游戏运行中，所有图像文件（PNG、PVR）都被加载成GPU可以理解的OpenGL ES纹理，而精灵则对应着这些纹理图。Cocos2D内置一个纹理缓存管理器（CCTextureCache）来保存这些纹理图，这样可以极大加速创建新精灵，并充分利用已有的纹理图。不利的是，如果收到内存警报，Cocos2D会将当前未使用的纹理图（即引用计数为1的纹理图）全部从内存中清除。 首先我们了解一下和纹理相关的概念。 3.5.1 纹理和纹理图集 所有游戏角色都是以图像的形式存储在iPhone和iPad设备的内存中，通常使用的格式是PNG或JPEG。这些图像一旦被加载入内存，它们将以一种未压缩的纹理格式来存储。PNG是苹果官方推荐的用于iOS设备的图像存储格式。 1 . 纹理（Texture） 游戏角色的图像文件在使用前必须解压缩，并转换成iPhone和iPad的GPU可以理解的格式，同时要加载进RAM（随机存储器），这样的图像称为纹理。GPU原生支持一系列压缩格式，如PVRTC，其他格式必须存储为未压缩的图像数据。OpenGL ES可以使用这些数据在屏幕上绘制图像，所使用的PNG图像文件虽然在闪存中不占用多少空间，但是因为要解压缩，所以会在内存中占用更大的空间。 2 . 纹理图集（TextureAtlas） 对于iPhone和iPad设备而言，内存是非常宝贵的。而且iOS设备的GPU使用共享显存，而不是独立显存，换句话说，GPU将使用主系统的内存来存储纹理图和几何图形。旧版iOS设备的内存是128MB。 让这种内存限制更捉襟见肘的是，旧版iOS设备中，图像填充到纹理中时，其长度和宽度必须使用2的乘方。虽然iPhone 3GS和iPhone 4、iPad等设备支持非2的乘方大小的纹理图，但在Cocos2D中，为了兼容所有设备，仍然使用2的乘方来填充纹理。当然，也可以在ccConfig.h文件中修改这一点。 为了节省内存空间，并减少纹理中的浪费空间，将把这些纹理拼合成为一个大的纹理图，称为纹理图集。纹理图集只是一个大的纹理图而已，其中包含所有的图像。想象有一大张纸，然后把自己的照片都贴在上面，在需要时从纸上把照片剪下来。如果想把所有照片一次性给别人，只需给这一大张纸就行，而不需一张张地递过去。OpenGL ES处理图像也是类似，如果使用纹理图集或精灵表单（Spritesheet）把所有图像一次性交给OpenGL ES来处理，比把单个图像逐个交给OpenGL ES处理要高效。 下面大致介绍CCTexture2D、CCTextureCache和CCTextureAtlas这三个纹理类。 3.5.2 CCTexture2D、CCTextureCache和CCTextureAtlas 在Cocos2D中，使用CCTexture2D（纹理）从图片、文本或源数据中创建OpenGL 2D纹理，所创建的纹理对象使用2的乘方来填充。根据创建CCTexture2D对象的方法不同，纹理的真实图片大小可能和纹理大小略有差异。另外需要注意的是，纹理内容通常是上下颠倒的！关于该类的更多内容，可以参考CCTexture2D.h。 CCTextureCache（纹理缓存）作为单例使用，用于加载和管理纹理。一旦纹理加载完成，下次使用时可使用它返回之前加载的纹理，从而减少对GPU和CPU内存的占用。关于该类的更多内容，大家可以参考CCTextureCache.h。 CCTextureAtlas（纹理图集）用来实现纹理图集。纹理图文件可以是PVRTC、PNG或任何Texture2D所支持的文件类型。CCTextureAtlas（纹理图集）可以对纹理图集的矩形进行实时的更新、添加、删除或重排序。关于该类的更多内容，大家可以参考CCTextureAtlas.h。 在Cocos2D的开发中，CCTexture2D和CCTextureCache在多个方法中都有体现，以CCSprite类的初始化方法之一为例：
AsyncDisplayKit 是一个UI框架，最初诞生于 Facebook 的 Paper 应用程序。它是为了解决 Paper 团队面临的核心问题之一：如何尽可能缓解主线程的压力？
首先从过去的 CRT 显示器原理说起。CRT 的电子枪按照上面方式，从上到下一行行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面，随后电子枪回到初始位置继续下一次扫描。为了把显示器的显示过程和系统的视频控制器进行同步，显示器（或者其他硬件）会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换到新的一行，准备进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新，这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。尽管现在的设备大都是液晶显示屏了，但原理仍然没有变。
Texture原名是AsyncDisplayKit，是Facebook的paper团队发布的一个基于UIKit的库，这个库能够将图片加载、布局计算以及UI渲染等操作均放在后台线程，进而可以极大地优化APP界面的流畅度。
本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客，我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景。当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢，今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应，而是给出几种Cell高度自适应的解决方案，然后对比起UI流畅度，从而得出一些UI优化的一些常规做法。今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit。 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库，本篇博客只是简单的涉及到一些基本用法，主
对象的创建会分配内存、调整属性、甚至还有读取文件等操作，比较消耗 CPU 资源。尽量用轻量的对象代替重量的对象，可以对性能有所优化。比如 CALayer 比 UIView 要轻量许多，那么不需要响应触摸事件的控件，用 CALayer 显示会更加合适。如果对象不涉及 UI 操作，则尽量放到后台线程去创建，但可惜的是包含有 CALayer 的控件，都只能在主线程创建和操作。通过 Storyboard 创建视图对象时，其资源消耗会比直接通过代码创建对象要大非常多，在性能敏感的界面里，Storyboard 并不是一个好的技术选择。
贾浩楠 胡子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这年头，“万物皆可《毁灭战士》”！（Doom） 极客们把这款猛男必玩的游戏移植到五花八门的设备上，iPod Nano、ATM机、示波器、验孕棒（壳）…… 现在连灯泡也可以了？ 一位外国全栈野生钢铁侠，直接找来了这只宜家出品的20美元灯泡： 然后Up主买了块小屏幕，经过一番改造，便成了这样： 看完demo，网友直呼宜家电灯泡已经远超自己当年的PC。 更夸张的是，这台机器的微处理器只有108kB内存。 要知道，毁灭战士的最低系统要
为了解释这个问题首先需要了解一下屏幕图像的显示原理。首先从 CRT 显示器原理说起，如下图所示。CRT 的电子枪从上到下逐行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面。然后电子枪回到初始位置进行下一次扫描。为了同步显示器的显示过程和系统的视频控制器，显示器会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换行进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新，这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。虽然现在的显示器基本都是液晶显示屏了，但其原理基本一致。
6月12日消息，日本半导体设备大厂东京电子（TEL）宣布，其等离子体蚀刻系统的开发和制造基地已经开发出一种创新的通孔蚀刻技术，可以用于堆叠超过400层的先进3D NAND Flash闪存芯片。开发团队的新工艺首次将电介质蚀刻应用带入低温范围，从而打造了一个具有极高蚀刻率的系统。
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
玩过游戏的同学们，都知道在游戏人物身上穿的那个叫皮肤，专业点将那个就叫做纹理图像。GLSL 支持在顶点和片段着色器使用纹理图像。
文章主要从统计方法、模型法和信号处理三个方面介绍了图像纹理特征提取的相关技术。统计方法主要包括直方图、灰度共生矩阵和小波变换等，模型法则包括马尔可夫随机场模型和分形模型等，信号处理法包括短时傅里叶变换和Gabor滤波器等。这些方法在图像纹理特征提取方面都有一定的应用，但每种方法都有其适用范围和优缺点。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Yang_Learning_Texture_Transformer_Network_for_Image_Super-Resolution_CVPR_2020_paper.pdf
论文名称：Re-Identification Supervised Texture Generation
近日，腾讯宣布推出一项名为 Paint3D 的技术，它能够根据文本或图像输入，为无纹理的 3D 模型生成高分辨率、无光照且多样化的纹理贴图，对任何 3D 物体进行纹理绘制。
由于为语义分割注释像素级标签非常费力，因此利用合成数据是一个很有吸引力的解决方案。然而，由于合成域与真实域之间存在域间的差异，用合成数据训练的模型很难推广到真实数据中去。在本文中，我们考虑到两个域之间的根本区别作为纹理，提出了一种适应目标域纹理的方法。首先，我们利用风格转换算法对合成图像的纹理进行多样性处理。生成图像的各种纹理防止分割模型过度拟合到一个特定的(合成)纹理。然后通过自训练对模型进行微调，得到对目标纹理的直接监督。我们的结果达到了最先进的性能，我们通过大量的实验分析了在程式化数据集上训练的模型的属性。
论文：Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer
用CGImageCreateCopy或者CGImageCreateCopyWithColorSpace
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的，也可能是相互之间互相依赖，这种依赖性可能是有结构的，也可能是按某种概率分布排列的，也可能是某种函数形式。图像
本文提出了一种基于总变差模型的纹理图像分割算法,并基于此算法进行了图像融合,同时探讨了图像矢量化和边缘提取。
一 、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
纹理分析是一种量化图像强度变化的图像分析技术。的基本原理，以及它们的优点、缺点和应用。这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。鉴于纹理分析应用广泛，本研究主要集中在生物医学图像分析领域，并整理了一份最新的生物组织和器官相关的疾病产生的纹理变化的列表，可用于查阅疾病的发病和进展。最后，总结了纹理分析方法作为疾病生物标记物的作用。本文发表在IEEE REVIEWS IN BIOMEDICAL ENGINEERING杂志。
和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！
这是前一篇文章的继续，在这第篇文章中，我们将讨论纹理分析在图像分类中的重要性，以及如何在深度学习中使用纹理分析。
图像资源又经常被称作贴图、图片，是游戏中绝大部分图像渲染的数据源。图像资源一般由图像处理软件（比如 Photoshop、Windows 上自带的画图）制作而成并输出成 Cocos Creator 可以使用的文件格式，目前支持 JPG、PNG、BMP、TGA、HDR 格式。
本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法，包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介绍了GLCM和LBP算子的原理，然后通过实验证明了基于这两种算子的纹理特征提取方法的效果。最后，介绍了灰度级-邻域系统和Gabor滤波器的原理和实现方法，并给出了实验结果。
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
回顾 解析（一） 解析（二） GPUImageFilter就是用来接收源图像，通过自定义的顶点、片元着色器来渲染新的图像，并在绘制完成后通知响应链的下一个对象。 GPUImageFramebuffer就是用来管理纹理缓存的格式与读写帧缓存的buffer。 GPUImageVideoCamera是GPUImageOutput的子类，提供来自摄像头的图像数据作为源数据，一般是响应链的源头。 GPUImageView是响应链的终点，一般用于显示GPUImage的图像。 琨君的基于GPUImage的实时美
题目：Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images 效果图 文章地址：arXiv:1603.03
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。 1. 纹理描述的统计方法 最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理，比如直方图的二阶矩是
使用纹理可以表示比较复杂的图形，比如磨损的金属，粗糙的皮肤，有褶皱的衣服等，而纹理映射也不是简单的坐标映射下就行，最容易想到的就是直接映射其实就是冲采样，会有走样问题。本篇就看下纹理映射涉及的问题。
也许你曾从橱柜里翻出家人们压箱底的老照片，而它们已经泛黄发脆，甚至有些褪色；也许你在拍照时不慎手抖，只好把糊成一片的照片都丢进“最近删除”。而微软亚洲研究院在计算机视觉顶会 CVPR 2020 发表的两项黑科技——基于纹理 Transformer 模型的图像超分辨率技术，和以三元域图像翻译为思路的老照片修复技术，将能让这些照片奇迹般地恢复如初。同时，图像超分别率技术将于近期上线 PowerPoint，未来也将有更多图像修复技术集成进微软 Office 产品中。
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream，风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具，并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
Lumen in the Land of Nanite，在PlayStation 5上运行的实时演示.
GLkit是苹果对OpenGL/openGl ES的一次封装，目的是为了简化苹果开发者使用成本,它的出现加快了开发者的开发速度。类似在OPenGL中出现的固定着色器的概念。但是只要是固定的就会有限制，无法进行自定义编程（顶点着色器，片元着色器）
自由视角人体合成或渲染对于虚拟现实、电子游戏和电影制作等各种应用都是必不可少的。传统方法通常需要密集的相机或深度传感器来重建几何形状并细化渲染对象的纹理，从而产生繁琐和耗时的过程。
AI 科技评论按：本文是北京大学门怡芳基于其 CVPR spotlight 论文为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
大多数用于检测人工智能生成图像的深度学习方法取决于生成图像的方法，或者取决于图像的性质/语义，其中模型只能检测人工智能生成的人、脸、汽车等特定对象。
https://developer-public-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/column/column/10335061/20230218-7260fae0.png
GPUImage 是 iOS 上一个基于 OpenGL 进行图像处理的开源框架，后来有人借鉴它的想法实现了一个 Android 版本的 GPUImage ，本文也主要对 Android 版本的 GPUImage 进行分析。
表示某类的无标签的图像集合（例如鸟类图像），任务是学习一个条件式生成模型，可以同时将背景、物体姿势、形状和纹理等因子编码到一个解纠缠的潜码空间（每个因子单独受一个潜码控制），并且通过结合这些因子可以组合生成逼真的新图像。
选自arXiv 作者：Matthew Tesfaldet等 机器之心编译 参与：路、李泽南 图画总是只能表现事物瞬间的形象，而动画则需要逐帧手绘，费时费力，人工智能是否能够帮助我们解决这一困难？近日，来自加拿大约克大学、Ryerson 大学的研究者们提出了使用「双流卷积神经网络」的动画生成方法，其参考了人类感知动态纹理画面的双路径模式。该动画生成模型可以参考相关视频，让一张静态图片变成效果逼真的动画。目前，该研究的论文已被 CVPR 2018 大会接收，相关代码也已公开。 项目展示页：https://rye
论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9274337
注：参考自bilibili系列视频，OpenGL 从入门到成魔-第7章-纹理和纹理坐标，更详细的内容可以从视频获取https://www.bilibili.com/video/BV1bZ4y1W7tX
给定一个人的图像，便能够以不同的姿势或穿着从另一个输入图像中获得的不同衣服来创建该人的合成图像。
纹理（Texture）是物体表面固有的特征之一。目前对于纹理尚无正式的定义，但一般认为它是由许多相互连接且常周期性重复的单元构成。与灰度特征不同，纹理不是基于单个像素点的特征，它通常与图像的尺度关系密切，且具有区域性和统计特征。
人类具有一种与生俱来的能力，可以轻松地想象3D几何和虚构出从不同角度看物体的外观，这基于他们对世界的先验知识。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
