这篇文章本该放到OpenGLES的专题，OpenGL里最复杂最丰富多变的摄像机矩阵会用到欧拉角的概念。 咱们放到普通iOS开发来讲这个概念，因为很多时候我们需要监测手机运动状态，而监测手机运动的CoreMotion框架里，也有欧拉角这个概念。 CoreMotion CoreMotion一直以来就不算是个新事物，我特地从官网查证了下，CoreMotion从iOS4就开始支持。 许多人不知道CoreMotion，是因为没做过相关的需求，其实这个也不是多难的技术，稍稍理解学学就会。 CoreMotion能做什么
最近在做TOF相机相关的软件，近年来tof相机开始在手机，车载设备，VR等应用开始增多，产业也开始量化，是一个不错的3维相机的方向。
本文介绍了如何在iOS设备上使用Depth Data来获取更准确的深度信息，以及如何使用该信息来改善照片的焦点和景深效果。同时，文章还介绍了在拍摄时如何调整相机设置以获得更好的深度效果。
【新智元导读】让“机器像人”可谓人工智能终极目标。但最近有研究发现，使用深度神经网络识别图像的结果与人眼识别相似——在出错的地方相似。这实在令人哭笑不得：机器识别图像“像人”但又太过“像人”，把错误也
它和被封装在核心运动框架（Core Motion Framework）里的加速度计有关。
以上图片画得不够好，请见谅，主要为了说明两个坐标轴的角度和默认方向。 2.角度旋转主要涉及到两个函数，一个是right函数，一个是setheading函数。这里必须要注意的是setheading函数的角度旋转默认是按照坐标系的方向来的，而right函数是按照实际前进方向的左右来的，right函数跟坐标系没有关系了，因为right已经决定了方向是向右的，类似的向左旋转就使用left函数了。
2 . NV21 格式的图像的 YUV 值顺时针旋转 90 度后的 YUV 矩阵为 :
每个效果都可以称为变形（transform），它们可以分别操控元素发生平移、旋转、缩放、倾斜等变化
作者：Xiyu Zhang Jiaqi Yang* Shikun Zhang Yanning Zhang
为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugment），以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。
数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中，实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子，从而在推理过程中损害非增强数据的性能。
项目专栏：https://blog.csdn.net/m0_38106923/category_11097422.html
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站 LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站即将在11月4日至5日召开，本次大会将延续「音视频+无限可能」的主题，继续挖掘音视频技术与不同行业、场景、业务的深入结合，并新增了《新风口：元宇宙入局之路》、《AI与多媒体》专题。值得期待的是，我们也首次将音频技术与品牌完全整合在一起，邀请了腾讯天琴
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中，实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子，从而在推理过程中损害非增强数据的性能。 长按扫描二维码关注我们 一、前言&简要 为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugment），以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我
CALayer我们又称它叫做层。在每个UIView内部都有一个layer这样一个属性，UIView之所以能够显示，就是因为它里面有这个layer才具有显示的功能。我们可以通过操作CALayer对象，可以很方便地调整UIView的一些外观属性，可以给UIView设置阴影,圆角,边框等等...
文章：LiLO: Lightweight and low-bias LiDAR Odometry method based on spherical range image filtering
这篇文章中会省略一部分基本的初始化代码,而且代码都是按模块进行了分割，如果想要了解可以去另一篇文章中了解一下OpenGL (三)--一个"HelloWorld"的执行全过程，也可以直接下载源码来看github
摄像头扫码在移动端应用得非常广泛，比如生活中，我们经常会扫付款码用于支付，在餐厅会扫码点餐，扫码添加公众号，扫快递单号，商品条码等等，应用场景几乎涵盖了生活的方方面面。所以扫码体验对于移动产品来说非常重要，直接影响了产品的转化率和用户满意度。摄像头扫码速度也一直是有赞的几个移动 App 最关注的指标之一。
在真实场景中，我们见到的图像不都是方方正正的，比如扫描的图书和遥感图像，需要检测的目标通常是有一定旋转角度的。这时候就需要用到旋转目标检测方法，对目标进行精确的定位，方便后面的识别、分析等高级任务。
After Effects 2022简称AE2022，AE 2022 22.6版本在“属性”面板中新增了关键帧颜色标签和基本属性（Beta 版）。还修复了 After Effects 的一些稳定性和性能问题。
但是，准确的说，上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读，并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。因此，我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割（RRSIS），以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络（RMSIN）。RRSIS 旨在根据文本描述实现遥感图像中目标对象的像素级定位。为了解决现有数据集规模和范围的限制，本文构建了一个新的大规模 RRSIS 数据集（RRSIS-D），其中涵盖了多种空间分辨率的图像和具有尺度和角度多样性的分割目标（已公开！）。
逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。
目前深度学习神经网络对数据的要求很高，不仅数据要相关，而且要求有尽可能更大的数据集。在现实生活中，要想得到大量的数据，不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片，还要确保数据的多样性，只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面
该程序运用到了python的标准库Turtle，那么什么是Turtle，他又能用来干什么呢？
1. 最终实现的效果以及思维导图 实现的效果。不小心暴露了写文章的时间。-_-+++ 实现效果 实现的步骤思维导图： 思维导图.png 2. CALayer 其实今天分享的主角是CALayer。因为所
After Effects 2022是Mac上的视频特效编辑软件，被称为AE，拥有强大的特效工具，旋转，用于2D和3D合成、动画制作和视觉特效等，效果创建电影级影片字幕、片头和过渡，是一款可以帮助您高效且精确地创建无数种引人注目的动态图形和震撼人心的视觉效果软件。
图形单位是用于设置 一些属性数据应该用什么格式显示 的命令，命令标识为 un（units）。
旋转仪表盘，一般用在需要触摸调节设置值的场景中，其实Qt本身就提供了QDial控件具有类似的功能，本控件最大的难点不在于绘制刻度和指针等，而在于自动计算当前用户按下处的坐标转换为当前值，这个功能想了很久，也看了QDial的源码，他里边写的非常复杂，最后还是参考的我打99分（100分留给自己未来写的书，哈哈！）的Qt书籍《c++ gui qt 4编程》中的篇章才写出来的，关键需要用到atan2将坐标转为值，看来学好数学真的很重要。
Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping
用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。队列中的元素为int类型。
点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法，但在存在传感器噪声和背景杂波的情况下，它们很容易失效。本文引入了新的采样和投票方案，可以很好地降低杂波和传感器噪声的影响。我们的实验表明，随着我们的改进，ppfs变得比最先进的方法更有竞争力，因为它在几个具有挑战性的基准上优于它们，成本很低。
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景，继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而，由于图像是三维空间在光学系统的投影，仅仅实现图像层次的识别是不够的，这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出，计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态，通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来，借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升，针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置，研究者们提出了很多有效的方法和策略。
通过加速度传感器，螺旋仪传感器和磁力传感，我们可以获取到手机在当前三维空间中的形态，加速度传感器也被称作重力感应。在一些赛车游戏中可以广泛得到应用。在iOS5之前，iPhone支持的传感器有限，关于加速度传感器的管理用UIAccelerometer这个类负责，iOS5之后，有关设备空间信息的管理交由了CoreMotion这个框架，CoreMotion将多种传感器统一进行管理计算。
深度数据包检测 (DPI) 是一种基于应用层的流量检测和控制技术，企业和互联网服务提供商 (ISP) 经常使用它来识别和阻止网络攻击、跟踪用户行为、阻止恶意软件和监控网络流量。
上节博主介绍了AlphaAnimation和淡入淡出动画的使用，其实AlphaAnimation只是四种补间动画中的一种。那么为了加深对其他补间动画的理解，我想说说旋转动画RotateAnimation的使用，刚好工作中就有类似的应用场景，正好介绍一下。像我们生活中有许多左右摇摆的画面，比如说老式挂钟的钟摆围绕着竖轴左右摇摆，又比如说公园里人们坐在秋千上荡来荡去，这么一想，嗯，这左右摇摆的秋千动画确实贴近生活。 如果我们把钟摆或者秋千想象成一个线段，这个线段以上面的端点为圆心，先从垂直向下的角度向左旋转；转到一定角度，再向右旋转，同样旋转摆到左边的高度；接着再向左旋转，等到这个线段摆到垂直向下时，就完成了摇摆动作的一个循环。这么看，摇摆动画似乎与旋转动画有些关联，再仔细想想，这摇摆动画其实就是由三段旋转动画衔接起来的呀，先是向左旋转60度，然后向右旋转120度，最后向左旋转60度。所以看看能不能从旋转动画RotateAnimation源码中找找思路。 分析RotateAnimation的源码，我们看到RotateAnimation继承自Animation，除了几个构造函数与初始化函数之外，起主要作用的便是applyTransformation函数。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础(完成) → 音视频工具(完成) → 音视频工程示例(进行中) → 音视频工业实战(准备)。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
机器之心经授权转载 来源：码农场 译者按：本文译自 Tim Dettmers 的 Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是「卷积」，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进，这些领域恐怕比卷积更深奥，所以只需简略看看即可。以下是正文： 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学
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译者按：本文译自 Tim Dettmers 的 Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公开课、教程在反复传颂卷积神经网络的好，却都没有讲什么是「卷积」，似乎默认所有读者都有相关基础。这篇外文既友好又深入，所以翻译了过来。文章高级部分通过流体力学量子力学等解释卷积的做法在我看来有点激进，这些领域恐怕比卷积更深奥，所以只需简略看看即可。以下是正文： 卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手
这一章真的把我害惨了，之前至少尝试看过3遍，每次看之前都下定决定一定要把它拿下，可是由于内容较多，深度够深，以致于每次要不是中途有什么事放弃了就跳过了，要不是花时间太多仍然不能理解而放弃。这次总算挺过来了，前后零零散散的时间加起来差不多也有两天时间。这次能坚持下来并攻克，我想大概有这么几个原因吧：第一是之前下定的决心要写一个最新版《算法导论》的读书笔记，之前几章都坚持写了，不能让这个成为拦路虎，即使再难再花时间都要弄懂；第二是通过前面几章的动手实践，发现自己的理解能力、动手能力都进步了，自然这章理解起来也不那么费力了；第三，如果有，那就是现在懂的东西多了，视野开阔了^-^。但说实话，也是费了不少心血，看了一下自己的打的草稿，超过十页以上，密密麻麻都是一些红黑树，这些努力我觉得都是值得的，但我之所以说“把我害惨了”，甚至有点不甘的是：我好大一部分时间都花在了调试代码上，原因是粗心大意写错了一些变量、指针……这一章由于涉及到多个指针的替换，所以切记在写的时候一定足够专注，尽量一口气写完，不要拖。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
随着互联网流量生态的发展，App渠道投放的效率和体验已经得到质的提升，但移动端多场景的数据监测却变得愈发复杂，用户行为往往需要横跨社交媒体、广告推送、扫码触达、应用市场、站内交互等多个场景，如何高效打通用户从来源到转化场景的链路，精准监测用户行为数据是技术难题，主要体现为以下痛点：
这是流体材质的第二篇，继上一篇纹理变形之后，讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。
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