没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA，这是CSDN某大佬说过的一句话，鄙人深信不疑。。。
动态类型指对象指针类型的动态性，具体地说就是使用id类型将对象的类型推迟到运行时才确定，由赋给它的对象类型决定该对象类型（说起来怎么这么绕口）,也就是说id修饰的对象是动态类型对象，其他在编译期指明类型的为静态类型对象，所以开发中如果不是涉及到多态，尽量还是使用静态的类型，这样编写错误，编译器会提前查出问题，可读性更高一点。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
数控机床作为制造业的母机,正向着高精度、高速度、高生产效率的方向发展。数控机床刀具在工件的切削过程中存在磨损和破损现象，刀具磨损状态的变化将直接影响工件质量并导致生产成本增加，定量换刀，刀具寿命不能得到最大应用，刀具磨损后也降低了生产合格率。
MIC-1816R嵌入式ARM测控一体机采用ARM Cortex-A9 i.MX6处理器，支持Ubuntu操作系统，提供Qt和C开发包、示例程序，集成4通道IEPE加速规信号采集、8通道电压电流采集、模拟输出和数字IO等，具有极高性价比，是设备状态监测和工业测控的首选方案。
Android音视频——编码介绍 Android音视频——相关介绍 相信不少小伙伴们工作一段时间都想如何进阶？很多一直做的都是应用层的APP开发，实现的基本都是UI效果，动画，机型适配，然后集成第三方的lib进行推送，支付，第三方登录，地图等的功能等等需求，如何学一点更深层次的东西？
硬件：RT-Thread官方ART-PI H750开发版，正点原子4.3寸RGBLCD屏（800*480） 软件：开发环境 MDK 或 RT-Thread Studio 1.1.5，TouchGFXDesigner v4.15 和 STM32CubeMX V6.0.1，env工具
伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
在平时的项目开发过程中，除了业务逻辑的编写以外，还有一些其它的琐事需要处理，比如资源更新、单元测试、资源压缩等。本文旨在说明如何通过脚本来处理一些代码逻辑之外的琐事，让开发者更加专注于业务的开发。
LUA脚本的好处是用户可以根据自己注册的一批API（当前TOOL已经提供了几百个函数供大家使用），实现各种小程序，不再限制Flash里面已经下载的程序，就跟手机安装APP差不多，所以在H7-TOOL里
前面发了一些关于 Shader 编程的文章，有读者反馈太碎片化了，希望这里能整理出来一个系列，方便系统的学习一下 Shader 编程。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。 随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解就越深刻。而深度学习模型也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领
SVG（Scalable Vector Graphics）是一种基于XML的矢量图像格式，它可以在不失真的情况下无限放大。然而，不是所有的设备和应用都支持SVG格式，而PNG（Portable Network Graphics）格式在互联网上得到了广泛的支持，它支持透明度并且无损压缩。因此，有时我们需要将SVG文件转换为PNG文件，以便在更多的环境中使用。
NCL作为一门气象专业语言，自带了很多气象届常用的算法和命令，比如各种强大的插值函数。
对于开发电商系统平台的技术有PHP、Java、JSP、ASP.NET、等语言，说句老实话，JSP、ASO.NET、属于比较老的技术语言了，慢慢地被PHP、Java开发技术取代。
Github开源地址：https://github.com/DawnMagnet/JSInterpreter-TencentOS
赶快去检查/配置环境变量，看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去，如果没有问题，重启VS即可
上一篇已经介绍了H.264和H.265之间的一些关系和基础，简单来说，H.265标准围绕着视频编码标准H.264，保留原来的某些技术，同时对一些相关的技术加以改进。
Libuv是一个高性能的，事件驱动的异步I/O库，它本身是由C语言编写的，具有很高的可移植性。libuv封装了不同平台底层对于异步IO模型的实现，所以它还本身具备着Windows, Linux都可使用的跨平台能力。
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
存在问题： 搞视频编解码的童鞋对此深刻理解，但是好多小伙伴在andriod或其他嵌入上做启动动画时候图像是如何转化存在一定的疑惑。 解决方案： 针对这些问题我们来简单了解了解。 在视频等相关的应用中，YUV是一个经常出现的格式。本文主要以图解的资料的形式详细描述YUV和RGB格式的来由，相互关系以及转换方式，并对C语言实现的YUV转为RGB程序进行介绍。 人类眼睛的色觉，具有特殊的特性，早在上世纪初，Young（1809）和 Helmholtz（1824）就提出了视觉的三原色学说，即：视网膜存在三种视锥细胞
本文地址：http://www.cnblogs.com/beer/archive/2011/05/05/2037449.html
选自arXiv 作者：AXel Sauer 机器之心编译 编辑：赵阳 扩散模型在文本到图像生成方面是最好的吗？不见得，英伟达等机构推出的新款 StyleGAN-T，结果表明 GAN 仍具有竞争力。 文本合成图像任务是指，基于文本内容生成图像内容。当下这项任务取得的巨大进展得益于两项重要的突破：其一，使用大的预训练语言模型作为文本的编码器，让使用通用语言理解实现生成模型成为可能。其二，使用由数亿的图像 - 文本对组成的大规模训练数据，只要你想到的，模型都可以合成。 训练数据集的大小和覆盖范围持续飞速扩大。因
Java 9 包含了丰富的特性集。虽然Java 9没有新的语言概念，但是有开发者感兴趣的新的API和诊断命令。 我们将快速的，着重的浏览其中的几个新特性： 模块化系统–Jigsaw 项目 模块化是一个
Java 9 包含了丰富的特性集。虽然Java 9没有新的语言概念，但是有开发者感兴趣的新的API和诊断命令。
littleVGL 是近几年开始流行的一个小型开源嵌入式 GUI 库,具有界面精美,消耗资源小,可移植度高,响应式布局等特点,全库采用纯 c 语言开发,而且 littleVGL 库的更新速度非常快,随着 littleVGL 的认知度越来越大,官方资料也逐渐丰富起来。
Python 3.7.0 版本于 6 月 27 号正式发布，该版本有多项重大的更新和改进，主要内容如下如下：
以下是百度百科对于H.265的介绍： H.265是ITU-T VCEG继H.264之后所制定的新的视频编码标准。H.265标准围绕着现有的视频编码标准H.264，保留原来的某些技术，同时对一些相关的技术加以改进。新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。具体的研究内容包括：提高压缩效率、提高鲁棒性和错误恢复能力、减少实时的时延、减少信道获取时间和随机接入时延、降低复杂度等。H.264由于算法优化，可以低于1Mbps的速度实现标清（分辨率在1280P720以下）数字图像传送；H.265则可以实现利用1~2Mbps的传输速度传送720P（分辨率1280720）普通高清音视频传送。
近期在微信群中看到大佬们有过讨论gui的话题，本人曾经也是关注过，但一直未深入，很多次擦肩而过，因此借这个契机，就研究下。
本文介绍了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super-Resolution）的图像压缩技术，该技术由Google开发，旨在提高图像分辨率和压缩效率，同时减少图像压缩带来的图像质量问题。RAISR技术基于深度学习，使用卷积神经网络来学习图像的稀疏表达，并使用优化的升采样和滤波器来合成高分辨率图像。该技术可以显著减少图像的比特数，同时保持良好的图像质量，是移动设备、浏览器和可扩展网络应用中图像压缩的有力竞争者。
我们将快速的，着重的浏览其中的几个新特性： 模块化系统–Jigsaw 项目 模块化是一个很通用的概念。在软件中，模块化可以运用到编写和实现一个程序和计算系统，他们都是作为独立的模块，而不是作为一个单一
本篇详细的记录了如何使用STM32CubeMX配置STM32L431RCT6的硬件I2C外设读取环境光强度传感器数据（BH1750）。
在开发 Flutter 的过程中打印日志是常用的调试方式之一，但 Flutter 内置的日志打印非常简单，下面介绍一个强大的软件包：logger。
LVGL的作者是来自匈牙利的Gabor Kiss-Vamosikisvegabor，LVGL用C语言编写，以实现最大的兼容性（与C ++兼容），模拟器可在没有嵌入式硬件的PC上启动嵌入式GUI设计，同时LVGL作为一个图形库，它自带着接近三十多种小工具可以供开发者使用。这些强大的构建块按钮搭配上带有非常丝滑的动画以及可以做到平滑滚动的高级图形，同时兼具着不高的配置要求以及开源属性，显著的优势使得LVGL蔚然成风，成为广大开发者在选择GUI时的第一选择。
本篇重点是讲LVGL的开发辅助工具，以及利用这些工具将LVGL制作UI之后移植到嵌入式Linux开发板上显示。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
自1985年首款FPGA诞生以来，FPGA已经是一名在电子信息领域征战了30多年的老兵，这名战功赫赫的老兵如今已经正式开赴了一个新的战场。但是FPGA并不是万能的。相对于串行结构处理器，其设计的灵活性是以工作量的增加为代价的。FPGA与ARM、DSP（如下图所示）的比较如下。
Mindstorms EV3于2013下半年上市，是乐高公司开发的第三代可编程机器人。我们通过一个简短的视频可以简短的看一下乐高EV3机器人到底能做什么？只要发挥想象空间，你就可以组装属于你自己的智能
选自arXiv 作者：Chitwan Saharia等 机器之心编译 机器之心编辑部 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 Imagen 结合了 T
它可以通过 USB / 网络连接Android设备，并进行显示和控制，且无需root权限。
本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章，知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进，发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search，论文基于弹性搜索（宏观+微观）在超分辨率问题上取得了非常好的结果。这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型，结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM，这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA（涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018）。
一、emWin介绍 emWin是Segger公司针对嵌入式平台开发的稳定、高效的图形软件库，适合用于任何图形LCD的操作应用，并可输出高质量的无锯齿的文字和图形，通过调用emWin提供的函数接口，开发嵌入式图形界面应用变得简单而快捷。
大型多模态模型近年来取得了显著进展，在包括图像和视频理解、数字代理开发[53]和机器人技术[24]在内的多个领域表现出卓越性能。要理解和处理广泛任务和复杂场景的必要性凸显了视觉编码器的重要性，而视觉编码器主要是指Vision Transformer。然而，ViT的二次空间复杂性和过多的视觉标记输出限制了其在多样和高分辨率任务中的应用。过多的视觉标记导致大型语言模型的计算负担大幅增加，远远超过了视觉编码器中二次空间复杂度引起的计算成本。这种视觉标记的冗余不仅牺牲了效率，还阻碍了视觉信息的有效提取[31；11]。尽管提出了一系列方法（表1；[31；27；49]）来修正ViT的二次空间复杂度，但它们未能解决视觉标记冗余的关键问题[5；28]。
最新教程下载：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第12章 GUIX Studio生成代码移植到硬件平台 本章节
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展，越来越多的算法涌现出来，人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。
今年以来，苹果显然已经加大了对生成式人工智能（GenAI）的重视和投入。此前在 2024 苹果股东大会上，苹果 CEO 蒂姆・库克表示，今年将在 GenAI 领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃 10 年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向 GenAI。
作者：David Berthelot、Peyman Milanfar、Ian Goodfellow
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