纯python代码实现的,代码并不复杂,主要就是熟悉一个psychopy这个库的函数使用,前面都是psychopy的库函数使用,后面就是将收集到的数据保存为excel表格。
嗨,亲爱的读者们!欢迎来到这场计算机视觉的奇妙之旅!今天,我们将一同揭开计算机视觉的神秘面纱,而我们的向导就是一款强大的工具——OpenCV。别担心,我们将从零开始,一步步地领略计算机视觉的魅力。
Adobe Photoshop CC 2018是一款非常好用的图像处理软件,ps cc 2018已经正式更新到19版本,此次的版本有了较为大的更新,Adobe Photoshop CC 2018画面将会更加的美观,需要的可以下载!
在游戏开发中,通常对于性能的处理是比应用型的App要敏感一些.游戏中的操作往往比较频繁而且多数都需要立刻响应,若是性能问题导致用户体验卡顿,算是比较糟糕的情况了,对于大型游戏开发公司来说,会有专门的团队(也可能是个人)处理性能优化,其重要性不言而喻.在cocos2d的项目开发中,性能调节的入手点往往都是最先由纹理开始的.下面我们就来讲一下纹理的基础知识.
此 MATLAB 函数 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。 如果 X 和 Y 都是向量,则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。 如果 X 和 Y 均为矩阵,则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。 如果 X 或 Y 中的一个是向量而另一个是矩阵,则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量长度,则 plot 函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。如果矩阵的列数等于向量长度,则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵,则该函数绘制每一列对向量的图。 如果 X 或 Y 之一为标量,而另一个为标量或向量,则 plot 函数会绘制离散点。但是,要查看这些点,您必须指定标记符号,例如 plot(X,Y,‘o’)
在了解图像直方图前我们需要了解一个matplotlib库,matplotlib库和numpy可谓是一对好伴侣,就像泡面伴侣火腿肠一样。
matplotlib是Python中的一个第三方库。主要用于开发2D图表,以渐进式、交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力。
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
安装好 pygame 在第一次使用 pygame 的时候,pyCharm 会自动 install pygame。
在【Android 内存优化】自定义组件长图组件 ( 自定义组件构造方法 ) 基础上继续开发 ;
深度学习第一步就是制作数据集,手动去标注一些数据。本文将介绍一个用于图像数据标注的软件:labelme,并介绍它的安装方法,使用方法等。
前言 要开始正儿八经地写视频系列文章了。思来想去,从播放器入手,再合适不过了。视频文件,只有播放出来,才显示出了意义;只有播放出来,才暴露出各种问题。先理解播放的场景,才能更好地理解视频处理时所选取的策略。 播放器做了什么 播放器播放视频,就是一步步剖开视频的内容,显示在屏幕上。 最简单的理解方式,是把视频文件看做一个容纳了很多图片的容器。播放时,从容器里取出一张图片,放到屏幕上显示,隔一点时间后,再从容器里取出下一张图,放到屏幕上。按次序把图片一张一张显示到屏幕上,等到最后一张也显示到屏幕上后,播放就完成
OpenCV 是一个强大的图片处理工具,尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起,这个第三方库也越来越受到重视,今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
在机器学习和神经网络中,关于猫狗的识别就像各语言的hello world一样,我也不例外,神经网络是一种监督学习方法,预想取之必先与之,所以首先是数据标注,通过labelme进行数据标注,将图片和标签进行关联,再通过神经网络对图片和标签进行训练也就是学习的过程,最后通过测试集进行模型预测也就是验证的过程。
plt.plot() 方法可以将给定的数据绘制成图片,再用 plt.show() 将图片展示出来
21 | Chrome开发者工具:利用网络面板做性能分析 页面是浏览器的核心,浏览器中的所有功能都是服务于页面的,Chrome开发者工具又是调试页面的核心工具。 网络面板 控制器 开始或停止抓包 全局搜索 禁止从cache中加载资源 模拟网络 过滤器 抓图信息:Capture screenshots 详细列表:重点内容 下载信息概要 DOMContentLoaded:页面已经构建好DOM,所需要的HTML、CSS和JS文件都已经下载完成 Load:浏览器已经加载了所有的资源(图片、样式表等) 详
本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
wkcv.link是一个C++头文件,定义了一些常量、类型和函数。让我们详细分析一下:
世界杯是足球界最重要的盛会,每四年举办一次,吸引了全世界的目光。作为一名程序员,我希望通过代码的方式来呈现这一盛事。
大数据文摘作品 编译:大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图,相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则,也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易,一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为,通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文,我们要重点解决以下两个问题: 1、使用Python绘制K线图
FullSceneAnti-aliasing(FSAA)是一种能够消除画面中图形边缘的锯齿,使画面看起来更为平滑的一种技术。而此抗锯齿(Anti-aliasing)的技术通常被运用於3D或文字的画面。其主要的方法就是将在图形边缘会造成锯齿的这些像素(pixel)与其周围的像素作一个平均的运算,来达到图形平滑的效果,但其缺点就是会造成画面有些许的模糊。
注意:从现在开始,教程将只涉及源代码的关键部分。如果想看完整的程序,你必须下载完整的源码。
(1)安装机器学习必要库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等;
今天我们在 PS 软件上,制作一个简单的帧动画,方便以后和 Flash 动画效果,做对比,我们会多做几个案例,更加熟练的掌握 PS 帧动画原理,这样在接触 flash 动画时,就能够很明显的区分两个软件在动图领域的优缺点。
词云图现在似乎成了各个互联网产品年终盘点的标准形式,比如我们的热搜,我们QQ音乐网易云音乐最喜欢的歌手最喜欢的歌曲等等,词云图实在是太契合互联网时代了。那么我们能不能自己也去画一个词云图出来?就用我们的Python来完成这个目标。
Graphics的Blit方法是比较简单也是比较常用的方法。最简单的作用是将一张纹理绘制到另一张纹理中。而在此方法中可以指定一种材质来实现特殊的效果,所以常和OnRenderImage方法配合使用来实现屏幕后处理效果。
前面我们针对 SVG 的解析和绘制做了介绍,SVG 是图片的一种形式,而另一种很重要的图片是:位图,包括 png、jpeg、bmp 等格式。位图的基本规则是,组成的基本元素是像素点,由宽度 * 高度个像素组成,每个像素存储了一个点的颜色和位置信息,颜色信息可以是 ARGB、RGBA、BGR 或 YUV 等组成。在手绘视频中,位图也是一种很重要的表现形式,因为我们在网上下载的图片,或者自己拍摄的照片,都是位图形式,我们可以用它来做成相册类型的视频等等。下面看一个用户使用来画Pro制作的视频中的截图,用户制作的
在群里面有人提到了这么一个实现:现有一段素材视频,想要对视频中的某个内容进行替换,换成自己的图片,这个怎么用 OpenGL 去实现呢?
python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展。
对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片,我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法,来打开图片。open方法接收两个参数,第一个是文件路径,第二个是模式。主要的模式如下:
该方法被用于绘制关键点的匹配情况。我们看到的许多匹配结果都是使用这一方法绘制的——一左一右两张图像,匹配的关键点之间用线条链接。
在客户端我们可以用 PhotoShop 等 GUI 工具处理静态图片或者动态 GIF 图片,不过在服务器端对于 WEB 应用程序要处理图片格式转换,缩放裁剪,翻转扭曲,PDF解析等操作, GUI 软件就很难下手了,所以此处需要召唤命令行工具来帮我们完成这些事。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 四位美少女,带着AI画画在ChatGPT的热浪中杀出了一片天地。 新“魔法”一出,瞬间吸引全场目光: 原本是一张四个闺蜜在沙滩边上的普通合影照: 在新魔法的加持下,“啪的一下”画风两极反转,瞬间进入唯美动漫风: 还有效果截然不同的,例如酱紫: 不仅是动漫画风效果上的惊艳,就连人物的pose也是保持得“原汁原味”,美女们这下子算是分分钟实现了动漫自由。 如此效果一出,也是引来了不少网友们的围观,直呼“在线求教程”: 也有不少人呼吁可以将这套玩法商
在实战的第二篇文章里,我们来学习一点计算机视觉(computer vision)中稍微基础的东西,同时也是比较重要的东西,简单的来说,计算机视觉就是研究如何让计算机模拟人的眼睛去观察世界的,最终的目的是,人类眼睛能做到的,计算机也能做到,人类眼睛做不到的,尽量让计算机做到,在人类眼睛的观察力等能力的基础上,尽可能的超越人类眼睛的准确度,观察力等能力,例如,模糊图像变高清图像,模糊视频变高清视频,人脸识别,植物识别,物件识别,等等。。。
putText方法接收图像,文字内容, 坐标 ,字体,大小,颜色,字体厚度这几个参数,我们用中文的函数原型说明如下:
导入混合图后,图像显示区会显示混合图每张子图,通过方向键左右切换,或者通过标注工具栏中图片id切换
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
在命令行输入JOIN(合并)命令,选择要转换的圆弧,然后输入L(闭合)的选项,就可以将弧线转换成圆。
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。
Photoshop是一款被广泛应用于数字图片处理和图像制作的软件,由Adobe公司制作和推出。它具有极强的图像编辑和处理能力,可用于设计Logo、海报、广告、插画和动画等多种类型的作品。今天我就来简单介绍一下这个强大的软件。
浏览器为我们提供了多种绘图方式。最简单的方式是用样式来规定普通 DOM 对象的位置和颜色。就像在上一章中那个游戏展示的,我们可以使用这种方式实现很多功能。我们可以为节点添加半透明的背景图片,来获得我们希望的节点外观。我们也可以使用transform样式来旋转或倾斜节点。
最早知道 canvas 的 globalCompositeOperation 属性,是在需要实现一个刮刮卡效果的时候,当时也就是网上找到刮刮卡的效果赶紧完成任务就完了,这次又学习一次,希望能加深理解吧。
现在有很多圆形图片的库,用来做用户头像等等,那么它的原理是什么呢,其实很简单。 BitMapUtil public class BitMapUtil { /** * 图片缩放 * wf.wh必须不能是int * * @param source * @param wf * @param hf * @return */ public static Bitmap zoom(Bitmap source, float wf
四. 问题:CPU 和 GPU 的 Memory 是有数据交换的,这种交换不会出问题吗?CPU 和 GPU 的计算速度一样吗?
这下大家应该知道了,帧就是一个静止画面,很多个帧一起就组成了视频、电影、游戏画面。
写着神经网络计算代码,对矩阵计算想整个清晰的展示方式,就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下,看看有没有人分享过代码?
所有的图块被光栅化转化为位图后,合成线程会生成一个绘制图块的命令DrawQuad,然后该指令提交给浏览器进程,浏览器接收到DrawQuad命令,从GPU内存中读取图片输出到显卡后缓冲区,显卡将后缓冲区内容交换至前缓冲区,由屏幕已60HZ的频率刷新显示图片
号外!号外!现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了!本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
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