大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
这个图就是模糊处理过的图片，大部分模糊的图片给我们感觉都是分辨率不够。所以我们这里的滤波思路就是“降低图像的分辨率”。
我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
作者：june01 前言 现在时富媒体时代，图片的重要性对于数十亿互联网用户来说不言而喻，图片本身就是像素点阵的合集，但是为了如何更快更好的存储图片而诞生了各种各样的图片格式：jpeg、png、gi
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
FAST (Features from Accelerated Segment Test)是一个特征点提取算法的缩写。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
这次不比上次了，我搜罗了一堆资料，全是什么人工智能领域的图像识别，AI识别之类的，没有能够符合我需求的，看来CV大法这次是失策了。
将像素值变小，图像亮度减小，色彩变暗；像素值增大，图像亮度增大，色彩变亮。 代码如下：
格雷码是一种特殊的二进制码，在结构光三维视觉中，常常被用于编码。比起我们常见的二进制码，格雷码具有相邻数字的编码只有一位不同的优点，这个优点对于解码而言十分重要，可以减少光解码的错误率。下面我们可以看下如何对结构光用格雷码编码，并如何对编码的结构光进行解码。
深度摄像头（比如微软的Kinect）将传统摄像头和一个红外传感器相结合来帮助摄像头区别相似物体并计算它们与摄像头之间的距离。
首先，来说一下卷积的概念，从数学角度来看，可以简单的认为卷积是一种数学运算，在通信领域，卷积也被应用在滤波上，因此通常将卷积和滤波同等看待，卷积核也经常被称为滤波器。
好了，本文结果部分介绍结束，想进一步了解一下原理的同学可以接着往下看了，没啥兴趣的可以左上角了。
除了将二值图中的局部处理结果直接加起来以外，我们还可以用这些局部处理结果来生成一张新的二值图。根据原图中的对应图像单元的局部计算结果，我们可以确定：新的二值图中相应图像单元的值。新的二值图可以被作为：另一个计算周期的输入。这个操作被称为：迭代修正。
计算机视觉在人脸检测领域的应用已经较为成熟，但依然存在较多难点。其中一大难点是光照问题，由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。如何解决光照问题对人脸检测带来的影响呢？
算法：双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中有效地保护图像内的边缘信息。双边滤波在计算某一个像素点的值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越大，权重越小）。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重，既能够有效地去除噪声，又能够较好地保护边缘信息。在双边滤波中，与当前点色彩相近的像素点（颜色距离很近）会被给予较大的权重值；与当前色彩差别较大的像素点（颜色距离很远）会被给予较小的权重值（极端情况下权重可能为0，直接忽略该点），这样就保护了边缘信息。
作者：张旭 编辑：栾志勇 零 全篇概述： LBP(Local Binary Pattern)算法 是一种描述图像特征像素点与各个像素点之间的灰度关系的局部特征的非参数算法，同时也是一张高效的纹理描述算法。 纹理是物体表面的自然特性，它描述图像像素点与图像领域之间的灰度空间的分布关系，不会因为光照强弱而改变图像的视觉变化。 LBP算法首次提出于1994年，主要是使用8邻域位置的局部关系，具有灰度不变性；随后在2002年提出了其改进版《Multiresolution gray-scale and rotatio
立体匹配是立体视觉研究中的关键部分（双目匹配与深度计算（三角化），直接法中也有一定关系）。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点，计算视差。通过建立一个能量代价函数，对其最小化来估计像素点的视差，求得深度。如图：双目视差与深度的关系
12月28日，微信发布了V6.6.1新版本，新增了一系列小程序游戏，主推游戏“跳一跳”的每周更新排行榜也激也了一些玩家的刷分热情，现在很多大牛在github上发布了程序代玩的各种语言的实现源代码，那么我们就来讲讲代码的实现原理。
在上一篇文章69. 三维重建4-立体校正(Recitification)中，我们看到通过立体校正算法，可以把双摄图像对校正到标准形态，使得两幅图像的对极线水平对齐，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景，得到两幅新的图像。
首先申明：历时八天，本文作者（在多位好友的帮助下）已经成功破解该验证码成功率73%，但是出于网络安全与知识产权等因素（破解只是兴趣，不能咂人家饭碗），不会提供完整源代码。仅发布破解的思路和部分代码。如有转载请告知原作者，关于本文，原作者拥有最终解释权。
算法：图像泛洪填充算法，也称图像漫水填充算法，是从一个点开始附近像素点，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常见有四邻域像素填充法，八邻域像素填充法，基于扫描线的像素填充方法。根据实现又可以分为递归与非递归（基于栈）。在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配，如windows paint的油漆桶功能。
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片，但是网络构造能力有所不足，因此导致有些图片模糊，甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来，本节我们改进WGAN网络，让它具有更强大的图像生成能力。
在此次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站，来自镕铭半导体的刘迅思详细列举了目前常用的AI辅助编解码的方法，论述如何在硬件和软件层面将AI结合编解码的实践，探索新的标准和新一代编码器结合AI应该如何设计。
不久之前写过一篇文章，详细介绍了 PIL 库中的 Image 模块的使用。曾经学习过、使用过一段时间的 PS，认识 PIL 后，觉得这这玩意太好玩了，有了想使用 PIL 库实现 PS 中的图片特效的想法。
之前看过一篇写关于图片滤镜的文章，蛮有兴趣，因此作出了这个小 DEMO,可以切换多种图片滤镜并提供图片下载功能。
人类具有一双眼睛，对同一目标可以形成视差，因而能清晰地感知到三维世界。因此，计算机的一双眼睛通常用双目视觉来实现，双目视觉就是通过两个摄像头获得图像信息，计算出视差，从而使计算机能够感知到三维世界。一个简单的双目立体视觉系统原理图如图 1 所示。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
本文介绍了ViBe算法的原理、实现过程，并分析了其在运动目标检测和跟踪领域的应用。同时，文章还探讨了ViBe算法的改进算法ViBe+，并介绍了其在运动目标检测领域的应用。
Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。 一、Kmeans原理 1. 输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 输出：数据data对应的标签label，每一个数据都会对应一个label（范围0 ~ ClusterCnt-1），表示该数据属于哪一类。
变焦通常指通过移动镜头内的透镜镜片位置来拉长或缩短焦距，也叫ZOOM。变焦目前可以分为光学变焦和数字变焦两种类型，光学变焦不会牺牲清晰度，数字变焦显著牺牲清晰度
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
1.封装格式 MPEG-4 其中 MPEG-1 和 MPEG-2 是采用相同原理为基础的预测编码、变换编码、 熵编码及运动补偿等第一代数据压缩编码技术； MPEG-4（ISO/IEC 14496）则是基于第二代压缩编码技术制定的国际标准，它以视听媒体对象为基本单元，采用基于内容的压缩编码，实现数字视音频、图形合成应用及交互式多媒体的集成。 MPEG 系列标准对 VCD、 DVD 等视听消费电子及数字电视和高清晰度电视（DTV&&HDTV）、 多媒体通信等信息产业的发展产生了巨大而深远的影响. AVI AVI，音频视频交错(Audio Video Interleaved)的英文缩写。 AVI 格式调用方便、图像质量好，压缩标准可任意选择，是应用最广泛、也是应用时间最长的格式之一。 FLV FLV 是 FLASH VIDEO 的简称， FLV 流媒体格式是一种新的视频格式。由于它形成的文件极小、加载速度极快，使得网络观看视频文件成为可能，它的出现有效地解决了视频文件导入 Flash 后，使导出的 SWF 文件体积庞大，不能在网络上很好的使用等缺点。
来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503
本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是代价聚合。
深度优先&广度优先 图片 图片 动画过大，点击查看 bfs:适用于层序遍历或者寻找最短路径的问。 //bfs伪代码模版 function bfs(graph, start, end) { queue = []; queue.append([start]); visited.add(start); while (queue) node = queue.pop(); visited.add(node); process(node); nodes = generate_re
新学期伊始，年度抢课大戏同步上映，学校的正方教务系统也迎来了前所未有的流量冲击。教务系统这个跑在 Windows 2003 的上古时期的 ASP.NET 程序的服务器自然也承受不住，在选课高峰期频频崩溃，从而也导致了用户登录的账户在选课期间频频掉线的问题。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
图像边缘是图像中重要特性（如像素灰度、纹理等）分布的不连续处，图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间，因此，边缘是图像分割及图像识别中的重要特征。
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境，使用Tesseract平台对验证码进行识别。
该文介绍了图像处理中的漫水填充算法（Flood Fill），这是一种基于递归的图像填充算法，可用于填充图像中的连续颜色区域。文章中还介绍了OpenCV中的floodFill函数，该函数可以方便地实现漫水填充算法。此外，文章还介绍了该算法的应用场景，如标记图像中的目标区域、图像分割等。
当下，音视频、流媒体已经无处不在，直播已经火了几年，在后续的时间里面，人们聊天已经不仅仅满足与文字、而是更多的在于“类面对面”交流，能够实时感知对方的表情、动作。为此，有必要跟紧时代潮流，好好梳理梳理流媒体这门功课。
前言 最近想设计个公众号的头像, 但是自己内心总是找不到半点灵感, 于是在网上找啊找, 找了半个多小时, 到两张图片我是比较喜欢的. 这个时候就是鱼和熊掌的取舍了. 但...但是..我都想要, 小孩子
本文介绍了图像处理中的目标检测和前景背景分离，重点介绍了基于深度学习的方法。具体包括像素点操作、低秩矩阵应用和深度学习中的注意力模型等。
DBS：校准经过OBC之前不同像素暗电流的差值。 因为器件原因，会存在暗电流，存在暗电流的情况下会导致偏色。
下面的这个例子中选择了一个ksize=3×3的滑动窗口（或称滤波器模板、kernel），如黄色部分所示。用这个ksize=3×3的窗口作用于原始图像上的每一个像素，如下图的绿色部分所示，被这个窗口覆盖的9个像素点都参与计算，这样在该像素点上就会得到一个新的像素值，当窗口沿着图像逐个像素进行计算，就会得到一幅新的图像。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
