参考[1] 。Lena Söderberg 是瑞典模特，最初出现在《花花公子》1972年11月期的杂志中，原图是一张裸体图片（这并不是重点！！！）。其实还有一些原因[2]：
来源：Deephub Imba本文约2200字，建议阅读5分钟本文介绍了对抗性攻击的原理。 由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判，这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同，对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候，该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。 什么是对抗样本？ 这些数据样本看起来像正常样本，但以某种方式受到干扰以欺骗机器学习系统。例如在给定的图像中，并非所有像素
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判，这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同，对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候，该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。
本文介绍了OpenCV学习入门（二）：Image Watch神器，通过这个工具可以在Visual Studio中实时查看图像，方便程序调试。主要包括安装、功能介绍和操作步骤。
OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，提供了许多强大的功能，包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一，能够快速准确地检测出图像中的人脸。
一、安装GLUT 工具包 GLUT 不是OpenGL 所必须的，但它会给我们的学习带来一定的方便，推荐安装。 Windows 环境下的GLUT 本地下载地址：glut-install.zip（大小约为150k）。 也可直接去官方网站下载：http://www.opengl.org/resources/libraries/glut/glutdlls37beta.zip Windows 环境下安装GLUT 的步骤： 1）将下载的压缩包解压，得到5 个文件放到以下三个指定位置： 2）glut.h 放到GL 文件夹
OpenCV官方网站下载：https://opencv.org/releases/ （官网打开速度有点慢也许打不开，可选择网盘下载或GitHub下载）
Flutter作为App跨平台的前端开发框架，支持的常用代码编辑器大概有AS(Android Studio)和VC(Visual Studio Code)。对应安卓开发来说，AS再熟悉不过了，作为一枚多年iOS开发，常使用Xcode的小编来说，第一次接触VC(Visual Studio Code),感觉比Xcode爽多了，特别是开发插件的支持，大大提高了开发效率，接下来就给大家分享常用的几个Flutter开发插件。
在图像相关项目中一般都会使用到强大的Opencv库，有时候还需要裁剪或者修改源码适应自己项目。今天就介绍下在Windows下如何编译和配置opencv。
本文为 Wind整理自斯坦福报告 美国顶尖学府斯坦福大学（Stanford University）AI 100中AI Index项目旨在追踪人工智能的活动和进展，研究人工智能对人们生活的影响。AI I
1.AI学术研究论文激增9倍以上 自1996年以来，每年发表的计算机科学的学术论文和研究的数量猛增了9倍以上。学术论文和研究通常能产生新的知识产权和专利。整个Scopus数据库中，含有“Artific
这里我们使用了FFmpge的sdk和Opencv的sdk。为了方便测试，我们直接使用在线的rtsp网络流。rtmp://live.hkstv.hk.lxdns.com/live/hks这个是香港卫视的rtsp流，可以用vlc播放器测试是否可以播放。
高清视频编码最常用的编码格式是MPEG2-TS、MPEG4、H.264和VC-1这四种算法。
中秋佳节即将来临，作为传统的中国节日之一，人们除了品尝美味的月饼、赏月外，还喜欢通过绘画来表达对这个节日的喜悦和祝福。而如今，随着科技的不断发展，竟然可以借助计算机视觉库OpenCV来绘制精美的月饼和可爱的玉兔图像，真是令人大开眼界。
原标题：JPEG White paper: JPEG XS, a new standard for visually lossless low-latency lightweight image coding system
以前的文章分享过，视频是连续图像的集合。那么我们是否可以提取一段视频中，某些我们想要的部分图像，保存下来呢？答案是可以。我们甚至可以通过视频的时间来提取视频中的某些图像。
关键帧的周期，也就是两个IDR帧之间的距离，一个帧组的最大帧数，一般而言，每一秒视频至少需要使用 1 个关键帧。增加关键帧个数可改善质量，但是同时增加带宽和网络负载。
打开https://opencv.org/releases.html，可以看到如图1的界面。
在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据。一个涉及硬件和软件的成像系统，成像的质量好坏往往受到来自外界干扰和自身限制的很多因素的影响，这些影响会产生噪声和成像不均匀。来自软件层面的因素往往是算法的问题，这个层面的问题可以通过理论分析的数学计算解决，来自硬件层面的因素则而要用仪器进行调试，通过实验测量分析才能解决，由于硬件处理系统底层，所以硬件的质量会直接影响软件的质量，从而影响最终成像质量。对摄像头进行调试就是要从硬件层面上尽量消除干扰。同时，因为视频信号最后交给芯片后的信息就是一些数字量，这些表征图片信息的数字量对于程序的设计者来说是极其不直观的，这样会造成处理上的一些困难。合理利用好调试手段，对帮助用户发现硬件问题和直观再现数字图片以及一些参数的整定是极其有用的。
1.通过 Python 接口使用 OpenCV ：https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/68952160
本帖参考T. Richter等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal的文章JPEG-XS—A High-Quality Mezzanine Image Codec for Video Over IP。超高清（UHD）内容的生产，需要更多的带宽用来传输和交换数据；基于IP协议栈的基础架构则更多的灵活性。在生产工作流程中的母片压缩技术可以减少必要的数据传输容量，甚至可以使用旧的、支持HD的基础架构。这类编解码器设计的主要难点是满足超低延迟并且保持高质量的同时，降低设计复杂性。考虑到这一点，联合图像专家组（JPEG）委员会启动了一个名为JPEG-XS的工作组，应对此需求。本文介绍了此类编解码器的具体要求、标准题案的结果、核心实验的阶段进展，及对所选技术的一些评述。
连接EP——获取EP图像——处理EP图像——获得人脸坐标——控制云台运动 下面我们就开始吧。
机器之心报道 机器之心编辑部 与现代 NeRF 方法的定量和定性比较表明，本文方法可以显着提高渲染质量以保留高频细节，在 4K 超高分辨率场景下实现最先进的视觉质量。 超高分辨率作为记录和显示高质量图像、视频的一种标准受到众多研究者的欢迎，与较低分辨率（1K 高清格式）相比，高分辨率捕获的场景通常细节十分清晰，像素的信息被一个个小 patch 放大。但是，想要将这种技术应用于图像处理和计算机视觉还面临很多挑战。 本文中，来自阿里巴巴的研究者专注于新的视图合成任务，提出了一个名为 4K-NeRF 的框架，其基
《OpenCV源码Android端编译，用时三天，我编了个寂寞。。。》文中介绍了编译OpenCV+Contrib模块的编译，虽然Andorid下编译始终没有获得libopencv_java4.so的库，不过在Windows下编译还是正常的，今天主要介绍人脸特征点的检测功能，就用到Contrib模块中的FaceMarkLBF。
新智元编译 来源：forbes.com 编译：马文 【新智元导读】要求AI技能的工作岗位增长了4.5倍、AI创业公司的数量增加了14倍……本文，我们精选斯坦福大学AI Index报告中的10个具有代表性的图表，提供有关AI快速发展的启发和见解。 自2000年以来，AI创业公司的数量增加了14倍。 自2000年以来，风险投资者对AI创业公司的投资增加了6倍。 自2013年以来，要求AI技能的工作岗位增长了4.5倍。 以上观察，以及其他更多见解来自斯坦福大学的第一份AI Index报告（文末获取101页
现在说的机器视觉（Machine Vision）一般指计算机视觉（Computer Vision），简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
在tesseract-ocr中会用到leptonica库。这里对leptonica简介下。
前言 要求AI技能的工作岗位增长了4.5倍、AI创业公司的数量增加了14倍……本文，我们精选斯坦福大学AI Index报告中的10个具有代表性的图表，提供有关AI快速发展的启发和见解。 自2000年以来，AI创业公司的数量增加了14倍。 自2000年以来，风险投资者对AI创业公司的投资增加了6倍。 自2013年以来，要求AI技能的工作岗位增长了4.5倍。 以上观察，以及其他更多见解来自斯坦福大学的第一份AI Index报告。AI Index是斯坦福大学AI 百年研究（AI 100）的一个项目，旨在追踪人工智
出现这个问题，重新下载一下msvcp120.dll，然后添加到对应bin文件夹中，也就是上面添加的环境变量，这两个dll已上传到百度云，请自行下载。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
最近跑C程序，头文件中用到了OpenCV中的文件，找了很多篇OpenCV+VS的环境配置，发现如下这篇写的最为详细，特转载来自己的博客中留存，并附上原博客地址如下
前后端的耦合想了很久，上下课都在思考怎么做，然后终于憋出来了。这是之前搞的一个视觉计算的项目，boss叫对接到前端，于是就产生了这样一个诡异的需求，就是前端打开摄像头，同时需要把摄像头的数据回传到后端进行图像处理（比如美颜啊脑袋上加个装饰品之类），这就需要涉及到前端和服务端的数据编码耦合，想了想既然任何图像在内存里面都是一个uchar矩阵，于是琢磨了这个东西出来。
最近几年，「视频会议」在工作中的占比逐渐增加，厂商也开发了各种诸如实时字幕等技术以方便会议中不同语言的人之间交流。
最近有很多关于数据是否是新模型驱动 [1] [2] 的讨论，无论结论如何，都无法改变我们在实际工作中获取数据成本很高这一事实(人工费用、许可证费用、设备运行时间等方面)。
一 . 直角坐标机器人的定义及主要特点 机器人按ISO 8373定义为：位置可以固定或移动，能够实现自动控制、可重复编程、多功能多用处、末端操纵器的位置要在3个或3个以上自由度内可编程的产业自动化
视频监控系统在整个安防领域，已经做到了烂大街的程序，全国起码几百家公司做过类似的系统，当然这一方面的需求量也是非常旺盛的，各种定制化的需求越来越多，尤其是这几年借着人脸识别的东风，发展更加迅猛，人脸识别相关的技术和应用这几年处于风口浪尖，衍生了特别多的应用产品，各种人脸识别的产品遍地开花，刷脸门禁，车站机场人脸识别，刷脸取票等，但是其实大部分内行人士可能都比较绝望，外行感觉像看科幻片一样，老板们各种打鸡血，今天几个亿明天几个亿。
要写好一个图像处理软件，仅靠自己看书是完全不够的，要多方面学习，借鉴前人的经验，要集思广益、多面出击。如今网络发达，图像学的资料其实也到处都是。只是往往个人能力或精力有限，在短时间内无法找到那些也许藏于角落里的金子。本人研究图像至今也历时7年，在慢慢的摸索和累积中也找到了一些相关资料，共享给大家学习。
摘要 本文为在 32 位 Windows 平台上实现 Java 本地方法提供了实用的示例、步骤和准则。本文中的示例使用 Sun Microsystems 公司创建的 Java Development
1.Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on Self-Chat Data
上期我们为大家介绍了 Open Badges 和 Blockcerts Schema 以及两者之间的区别，本期我们将继续连载翻译 Rebooting Web of Trust 组织在 RWOT IX — Prague, 2019会议上的论文《Blockcerts V3 Proposal》，探讨 Blockerts 作为可验证凭证是如何实现的。
基于上一篇中的界面程序，将图像的显示通过opencv实现，将opencv的环境加入至qt程序中，注意qt默认为release环境。
每个iOS应用程序至少需要一个window- 一个UIWindow类的实例 - 有些可能包含多个window。一个window对象有几个职责：
以前的学习和工作没有使用过DSP CCS软件仿真，一般都是VC仿真好了直接移植到DSP进行硬件仿真的，最近帮别人调试一个程序，别人用的是软件仿真，自己也要用软件仿真来帮忙调试，因此就将这一过程记录下来了，以备以后查看。
最近CVPR不是在线直播，我关注了下，发现一篇很有意思的paper。让我想到在研究生有做过类似的算法——因果关系。今天我们看看这位作者是怎么处理的。
国际视频标准化组织绝对算得上是一个勤奋、高产的机构，近二十年的时间，输出了一系列高水准音视频编码标准。在H.264/AVC问世之前，江湖上有两个传奇：其一是MPEG-2，另一个是H.263。前者系ISO/IEC下属MPEG(Moving Picture Experts Group)小组制定，后者由ITU-T下属VCEG(Video Coding Experts Group)小组制定。怎见得是两个“传奇”呢？——MPEG-2就是DVD碟片所使用的视频编码方案，而H.263在没有3G的年代里等同于视频会议的代名词。两个传奇直接孵化出了相关产业链，让一大批人先富或者更富起来了。
2.The introduction starGAN-VC是将一篇语音方向的论文，在上一篇论文中我们介绍了starGAN的网络结构以及工作原理，以及starGAN是如何实现多域的图像风格迁移，但是starGAN-vc则是进行了领域的融合与迁移，vc是（voice conversion），也就是将图像领域的starGAN放入语音领域，进行语音的音色转换，在图像领域我们实现性别的转换，比如将一张male picture转换为female picture，当然指的是风格迁移。starGAN-VC则是将模型放入语音，将male voice转换为female voice。 3.The related work starGAN与StarGAN-vc的网络模型相似，变化不大，但是图像信号与语音信号的差别比较大，语音信号是典型的时序信号，可以理解为一个一维数组的数据，对于神经网络来说处理运算的是矩阵数据，所以需要对语音信号进行预处理，才能实现网络的可以接受的数据格式 （1）对于语音信号需要进行语音信号的特征提取——梅尔频率倒谱系数（MFCC) MFCC中包涵语音信号的特征，同时以矩阵的形式进行的存储， MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。
几个小时前宣布，Emacs 29 的分支现在从 master 分支中切掉了！这意味着该emacs-29分支从现在起将不再接收任何新功能，而只会接收错误修复。
🎈 什么是 StyleGAN GAN 是机器学习中的生成性对抗网络，目标是合成与真实图像无法区分的人工样本，如图像。即改变人脸图像中的特定特征，如姿势、脸型和发型，GAN 的主要挑战就是如何图像变得更加逼真。 StyleGAN 是一种基于样式的 GAN 的生成器体系结构，是一个强大的可以控制生成图片属性的框架，它采用了全新的生成模型，分层的属性控制，能够生成 1024×1024 分辨率的人脸图像，并且可以进行属性的精确控制与编辑，可以生成最先进的结果—高分辨率图像，看起来比以前生成的图像更真实。 图片 🎈
{m_DC.FillSolidRect(0,0,m_Width,m_Height,clr);}
图转视频 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2,glob fps = 20 #保存视频的FPS，可以适当调整 #可以用(*'DVIX')或(*'X264'),如果都不行先装ffmepg: pip install ffmepg fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') #saveVideo.avi是要生成的视频名称，（384,288）是图片尺寸 videoWriter = cv2.VideoWriter('saveVideo.a
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