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在 Docker 容器中运行 macOS：接近本机性能，实现高效运行 | 开源日报 No.96

主要功能包括使用选择工具标记区域并删除或替换现有内容、扩展画布并自动填充与现有图像无缝融合的内容、通过文字描述或现有图片创建新图片等。...其核心优势和特点包括： 支持实时绘制 可以引导直接用草图或线条艺术创作 高分辨率处理能力，支持 4k、8k 及更高分辨率而不会耗尽内存 提供任务队列管理功能，可排队取消任务，并浏览历史结果和提示信息 louislam...命令转换为 compose.yaml 基于文件结构 Dockge 不会劫持您的 Compose 文件，它们像往常一样存储在驱动器上。您可以使用普通的 docker compose 命令与其进行交互。...该项目主要功能包括支持 X11 转发、iMessage 安全研究、iPhone USB 工作以及 macOS 在 Docker 容器中的运行。...其关键特点和核心优势包括： 支持使用 usbfluxd 在 Linux 上通过 VFIO 进行 iPhone USB 透传 可以将镜像移动到外部驱动器或块存储等位置来增加磁盘空间 提供了多种不同用例场景下创建容器的示例和指导

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CVPR 2022 | StyleSDF: 高分辨率三维一致图像和几何生成

作者使用一个基于坐标的 MLP 模型符号距离场(SDF)和辐射场渲染低分辨率的特征映射；然后使用 StyleGAN 生成器有效地将这些特征映射转换成高分辨率图像。...为了生成图像，首先从单位正态分布采样潜在矢量 \mathbf{z} ，从数据集的估计目标姿态分布采样摄像机方位角和仰角 (\phi, \theta) 。...此外，作者还将 StyleGAN2 的映射网络从8层减少到5层，并使用体绘制器映射网络中的 \mathbf{w} 潜码代替原始的 \mathbf{z} 潜码。...这种设计能够同时保留两方面的优势，体渲染器学习几何形状，显式地从物体的外观中分离出物体的姿态，并且在推断过程中能够完全控制摄像机的位置；StyleGAN2 生成器向低分辨率样本中增加了高频率细节，并模拟了很难用低分辨率体绘制器建模的复杂光传输效果...在预测图像是真是假的基础上，识别器还试图预测两个输入摄像机的角度 (\phi, \theta) ,使用平滑的 L1 损失: \mathcal{L}_{\text {view }}= \begin{cases

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摄像头基础介绍

说起摄像头大家其实并不陌生，因为我们生活中经常在使用，比如手机、数码相机、电脑上的摄像头，汽车上的摄像头，还有马路上交通违章摄像头，小区、银行和商场监控摄像头等等。 ?...摄像头一般具有视频摄像和静态图像捕捉等基本功能，它借由镜头采集图像（光信号）后，由摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转换成电脑所能识别的数字信号，然后借由并行端口或USB连接输入到电脑后由软件再进行图像还原...CCD（ChargeCoupled Device）：电荷耦合器件，可直接将光学信号转换为模拟电流信号，电流信号经过放大和模数转换，实现图像的获取、存储、传输、处理和复现。...CMOS的制造技术和一般计算机芯片没什么差别，主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带-电）和P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片记录和解读成影像...五、摄像头在自动驾驶中的应用 上述说了这么多摄像头的原理和基础参数，那么摄像头是如何帮助自动驾驶工作的呢？ 简单来说，摄像头就是扮演了“车的眼睛”。

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face-api.js中加入MTCNN：进一步支持使用JS实时进行人脸跟踪和识别

和往常一样，本文中为你准备了一个代码示例。我们将解析一个小的应用程序，这个程序将在浏览器中访问摄像头图像执行实时人脸检测和人脸识别，让我们开始吧！...在第2阶段和第3阶段，我们为每个边界框提取图像块并调整它们的大小（第2阶段为24×24，第3 阶段为48×48），然后通过该阶段的CNN传递它们。...在这个例子中，我会使用我的摄像头再次跟踪和识别一些《生活大爆炸》主角的脸，但当然你可以使用这些代码来跟踪和识别自己。 要显示网络摄像头中的帧，只需使用如下视频元素即可。...然后，可以使用faceapi.euclideanDistance直接计算查询面部描述符的距离（从你的摄像头图像到参考描述符）。...最后，我们将带有预测标签的文本和相对于边界框位置的距离再次绘制到覆盖层画布上： // 0.6 is a good distance threshold value to judge // whether

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深度学习的JavaScript基础：从浏览器中提取数据

在修改tfjs-core源码时，就体会到这种痛苦。好吧，既然无法避开，那就正面刚吧。 在python语言中，通过文件、摄像头获取数据，并不是什么难事。...庆幸的是，从HTML 5开始，现代浏览器提供了Canvas API，可以用编程的方式将像素绘制到屏幕上，也有相应的API提取像素值。...为了从Canvas元素中提取数据，我们首先需要创建画布上下文，在此上下文中，我们可以将图像内容绘制到画布上，然后访问并返回画布像素数据。...从网络摄像头获取图像 浏览器的MediaDevices API允许用户访问视频和音频设备，例如相机、麦克风和扬声器。它是更通用的WebRTC API的一部分。...元素中提取内容，将图像渲染到画布，然后提取画布中的像素。

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超分辨率专题 | 3 种方法、4 个教程、10 个数据集，一文 Get 核心知识点

警方在侦破案件时，通过监控摄像头可以得到犯罪嫌疑人相关图像，加快破案速度。然而，监控摄像头拍摄的照片放大后常常出现细节模糊的问题，这大大降低了警方获取关键证据的效率。...具体而言，输入低分辨率图像，用双三次插值法 (Bicubic interpolation) 将图像放大至目标尺寸，然后用 3 层卷积神经网络拟合低分辨率图像跟高分辨率图像之间的非线性映射，最后输出重建后的高分辨率图像...人像低质量图像重建比对 研究人员将 ESRGAN 和 BSRGAN 的重建图像与原始图像进行对比。结果表明，在正面、具有倾斜角度和复杂场景中重建后的人像在视觉质量和保真度上都有很大提升。...然而，现有的手绘或数字绘制无法保证初稿的高分辨率，这对于用户的视觉体验相当不友好。...直接使用： https://hyper.ai/datasets/30427 9.Sun-Hays 80 Dataset 超分辨率图像数据集 该数据集利用全局场景描述在图像数据库进行相关场景的比对和查找，

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原生小案例：如何使用HTML5 Canvas构建画板应用程序

以下是您可以使用JavaScript处理画布元素功能和交互的几种方式： 你需要使用canvas元素的ID在JavaScript中访问它，并获取绘图上下文。绘图上下文提供了在canvas上绘制的方法。...JavaScript代码指定了HTML文档中的画布元素，获取了2D绘图上下文，并在HTML文档的各个元素上设置了事件监听器，例如画布、按钮、颜色样本和输入字段。...如何将HTML5画布绘制保存为图像文件 将HTML5画布绘制保存为图像文件可帮助您与他人分享绘画或在其他应用程序中使用。...用户可以将绘画存储在本地设备上，或通过提供将其保存为图像文件的选项，将其上传到各种平台，如社交媒体、网站或在线画廊。...此外，保存绘画使用户能够稍后重新访问和展示他们的创作，增强了绘画应用程序的可用性和价值。以下是如何将HTML5画布绘制保存为图像文件的方法：使用JavaScript，您可以将画布绘制保存为图像文件。

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基于TensorFlow生成抽象纹理

由于内存和这些算法的可扩展性方面的限制，将输出分辨率提高到现代图像的分辨率（2880x1800）可能是不可行的。 在这篇文章中，我将描述一个非常简单的生成高分辨率的图像的方法。...然后，为目标输出图像中的每个像素查询一次网络，从而生成整个图像。这种方法可以用来生成高分辨率的图像，图像的分辨率大小将仅仅受限于内存，同时提供了一个缩放图像的优雅方式，并且图像会具有一些分形特性。...本质上，CPPN只是一个函数，c=f(x, y)，该函数定义了空间中每个点的图像亮度。这使得CPPN很适合生成高分辨率的图像，因为，给定像素的位置，你可以直接调用这个函数来获取每个像素的颜色或亮度。...探索神经网络的潜空间 生成.png和.gif图像的CPPN模型和代码可以在github上找到。我将使用代码作为参考，以通过IPython会话生成图像。...如果我们从z1一点点地移动到z2，然后在每步生成一个图像，我们可以看到由z1定义的图像是如何渐变为由z2定义的图像。我创建了一个如上所述生成.gif图像的方法。

1.2K80

低分辨率和畸变严重的棋盘格角点的自动检测

80%的角点，并且在更高分辨率下接近100%的角点正确提取，显著优于现有的实现，该方法的性能在多个不同分辨率、失真和模糊的测试图像集上得到了验证，这些测试图像集使用了不同类型的相机获取得到。...，然后尝试将它们合并回原始图案，作为一种基于区域的方法，它的优点是比基于直线的方法对噪声和模糊图像更具鲁棒性，下面是对该算法重要部分的逐步分析，在本文后续介绍中，我们将根据我们的需要对其进行调整。...B.一种新的四边形连接启发式算法 在最初的实现中，正确识别的黑色棋盘格被连接到它们的角上，我们发现它适用于高分辨率和大多数未失真的棋盘图像，然而，对于全向相机引入的失真，不一定要将最近的角点与给定的角点匹配...•对于每个候选对，关注它们所属的四边形，并绘制两条穿过各自四边形边缘中间部分的直线（见图6） •如果候选角点和源角点位于以这种方式绘制的四条直线中的每一条的同一侧（这对应于图6中的黄色阴影区域），则角点成功匹配...在更高分辨率的图像上，获得了近100%的角点识别。

1.5K50

基于成像激光雷达的鲁棒位置识别

从图像中提取ORB特征描述子，并将其编码到一个词袋向量中，用于识别点云的向量插入到数据库中，该数据库由DBoW维护，用于快速位置识别查询，通过匹配视觉特征描述子进一步验证返回的候选对象，为了剔除匹配的异常值...首先将具有强度信息的高分辨率点云投影到强度图像上，然后，从强度图像中提取ORB特征描述子，提取的描述符子转换成一个单词包（BoW）向量，这形成了原始点云的紧凑表示，使用这些向量建立DBoW数据库，并查询以进行位置识别...由于其低硬件成本要求和在纹理丰富的环境中的鲁棒性，基于摄像头的方法已广泛应用于各种SLAM框架中，用于闭环检测，此类方法通常从图像中提取视觉特征描述子，并使用DBoW在预先训练的视觉词汇表上将其转换为词袋向量...注意，在第四个示例中，我们的方法从悬挂在走廊上的海报中提取特征，以帮助检测。...图5：所有方法的ROC曲线和AUC，通过将报告的环路闭合检测与地面真值环路闭合进行比较，得到了结果。在所有方法中，所提出的方法在各种数据集上实现了最高的AUC。

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24K纯干货：OpenCV入门教程

，缝合图像来产生高分辨率图像，从图像数据库中查找相似的图像，从使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼并提高图像质量，跟踪眼睛的运动，跟踪脸部等。...读，写和显示图像 2. 读取视频并与网络摄像头集成 3. 调整大小和裁剪图像 4. 基本的图像过滤器使用的函数 5. 绘制不同的形状 6. 在图像上书写文字 7....右键单击图像并保存，尝试从图像中获取王卡。 ? 提示：使用paint来找到正确的坐标，最后使用调整大小来增加裁剪图像的大小。 “在寻求解决方案之前，请尝试自己动手做。” ?...绘制不同的形状 我们可以使用OpenCV来绘制矩形，圆形，直线等不同的形状。 矩形： 要在图像上绘制矩形，我们使用矩形函数。在函数中，我们传递宽度，高度，X，Y，RGB中的颜色，厚度作为参数。...现在使用imwrite，我们将裁剪的图像保存在目录中。

3K30

丰田研究院：自监督单目图像深度估计，数据和代码已开源

在这个由两篇文章组成的博客系列中，我们将深入研究如何设计和有效训练深度神经网络以进行深度估计（以及更多用途）。在第一篇文章中，我们将介绍在各种摄像头配置下使用射影几何进行自监督学习。...然后，我们使用如 PyTorch 这样的深度学习库，通过标准的预测误差反向传播，将精确的激光雷达测量数据重新投影到摄像头图像上，用于监督深度网络权重的学习。...正如在 SuperDepth 中一样，我们发现高分辨率的细节在这个设置中也是关键，但是这次我们走得更远。我们不再试图通过超分辨率恢复丢失的细节，而是着手在整个深度网络中有效地保存这些细节。...这些层可以替代传统的下采样和上采样操作，不同之处在于它们可以学习压缩和解压缩有助于深度预测的关键高分辨率特征。 ?...遗憾的是，这种设置破坏了多视角深度估计的标准计算机视觉方法，让摄像头之间的深度估计更独立性，从而可能导致不一致。 尽管摄像头之间的重叠很小，如果我们考虑到它们在时间上的关系，我们仍然可以利用它们。

1.3K41

高质量前端快照方案：来自页面的「自拍」

背景 将网页保存为图片（以下简称为快照），是用户记录和分享页面信息的有效手段，在各种兴趣测试和营销推广等形式的活动页面中尤为常见。...theory 具体来说，转换过程是将目标 DOM 节点绘制到 canvas 画布，然后 canvas 画布以图片形式导出。...源绘制到 canvas 画布上。...5.2 清晰度优化 清晰度是快照质量的分水岭 下图取自「权力的游戏」中两张优化前后的结果页快照对比。可以看到优化前的左图，无论是在文字边缘还是图像细节上，相较优化后的清晰度存在明显可辨的差距。 ?...在具体操作中，创建由 devicePixelRatio 放大的图像，然后使用 css 将其缩小相同的倍数，有效地提高绘制到 canvas 中的图像清晰度表现。

2.5K40

即将到来！多个新功能加入！Midjourney V6版本功能前瞻

：在新的V6版本中，会有更高分辨率的图像，并且可能会加入他们自己的图像升频器。...图像将更加准确和具有更多的细节 增加控制程度 更多微调 : 支持更高更细微的调整 002.可能的更新功能： 全新的Remix模式 Turbo模式：图像生成速度会快2-3倍 更多定价等级：也许是降价，也就是说...画布外绘制（Outpainting） 这将是一项新功能，使用户能够通过超越其原始边界延续图像来扩展他们的创作可能性——以一致的风格合并额外的视觉元素或探索新的叙事路径。...这种技术可以从较小的图像生成较大的图像，或者创建图像内容的合理推断。...（静电说：这种技术现在Photoshop beta版本中已经支持了，大家可以试试看） 3D绘图和视频 Midjourney团队还在 3D 和绘图/绘画支持方面做一些令人兴奋的工作。

56610

【Web技术】1528- 来自大厂前端页面截图方案

背景 将网页保存为图片（以下简称为快照），是用户记录和分享页面信息的有效手段，在各种兴趣测试和营销推广等形式的活动页面中尤为常见。...theory 具体来说，转换过程是将目标 DOM 节点绘制到 canvas 画布，然后 canvas 画布以图片形式导出。...源绘制到 canvas 画布上。...5.2 清晰度优化 “清晰度是快照质量的分水岭 下图取自「权力的游戏」中两张优化前后的结果页快照对比。可以看到优化前的左图，无论是在文字边缘还是图像细节上，相较优化后的清晰度存在明显可辨的差距。...在具体操作中，创建由 devicePixelRatio 放大的图像，然后使用 css 将其缩小相同的倍数，有效地提高绘制到 canvas 中的图像清晰度表现。

2.4K33

Tensorflow Lite人体姿势跟踪功能上线：基于PosNet的实时人体姿态估计

该应用程序对每张传入的摄像头图像执行以下操作： 从摄像头预览中获取图像数据并将它从「YUV_420_888」转换成「ARGB_888」格式。 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据的像素。...将位图裁剪并缩放到模型输入的大小，以便将其传递给模型。 从 PoseNet 库中调用「estimateSinglePose()」函数来获取「Person」对象。...将位图缩放回屏幕大小，在「Canvas」对象上绘制新的位图。 使用从「Person」对象中获取的关键点位置在画布上绘制骨架。显示置信度超过特定阈值（默认值为 0.2）的关键点。...为了将姿势渲染与摄像头帧同步。我们用单个「SurfaceView」来显示输出而不是对姿势和摄像头分别建立「View」实例。...「SurfaceView」通过获取、锁定和在「View」画布上绘图，无延时地将安卓的 surface 对象显示在屏幕上。

2K30

AVM-SLAM：用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

为了验证AVM-SLAM的效果和稳健性，我们提供了一个大规模、高分辨率的地下停车场数据集，可以在https://github.com/yale-cv/avm-slam上获取。...创建了一个典型地下停车场数据的大规模高分辨率数据集，包括四个环绕摄像机的图像、一个合成的鸟瞰图、四个车轮编码器的测量数据和一个IMU的测量数据。...AVM图生成 AVM对于生成鸟瞰图像以及增强SLAM系统的感知范围和稳健性至关重要。它对来自四个周围摄像头的鱼眼图像进行去畸变处理，并应用逆透视变换（IPM），将它们合并成综合的鸟瞰图像（见图3）。...关键帧到子地图的约束涉及关键帧和子地图之间的语义视觉约束，以及从语义环路检测中获取的语义回环约束。全局优化器周期性地对收集到的节点和边执行优化操作，随后更新每个关键帧和子地图的结果。...四个鱼眼摄像头形成了一个AVM子系统，以30Hz的实时速度生成鸟瞰图。所提出的基准数据集将公开包含四个鱼眼图像序列、一个鸟瞰图像序列、四个轮速编码器数据和一个IMU数据。 B.

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三维重建21-立体匹配17，端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图Wang Hawk

作者的基本想法是按下图一样将图像分块，并在每一块进行立体匹配获得视差图，再将视差图上采样融合为一整张视差图。当裁剪的比例很小时，每一块很小，这样就可以捕捉图像中的细节。...自顶向下的方法 自顶向下算法的思想是先估计低分辨率的视差图，然后将其上采样到所需的分辨率，例如使用双线性上采样，并进一步使用残差学习处理它们以恢复小细节和细结构。...3.1 附加原始图像信息 最基本的方式是把初始视差图和原始图像连接在一起然后用卷积层去提取特征，这样做的目的是为了在细化过程中利用原始图像的细节和纹理信息。...除了将彩色图像和视差图直接合并到一起提取特征，还可以从它们分别提取特征后再合并到一起。比如2018年另外一篇文章ActiveStereoNet[4]就是这样的。...比如下面这篇2019年CVPR的文章[6]将重建误差和几何误差分别附加到初始视差图上形成两个流，它们独立地使用一个卷积层进行过滤，然后进行批量归一化。

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ICCV2023 SOTA U-BEV：基于高度感知的鸟瞰图分割和神经地图的重定位

投影:我们将更深层的特征投影到更粗糙的BEV中，将更早期的高分辨率特征投影到更高分辨率的BEV中。...(a)预训练的backbone(蓝色)从汽车周围的所有6个摄像头中提取特征。第一个解码器(橙色)预测每个输入图像上的每个像素的高度。这个高度用于将每个摄像头的特征投影到3D空间的单个BEV中(绿色)。...更深层的特征被投影到较低分辨率的BEV中,然后以编码器-解码器方式上采样(黄色),具有跳跃连接。(b)说明从环视图像和高度到不同BEV层的投影操作。...我们应用经修改的逆投影映射(IPM)将图像坐标中的特征展开到BEV坐标中(参见图4 b)。...通过保持分辨率和通道的比率不变，我们可以将它们与跳过连接一起插入经典的解码器样式，产生最终的BEV输出(图4中的黄色部分)。 B.

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