过通常提起屏幕都以宽*高的方式表达,类似 1366*768、1920*768 等等。 这就要看像素怎么来的,对于电脑来说,屏幕就是像素信息。 所以就把屏幕也串起来了这里以一个 23寸,屏幕为 1920*1080的显示器 为例:sqrt(1920^2^+1080^2^) 23 ≈ 95.77 ≈ 96。 总结缇是一个绝对的概念,无论在地球上的哪个地方,缇的长度都是绝对的;DPI 是一个可以自己设置的,每英寸的像素数;屏幕也是可以自己设置的,代表了屏幕上的像素点数。

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    适配方案

    本文由“壹伴编辑器”提供技术支持前言现在市场上的显示设备五花八门绿肥红瘦(主要是手机),所以屏幕适配是游戏开发过程中必不可少的步骤。 这次给享一个较通用的多适配方案,无论是什么奇葩都能完整地显示游戏内容。? 效果图本文由“壹伴编辑器”提供技术支持正文Cocos Creator 引擎自带的 Canvas 组件中有 Fit Height 和 Fit Width 属性来让游戏适配不同的,但是这两种方案都有各自的局限 : Fit Height 模式:适用于宽于高的屏幕Fit Width 模式:适用于高于宽的屏幕 ? —▼—这里我将适配做成了一个单独脚本(组件),将脚本挂载在场景中任意节点上之后(个人选择挂在 Canvas 节点上),即可在游戏开始时适配当前

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    引导式超高

    深度图+高RGB图像=高深度图01.什么是引导式超高引导式超是用于多个计算机视觉任务的统一框架。 它输入信息是含有某个目标物体的低源图像(例如,使用飞行时间相机获取的透视深度)和一个来自不同区域的高引导图像(例如,来自常规相机的RGB图像),目标是输出源图像的高版本(在我们的示例中为高深度图 02.为什么要使用引导式超高在计算机视觉领域中,引导式超重要应用是利用RGB图像引导的深度图像。举个例子,一般的机器人都配备有常规相机以及飞行时间相机(或激光扫描仪)。 后者一般只能得到较低的深度图,很自然的一个想法,是否可以利用RGB图像中的细节来提高其。除此之外,我们还可以利用引导式超在环境地图获得树高或生物量之类的参数。 01.实验结果我们进行两项实验:深度图的超和树高图的超。在较高的上采样因子(8至32)下,这种方式明显优于其他超方法。这是一些实验结果的展示。???

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    adb修改手机

    一.手机对照表 宽×高(标准值) 240×320 320×480 480×800 720×1280 1080×1920 1440×2560 DPI等级 LDPI MDPI HDPI XHDPI XXHDPI DPI数值 120 160 240 320 480 640 对应比例 3 4 6 8 12 16 PX 0.75 1 1.5 2 3 4 二.adb命令#查询adb shell wm size#修改为指定 adb shell wm size 1136x2480#恢复为默认adb shell wm size reset #dpi查询命令adb wm density#修改dpiadb wm density

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    | 综述!使用深度学习来实现图像超

    今天给家介绍一篇图像超邻域的综述,这篇综述总结了图像超领域的几方面:problem settings、数据集、performance metrics、SR方法、特定领域应用以结构组件形式, 2超SR问题定义LR(低图像)图像为以下处理过程的输出: ? 提升只在网络后端发生,计算复杂度提升。上采样只在一个步骤中进行,学习的上采样因子的难度很。每个尺度都需要单独的SR模型,无法满足多尺度SR的需要。 基于插值的上采样方法只能通过图像的本身内容提高图像的,并没有带来更多信息,相反还有噪声放、计算复杂度增加、结果模糊等副作用。2、转置卷积通过插入零值,进行卷积来提高图像的。 Upsampling Layers,如何设计出有效并有效的上采样层是值得研究的,特别是在放倍数较的图像超问题上。

    1.8K30

    minigui:获取屏幕(GetGDCapability)

    https:blog.csdn.net10kmarticledetails80965699 MiniGUI下获取屏幕用 unsigned int GetGDCapability (HDC hdc,

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    android多屏幕适配

    在这里享一下自己在开发中用到的方法。 首先要介绍一下drawable-mdpi、drawable-hdpi-1280x800、drawable-hdpi。这个相信好好看一下也明白。 就是代表着 320X480、1280X800、480X800三款屏幕图片资源包。其实适配也很多。我致说一种就行,其他家慢慢琢磨,或上网周转。?

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    像素、 区别 & 介绍

    是一张图片或显示面上 单位长度 内包含的像素数。等同于图像的 细节细腻 程度。举个例子,比如一张图片由100×100个像点组成,那么这张图片的像素数就是1万。 但是,如果这张图片边长为1英寸,那么其就是100点英寸,也就是100dpi。如果这张图片的边长是2英寸,那么这张图片就是50dpi。越高,图片显示就越细腻。

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    A*算法(CS RO)

    这些算法的性能在很程度上取决于搜索空间离散化的。通常,它们为给定域选择固定。因为更好的可以实现更好的可操作性,但它会增加状态空间的小,因此需要更多的搜索工作。 相反,较粗的可提供快速的探索行为,但会损害可操作性和搜索的完整性。 为了有效利用高和低离散化的优势,我们提出了多A *(MRA *)算法,该算法同时运行具有不同级别的多个加权A *(WA *)搜索,并结合了所有算法的优势他们。 除了这些搜索之外,MRA *使用一个锚点搜索来控制这些搜索的展。我们表明,相对于锚点搜索空间和完整的,MRA *的边界是次优的。 原文作者:Wei Du,Fahad Islam,Maxim Likhachev原文地址:https:arxiv.orgabs2004.06684 多 A算法(CS RO).pdf

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    深度爆发超(CS)

    尽管近年来单图像超(SISR)引起了人们的极兴趣,但所提出的方法仅限于学习图像先验知识以增加高频细节。 相反,多帧超(MFSR)提供了通过组合来自多个移位图像的信号信息来重建丰富细节的可能性。这一主要优势,以及连拍摄影技术的日益普及,使MFSR成为现实应用中的重要问题。 我们提出了一种用于突发超任务的新颖架构。我们的网络将多个嘈杂的RAW图像作为输入,并生成一个经过去噪的超RGB图像作为输出。这是通过使用像素级光流显式对齐输入帧的深层嵌入来实现的。 为了能够对真实数据进行训练和评估,我们还引入了BurstSR数据集,该数据集由智能手机爆发和高DSLR地面真相组成。我们进行了全面的实验析,证明了所提出体系结构的有效性。

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    【超】SRCNN | 开启超深度学习时代

    :https:arxiv.orgpdf1501.00092v3.pdf代码链接:https:github.comCVHuberSuper-ResolutionblobmainSRCNN.py背景图像超 (Super-Resolution,SR)是计算机视觉领域一个经典的问题,研究的是如何将低图像(Low Resolution,LR)转化为高图像(High Resolution,HR)。 对比传统SR算法,本文介绍的基于CNN的超算法—SRCNN模型结构简单、推理速度快以及重建质量高。?与传统方法对比上图展示了SRCNN与传统方法的性能对比。 上图展示的是所有方法在Set5数据集中的蝴蝶图像样本对比结果,SRCNN获得最高的PSNR值并且重建的高蝴蝶图像也更接近真实标签。 随着SRCNN的出现,超领域正式进入深度学习时代。如果觉得有用,就请享到朋友圈吧!△点击卡片关注AIWalker,获取最新CV爽文

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