YUV图像合成原理 引言：在视频监控中最常用的就是图像拼接和字符叠加，25FPS的视频流，如果每隔40MS就从各个通道中取一幅图像来合成，则可以看到一个实时的合成视频。...合成的过程也就是原始图像的拼接、缩放的过程，本文主要阐述UV分开存储的YUV420图像拼接的过程,实现下图的效果。...在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像，然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R－Y（即U）、B－Y（即...2 U=w/2*h/2 V=w/2*h/2 用表格数据得出来就是 二、图像合成过程 合成前的图像和需要合成到的目的图像如下图所示 需要进行采样缩放、贴图后就能实现图像合成 1、采样 这里不做详细介绍...由于合成图像的U/V数据已经隔行-存储的时候是连续的，所以UV拷贝的时候连续拷贝采样后长度/2然后进入合成图像下一行的U/V然后再拷贝，拷贝的高度为采样后图像高度h/2 上代码 //图像类型枚举 typedef
这一次我来给大家介绍一下图像合成与融合。...从图像中确定前景和背景的技术叫做抠图，英文对应：Image Matting，而将抠出的部分无缝的贴入目标图像的过程则称为图像合成，英文对应：Image Compositing....如果选择图像中中轴线作为融合后两个图像的分界线，那么融合过程可以表示为： ?...在实际实现过程中，为了节省计算量，可以考虑只用两层金字塔来融合： ? 这在需要融合多张图像时非常有用，例如下面我们需要将多张照片融合成一幅全景图像： ?...我在如下的Jupyter Notebook中展示了本帖中的相关操作，你可以对着它获取更深入的理解，也能够进一步掌握用Python来进行图像处理的一些技巧。
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法，是一种非常优秀的多曝光图片合成算法，对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果，但是也存在着两个局限性...，基本上有效的避免了《Exposure Fusion》的这两个缺陷，并且以此为基础，将Exposure Fusion扩展到了单幅图像的增强中。 ...一、Extended Exposure Fusion 这个文章虽然篇幅有十几页，但是实际上核心的东西就是一个：无中生有，即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像，然后利用Exposure...Fusion合成，这些新创造出的图像相对于原始的图具有更低的动态范围，具体的过程为： 确定一个参数Beta，有效范围是[0,1]，然后根据Ceil(1.0 / Beta)向上取整得到我们需要重新创建的图像的数量...论文里作者折腾了半天提出了下面这个计算式： 这个公式其实是个线性的公式，即图像整体变量或整体变暗，如果直接把这样生成的M幅图像合成，不用想，没有什么意义的。
当数据太少而无法训练GAN时，如何生成真实的图像呢。 本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法，我们的方法基于随机部分变形，因此无需深度学习（不需要GANs）。...由于注释图像少，以及在准备阶段有限的计算能力，基于GAN的方法在我们的挑战中是不可行的。...生成的图像具有完全合成的形态：合成图像中的解剖形状和尺寸与“固定”图像和“变化后”图像都是非线性差异的，因此胸部的生物标志物（如果有的话，例如椎骨形状或脊柱弯曲）也会发生非线性变化和合成。...拓扑差异导致错误注册，这表现为合成图像中的涂抹或压缩伪影。 插值伪影：由于合成体中的体素强度是通过插值计算出来的，因此图像与原始数据相比具有稍微模糊的外观。...下图解释了源和目标图像以及合成图像的另一个更详细的示例（两者之间正好50%的变形）。 ?
背景 这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文，医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态，包括CT到PET，MR到CT，CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。...目前用于磁共振到CT合成的深度学习方法依赖于同一患者的MR和CT训练图像的两两对齐。然而，成对图像的非对准问题会导致合成CT图像的误差。...对于多对比度合成，现有的方法一般学习一个从源到目标图像之间的非线性强度转换，要么通过非线性回归或确定性的神经网络，但是这些方法可能会在合成图像中丢失结构细节。...本文的贡献 这篇文章提出了一种基于条件GAN的多对比MRI图像合成的方法，实现MRI中T1,T2的相互转化合成，用对抗损失函数来保持图像的中高频细节。...然而，由于数据质量差，患者频繁退出，收集每个患者的所有模式仍然是一个挑战。医学图像合成是解决这一问题的有效方法，可以将缺失的模态从已有的模态中合成出来。
随着计算机和图像处理技术的发展，采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的图像在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。...采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的视频在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。...三、JPEG图像篡改检测 对图像进行合成或者篡改可以针对图像中所有的像素来进行，也可以针对图像中的部分像素来进行。由于JPEG图像的压缩存储过程是以 ?...可以看出，该图像对应的 K-Q曲线是一条单调下降的曲线，且曲线比较平滑。 2.正常两次压缩的JPEG图像 ? ? 图2 图2中的图像为将图1中图像经过质量因子70再次压缩以后所得到的图像。...4.多次压缩的JPEG图像 ? 图4 图4是采用不同的质量因子对图1中的图片进行多次压缩后的图像所对应的 ? K-Q曲线。可以看出，多次压缩会导致曲线出现较大的波动。 5.合成的JPEG图像 ?
02 从迁移学习到图像合成 后来，我因为阴差阳错进入到图像合成这个领域，意识到迁移学习和图像合成之间的内在关联，便把研究方向从迁移学习扩展到图像合成。...在迁移学习中，域适应和域泛化旨在解决不同域之间的不一致性，零样本学习和少样本学习旨在解决不同种类之间的不一致性。而图像合成旨在解决合成图中前景和背景之间的不一致性。...03 图像合成子问题 图像和谐化 图像和谐化旨在对合成图的前景进行颜色光照的调节，使其和背景和谐。...之前有相关工作比如ARShadowGAN基于渲染图片做的，在3D环境中插入一个新物体，用渲染技术生成阴影，根据这种方式得到成对的前景没有阴影和前景有阴影的图片。...构图评估 在前景物体摆放的任务中，如果已经满足了合理性的要求，我们可以提出更高的要求，不仅要合理，而且要美观，这个时候就需要考虑一些视觉平衡因素或者构图法则。
Gnuplot是一个科学界广泛使用的作图软件，从Unix软件发展而来，是一款免费软件。因为其强大的作图功能，逐渐也有其他行业的人来维护支持这个软件，使其变的越来越流行。...Carbon Gnuplot的下载地址为：download 这个地址中也包含了很多非常有用的工具。 传统方式自然就是源代码编译安装。...我尽量避免了在自己的系统中安装包管理系统，如果你不喜欢从源码安装，可以考虑 DarwinPorts 或者 Fink。这里，列出安装过程中需要的依赖包以及版本。 ...gd2.0.35 libpdf（如果需要支持输出结果为pdf） 具体的安装过程： 1、首先系统中需要安装 xCode 和X11的库文件。.../configure --shared && make && sudo make install 3、libpng libpng也是libgd依赖的包，但是Mac系统中已经自带了这个，所以不再需要单独安装
OCR文本图像合成工具 问题 ---- 在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。...但是一般而言，实际情况是构建的文本字典中，每个字至少要出现200次才能有好的识别效果，因此，先对所有的label进行单字统计，看每个字出现的个数是否超过200次，如果不满足，则需要进一步收集数据。...重要参数 -i, --input_file：具体的文本内容文件，文件中是一行行的文本，可以指定生成的图片内容； -c, --count：设置 生成的图片数量 -l, --language：设定生成的文本语言...b 3 -w 20 -f 64 -t 32 生成10000张图片，生成语言是使用中文，背景图样式是3，每个生成文本长度为20， 图片像素值高度为64，使用32线程去生成 参考 ---- OCR-文本图像合成工具...OCR训练数据生成方法 GAN+文本生成：让文本以假乱真 GAN之根据文本描述生成图像 ocr文本合成 SynthText 文字识别（四）–大批量生成文字训练集
因此，近年来，研究人员极大地激发了从放射治疗计划中同一受试者对应的MR图像中估算CT图像的兴趣。医学图像合成可以在不需要实际扫描的情况下估计所需的成像模态。...CT图像的3DGAN模型，训练过程中引入auto-context model (ACM)有效地扩大了GAN的上下文，使其能感知上下文信息从而提升性能。...主要贡献如下： 1.第一次将GAN应用到图像合成问题中，生成器有监督地学习不同模态地转换，判别网络作为loss项生成更真实的图像； 2.引入auto-context model进行迭代细化地学习，将上一次生成器得到的结果与原图像中的...，方法上比较相似，对实验部分进行了更多的补充和解释，扩展后论文的主要贡献有： 1.在生成器中引入残差连接，证明其在3T到7T图像合成任务中的作用及其对网络收敛性的作用； 2.进一步验证了梯度损失的作用...，不同的是，这里的生成器是有监督的学习过程，判别器的作用就是判断生成的图像是否为真实的目标图像还是合成的图像，主要作用就是把它作为loss约束，使网络可以生成更真实的结果，网络结构如下： ?
前言 本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图像合成方面的论文，然后给出下载地址以及开源代码 github（如果有开源）。...图像合成论文介绍 1. Cross-Domain Correspondence Learning for Exemplar-Based Image Translation ?...风格信息会用单独的编码器对图像的每个区域进行编码。通过这种方式，你可以改变面部不同部位的风格来生成混合的风格。...这篇论文是视图合成方向。该方法适合每个场景一个单独的模型(~30秒)，它在场景中的坐标和方向产生一个视图，然后进入渲染。它会拍摄场景相关的照片。它是通过区分渲染训练的。...论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2002.10964 开源代码地址：https://github.com/sangwoomo/FreezeD ---- 小结 文章里总共盘点了 20 篇图像合成的论文
事实上，标准的文本到图像扩散模型几乎无法控制生成图像中描绘的各种元素。...该技术使得可以在将元素放置在由文本引导的扩散模型生成的图像中时获得更大的控制。论文中提出的方法更通用，并且允许其他应用，例如生成全景图像，但我将在这里限制为使用基于区域的文本提示的图像合成的情况。...在无限步数的限制下，噪声图像将与从各向同性高斯分布采样的纯噪声无法区分。 扩散模型的目标是通过在给定步骤 t 的噪声图像的扩散过程中尝试猜测步骤 t-1 的噪声图像来反转该过程。...例如，这可以通过训练神经网络来预测在该步骤中添加的噪声并从噪声图像中减去它来完成。...使用多重扩散进行图像合成 现在让我们来解释如何使用 MultiDiffusion 方法获得可控的图像合成。目标是通过预先训练的文本到图像扩散模型更好地控制图像中生成的元素。
React中的合成事件 React自己实现了一套高效的事件注册、存储、分发和重用逻辑，在DOM事件体系基础上做了很大改进，减少了内存消耗，简化了事件逻辑，并最大程度地解决了IE等浏览器的不兼容问题。...，而应该直接使用React中定义的事件机制，而且在混用的情况下原生事件如果定义了阻止冒泡可能会阻止合成事件的执行，当然如果确实需要使用原生事件去处理需求，可以通过事件触发传递的SyntheticEvent...React通过队列的形式，从触发的组件向父组件回溯，然后调用他们JSX中定义的callback。 React的合成事件SyntheticEvent与浏览器的原生事件不同，也不会直接映射到原生事件。...React通过对象池的形式管理合成事件对象的创建和销毁，减少了垃圾的生成和新对象内存的分配，提高了性能。...方法中的listeningSet.add(topLevelType)，即是将事件添加到注册到事件列表对象中，即将DOM节点和对应的事件保存到Weak Map对象中，具体来说就是DOM节点作为键名，事件对象的
想想这还不是顺手拈来的事情，早就研究过图形染色的技术。...于是我把之前写好的两种算法发给了小伙伴，让他参照实现，第一种算法是操纵像素、第二种使用了图像合成：globalCompositeOperation。 所有的事情都可能会有意外，写程序更是如此了。...通过一起排查，最终发现我的示例代码和产品中代码的一个区别是：示例代码用的是png图片，而产品中用的是svg图片。 难道是svg图片的问题，拿一个svg图片放到示例代码中，果然不对。...下面是一段用于测试的代码，ctx.globalCompositeOperation = 'destination-out' 表示用源图像的形状去挖空目标图像。...在其他浏览器中，以下代码中是生效的，又挖空的效果。
深度学习的最新进展已经令人兴奋，在自然图像中填充大量的空洞，具有语义上的合理性和上下文感知的细节，影响基础图像处理任务，例如目标消除。...于是乎，有提出了一种基于图像内容和纹理约束的联合优化的多尺度神经块合成方法，其不仅保留了语义结构，而且产生高频细节，其主要通过深度分类网络匹配和改编具有最相似的中层语义特征相关性的块。...上边是输入的图像，下边是通过内容编码得到的结果！ ? ? 上边是通过块匹配得到的图像，下边是通过今天讲解的方法得到的结果图！ ---- 整体框架分为两个小框架！ 一、基于内容的Net ?...令输入图像为X0，预测的输出图像为X。Hole区域为R，则R（Φ）表示在特征层Φ对应的Hole区域。...令h（·）表示在矩形区域提取子图像或子特征图操作，如：h（X，R）表示在X图像中返回R区域的颜色内容。h(Φ(x); R（Φ）)表示返回R（Φ）区域的Φ(x)内容。假设预测函数为f（X）。 ?
嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_ 既然要用Matlab来表情合成，大概一定要先搞懂Matlab的图像是怎么储存和能怎么处理吧...Matlab的图像 之前我们知道Matlab的基本数据结构是矩阵，矩阵天生就很适合用来表示又二维像素组成的电子图像， 矩阵中的每一个元素可以作为图像的一个像素被表示。...由于被解码出来储存在矩阵中的图像是无压缩的，若使用double型的话，图像需要占据很大的空间，可是这样大的空间占据很多时候没什么用，所以我们默认使用uint8来储存图像，这会造成损失，但是不太影响。...Matlab的图像读取写入 首先是我们最关心的图像读取，在Matlab中我们使用imread()函数来读取加载图像进入工作区，加载后生成的矩阵类型与上一条中说到的规则是一样的，然后我们再使用...得到了RGB图后，若图像是彩色的，我们又会想将其转换为灰度图，因为彩色在很多图像处理中并没有很大作用却又占空间增加复杂性。
Stable Diffusion 是一个由 Stability AI 开发的高分辨率图像合成项目，它使用潜在扩散模型。...这些模型都基于相同数量的参数和架构，并在更少限制性的 LAION-5B 数据集上进行了微调。 在 GitHub 上，有许多开源的图像生成项目。...例如，pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是一个用于图像到图像转换的项目，它使用生成对抗网络（GAN）进行图像处理。...另一个例子是 OpenMMLab 的 Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation Toolbox ，它提供了用于文本到图像生成、图像...总之，Stable Diffusion 项目为高分辨率图像合成提供了一个强大而灵活的工具。它不断更新的模型和丰富的功能使其成为图像生成领域的一项重要贡献。
最近在做一个功能，然后不小心踩到了 React 合成事件 的坑，好奇心的驱使，去看了 React 官网合成事件 的解释，这不看不知道，一看吓一跳...SyntheticEvent是个什么鬼？...Answer: 因为原生事件先于合成事件执行 (个人理解: 注册的原生事件已经执行，而合成事件处于目标阶段，它阻止的冒泡只是阻止合成的事件冒泡，但是原生事件在捕获阶段就已经执行了)合成事件特点React...React 通过队列的形式，从触发的组件向父组件回溯，然后调用他们 JSX 中定义的 callbackReact 有一套自己的合成事件 SyntheticEvent，不是原生的，这个可以自己去看官网React...通过对象池的形式管理合成事件对象的创建和销毁，减少了垃圾的生成和新对象内存的分配，提高了性能React 事件系统看到这里，应该对 React 合成事件有一个简单的了解了吧，我们接着去看一看源码 ~ 源码...，它是如何被注册到 React 事件系统中的？
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