HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。如何让HDR图像与视频也能够同时兼容地在现有的SDR显示设备上显示，是非常重要的技术挑战。色调映射技术(Tone Mapping)就是用来实现将HDR源信号，转换到SDR源信号的技术。在本系列中，我们将会详细地总结色调映射技术的相关问题，并介绍经典的色调映射算法。将分为三个部分：（一）是色调映射技术的综合介绍；（二）是图像色调映射算法的总结与经典算法介绍；（三）将介绍视频色调映射算法。接前贴，Let's go ahead!
对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。每张图像都可以转化成颜色分布直方图，如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。这有点类似于判断文本的相似程度。
二维数据可视化 1.基本绘图函数 plot(y):如果是复数向量，则以实部为横坐标，以虚部为纵坐标 plot(x,y) plot(x,y,s)：s表示字符串标记 plot(x1,y1,s1,...) 2.子图的绘制 subplot(mnp)或者subplot(m,n,p)：共m行，每行n个图 3.设置坐标轴 axis(xmin xmax ymin ymax):定义x轴和y轴的范围 axis(xmin xmax ymin ymax zmin zmax):定义x轴和y轴和z轴的范围 axis(xmin xmax
对于图像处理，我现在也是一知半解的程度，毕业后基本就没接触这些东西了，如果有理解的不对的地方，欢迎指出~
从4到1，成本是逐渐增大的，因此数据库的优化上，SQL语句优化是很重要的一个方面。
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
直方图在计算机视觉中应用广泛。例如，通过判断帧与帧之间边缘和颜色的统计量是否出现巨大变化，来检测视频中场景的变换。通过使用兴趣点邻域内的特征组成的直方图，来辨识兴趣点。若将边缘、颜色、角点等等的直方图作为特征，可以使用分类器来进行目标识别。提取视频中的颜色或边缘直方图序列，可以用来判断视频是否拷贝自网络。这样的应用数不胜数，直方图可以说是计算机视觉领域中的经典工具之一。
这篇文章是ICCV 2017的一篇模型压缩论文，题目为《 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，这篇论文的思想值得仔细品读。论文原文地址和Pytorch开源代码地址见附录。
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
【导读】许多研究已经证明深度神经网络容易受到对抗性样本现象（adversarial example phenomenon）的影响：到目前为止测试的所有模型都可以通过图像的微小扰动使其分类显著改变。为了解决这个问题研究人员也在不断探索新方法，L2 正则化也被引入作为一种新技术。本文中人工智能头条将从基本问题——线性分类问题开始给大家介绍解决对抗性样本现象的一些新视角。
关于HOG特征（梯度统计直方图）简单介绍一下，首先是对原图进行灰度化（hog统计的是梯度信息，色彩几乎没有贡献），再进行gamma压缩和归一化（减轻光照影响）。然后进行统计，首先是统计每个cell（代码里用的是4_4）里的梯度（包括大小和方向，大小用来加权方向）统计直方图，再把几个cell合并成一个block，作为这个block的hog的特征，并对这个特征进行归一化处理，可以进一步减轻光照影响。 合并成block的时候有两种方式，一种overlap一种non-overlap的，就是分块之间是否有重叠，各有优缺点，没有重叠速度快，但是可能由于连续的图像没有分到一个block里降低特征的描述能力，有重叠的就可以很好的解决这个问题，但是会带来运算开支加大。 如图，是一个11_9的图像，我们把橙色的3_3当作一个cell，统计其中的梯度方向并用幅值加权，假设我们分为9个方向，这样的话每个cell中可以得到9个特征，蓝色（2_2个cell）作为一个block，则每个block就会得到4_9=36个特征，这些特征是按照顺序串联起来的（保证空间特征），如果是overlap的话（边界不够一个block的舍弃），那么行方向可以有2个block，列方向也是有2个block，这样就会得到2_2_36=144维的一个特征，可以发现特征的维度还是很大的。
flashloan V1上存在如下的不足：从AAVE上得到的flashloan无法再AAVE上去使用，即nonReentrant
一些个人的工作经验，希望对后来人有帮助。首先总结下平时数据分析的一般步骤。 第一步：数据准备：（70%时间） 获取数据（爬虫，数据仓库） 验证数据 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集） 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔） 抽样（关键是随机） 存储和归档 第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联） 单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数 两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
接下来示例中，我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。（请确保在使用前已经安装vcd包，使用命令install.packages("vcd")）
这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。
一般情况下，我们说iPhone 8的屏幕是4.7寸屏，就是指iPhone 8的屏幕对角线为4.7英寸。 屏幕的单位是以英寸为单位，换算关系：1 inch = 2.54cm = 25.4mm。 2. 分辨率 历代iPhone的分辨率：
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一句话概括，GroupNormbalization（GN）是一种新的深度学习归一化方式，可以替代BN。
Face book AI research（FAIR）吴育昕-何恺明联合推出重磅新作Group Normalization（GN），提出使用Group Normalization 替代深度学习里程碑式的工作Batch normalization，本文将从以下三个方面为读者详细解读此篇文章：
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第八篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
上述直方图概念是基于图像像素值，其实是对图像梯度，每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念的真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Numpy包的使用，介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单用法，以及图像灰度变换，这一次为大家详细讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化。 图像的缩放、均
数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。
前文《序列比对（12）计算后验概率》介绍了如何计算某一位置可能状态的后验概率。那么可以据此找到某一位置最有可能的状态。即
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。
Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除)。它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常常见的操作，在网络的中间层如今也很频繁的被使用。
AI 科技评论按，全球计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2019（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）将于 6 月 16-20 在美国洛杉矶如期而至。届时，旷视首席科学家、研究院院长孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。在此之前，旷视每周会推出一篇CVPR'19 接收论文解读文章。本文是第 3 篇解读，旷视研究院提出一种全新模型——Meta-SR，可通过单一模型解决超分辨率的任意缩放因子问题。
随着深度学习的不断发展，神经网络广泛应用于不同的领域，取得远超以往的效果的同时深度网络模型的复杂度也越来越高, 这严重制约了它在工业界发展.
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗又亮，左边用于描述图像的暗度，右边用于描述图像的亮度。
单变量图（chart for one variable）是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量，就需要根据不同的数据变量类型绘制图。数据变量分为连续变量（continuous variable）和离散型变量（discrete variable）。
今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的，直到出现了CBIR(Content-based image retrieval)技术，依靠图片的内容去搜图。比较常见的图搜平台有百度、谷歌、拍立淘等，有些图搜技术已经能达到非常不错的效果。接下来我们做个测试，给出一个柯基宝宝的图片，分别用三家搜索引擎进行搜索：
机器之心报道 机器之心编辑部 原班人马打造，2023 年的 NeRF 进步神速。 2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像，生成效果非常惊艳： 三年之后，这支团队做出了更惊艳的效果：在一项名为「Zip-NeRF」的研究中，他们完整还原了一个家庭的所有场景，就像无人机航拍的效果一样。 作者介绍说，Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于
第一部分：启动一个深度学习项目 1. 应该选择什么样的项目？ 很多人工智能项目其实并没有那么严肃，做起来还很有趣。2017 年初，我着手启动了一个为日本漫画上色的项目，并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决，但却很吸引人，尤其是对于我这种不会画画的人来说！在寻找项目时，不要局限于增量性改进，去做一款适销对路的产品，或者创建一种学习速度更快、质量更高的新模型。 2. 调试深度网络（DN）非常棘手 训练深度学习模型需要数百万次的迭代，因此查找 bug 的过
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。 给定几何表面，通常用垂直于曲面的向量来推断曲面上某一点法线的方向是很简单的。然而，由于我们获取的点云数据集代表真实表面上的一组点样本，因此有两种方法： 利用曲面网格划分技术，从获取的点云数据集中获取潜在面，然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从点云数据集中推断曲面法线 本教程将针对后者，即给定点云数据集，直接计算点云中每个点的曲面法线
另外一种能够把二维图升高一个维度的方法就是热图，这种方法同样很厉害并且色彩也比较丰富。
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
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