前景展望 前景 图像 领域
图像复原
图像的退化和复原过程模型 什么是退化？ 是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低的现象 引起退化的原因： 成像系统的散焦 成像设备与物体的相对运动 成像器材的固有缺陷 外部干扰等 图像复原和图像增强并不是相同的概念，图像复原更注重于对于客观的还原，而图像增强是为了特定效果和特征的图像 图像复 ......
关于机器学习的卫星图像分类
基于机器学习的卫星图像分类 一.选题背景 过去几年见证了遥感（RS）图像解释及其广泛应用的巨大进展。随着 RS 图像变得比以往任何时候都更容易访问，对这些图像的自动解释的需求也在不断增加。在这种情况下，基准数据集是开发和测试智能解释算法的基本先决条件。在回顾了RS图像解释研究界现有的基准数据集之后， ......
领域驱动模型DDD（四）——Eventuate Tram Saga源码讲解
前言 虽然本人一直抱怨《微服务架构设计模式》中DDD模式下采用的Eventuate Tram Saga不算简单易用，但是为了更加深入了解原文作者的设计思路，还是花了点时间去阅读源码，并且为了自己日后自己返回来看的懂，就斗胆地对整个Eventuate Tram Saga从注册到执行的代码运行流程进行注 ......
基于深度学习的图像识别技术研究
基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它已经在多个领域取得了巨大的成功。下面是关于这一技术研究的一些重要方面： 1. 卷积神经网络 (CNNs)： CNNs 是深度学习中用于图像识别的基本工具。它们模拟了人类视觉系统的工作原理，通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。 2. ......
我的第一篇博客随笔——对接下来两年大学生活的规划和展望
第一篇随笔——对未来两年大学生活的规划和展望 回顾———我的初心 1. 当初为什么报软件工程这个专业？ 当时在统招专升本考试报名志愿之前，我曾和我辅导机构的主管老师沟通，首先我的专科专业物联网应用技术与本科相对应的是计算机大类，在复习时间紧迫的前提下，选择自己熟悉的领域是更稳妥的选择；其次，当时我在 ......
领域驱动设计(DDD):DDD落地问题和一些解决方法
欢迎继续关注本系列文章，下面我们继续讲解下DDD在实战落地时候，会具体碰到哪些问题，以及解决的方式有哪些。 DDD 是一种思想，主要知道我们方向，具体如何做，需要我们根据业务场景具体问题具体分析。 充血模型和实体Spring注入问题 在领域驱动设计（DDD）中，充血模型是一种常见的模型设计方式，其中 ......
关于 fakeAsync 在 Angular 应用单元测试开发领域的使用介绍
笔者最近三年一直在 SAP 中国研究院从事 SAP Commerce Cloud (电商云)这款产品的前端开发。电商云 Storefront 基于开源项目 Spartacus，其 Github 代码仓库地址可以通过这个链接访问。 我最近所在的团队一直在负责 Spartacus 服务器端渲染(SSR) ......
RunnerGo：性能测试领域的领跑者
随着软件行业的飞速发展，性能测试已经成为确保应用程序稳定性和可靠性的重要环节。RunnerGo，作为一款由国内开发者基于Go语言自主研发的性能压测工具，正在受到越来越多人的关注。本文将详细介绍RunnerGo的优势、应用场景以及与其他测试工具的比较，进一步阐明为何RunnerGo成为性能测试领域的领 ......
专访大连1号/连理卫星总指挥于晓洲：OpenHarmony在航天领域交出创新答卷
2023年5月10日，长征七号遥七运载火箭在海南文昌发射场成功发射天舟六号货运飞船。由大连理工大学设计研制的辽宁省第一颗卫星，大连1号/连理卫星搭乘天舟六号货运飞船飞向太空。该卫星搭载OpenHarmony操作系统，能够在轨实现低成本亚米级高分辨率的海洋/对地观测。 这款卫星成功“上天”的背后是Op ......
数字孪生技术结合GIS系统能在农业领域作出什么改变？
数字孪生技术和地理信息系统（GIS）是两个独立但高度互补的领域，它们的结合在农业领域具有巨大的潜力，可以带来巨大的改变。在这篇文章中，我们将讨论数字孪生技术和GIS系统如何协同作用，为农业带来创新和可持续性。 ......
常见智能家居系统应用领域
智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。智能家居通常包括以下子系统：智能照明系统：可以通过手机、平板等移动设备 ......
关于我的软工初心以及未来展望
**关于初心的问题：** 1. 关于当初为什么报 软件工程 这个专业？ 因为从小就一直对计算机比较感兴趣，喜欢玩电脑，玩游戏，感觉程序员很酷。 然后大专时学的是智能 控制技术，但通过两年多学习发现是偏硬件比较多，不太喜欢，于是这次就报考了软件工程 2. 当初对 软件工程 这个专业的期待和想象是什么？ ......
Python从0到1丨详解图像锐化的Sobel、Laplacian算子
本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十八.图像增强及运算篇之图像锐化Sobel、Laplacian算子实现边缘检测》，作者： eastmount 。 一.Sobel算子 Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值，根据图 ......
图像识别的进步：从单标签到多标签分类
图像识别的进步：从单标签到多标签分类 随着深度学习技术的不断发展，图像识别的能力也在持续提升。从传统的单标签分类到如今的多标签分类，图像识别技术已经取得了显著的进步。本文将探讨图像识别的最新进展以及所面临的挑战。 一、图像识别的基本原理 图像识别主要依赖于深度学习技术。深度学习模型通过构建深度神经网 ......
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 原文出处：拓端数据部落公众号 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 近年来，GAN一直是研究 ......
ICCV 2023 Oral | 突破性图像融合与分割研究：全时多模态基准与多交互特征学习
前言 本篇文章介绍来自大连理工大学的论文Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation，收录于 ICCV 2023 Oral，研 ......
未来之光：数字孪生产品的前景与发展
数字孪生技术，作为一项前沿的科技创新，正在不断改变我们的世界。它为各行各业的发展提供了无限的可能性，成为了当今数字化时代的一大亮点。数字孪生产品，作为数字孪生技术的具体应用，将在未来发挥越来越重要的作用。 ......
2023年中国信通院铸基计划“文本图像篡改检测系统技术规范”研讨会成功召开
2023年中国信通院铸基计划“文本图像篡改检测系统技术规范”（简称“规范”）研讨会于2023年8月16日在中国信息通信研究院成功召开，来自中国信息通信研究院、上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）、华南理工大学、中国科学技术大学、深圳大学、中国图象图形学会等企业、高校及研究机构的代表线下线 ......
【图像格式】YUV,RGB与HSV图像格式简述
# 主流图像存储格式 参考文章：[一文读懂 YUV 的采样与格式 - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/113122344) RGB颜色编码，每个像素点都有红，绿，蓝三个原色，其中每种原色都占用8bit，即1个字节，那么一个像素点也就占用24b ......
python-docx：在保持秩序的同时循环访问段落、表格和图像
def iter_block_items(parent): """ Generate a reference to each paragraph and table child within *parent*, in document order. Each returned value is an ......
快速理解DDD领域驱动设计架构思想-基础篇
本文与大家一起学习并介绍领域驱动设计(Domain Drive Design) 简称DDD，以及为什么我们需要领域驱动设计，它有哪些优缺点，尽量用一些通俗易懂文字来描述讲解领域驱动设计 ......
医学图像分割常用Loss
# 分割loss ## 1. CE Loss（交叉熵损失函数） ### 1. 二分类 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于每个类别我们的预测得到的概率为`p`和`1-p`，此时表达式为（`log`的底数是 `e`： $$ L=\frac{1}{N} \sum_i L_i=\fra ......
对下学期的展望
新学期伊始，这学期对我来说还是非常重要的。在学期初，需要理清一下思维，明确自己的目标，做一下计划。 首先就是文化课，课内有 4 门，马原、概率论、离散和大物。其中大物在前几天的先修考试中拿了 96 分，但是因为几个原因我决定继续学习、期末考试。 0. 知道自己错了个 3 分的简单题，很可惜，现在终于 ......
单应矩阵及图像拼接的延申
最近在研究两个相机的图像拼接问题。偶然读到了一篇博客，突然发现这篇博文的作者功力相当深厚，对单应矩阵和深度图像的研究都很独到。 特此记录以下：https://zhuanlan.zhihu.com/p/636135357 https://zhuanlan.zhihu.com/p/608660362 附 ......
2023-09-05：请用go语言编写。一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里， 每个像素点的取值范围[0,s]的整数， 请你给图像每个像素点值加上一个整数k（可以是负数）， 像素值会
2023-09-05：请用go语言编写。一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里， 每个像素点的取值范围[0,s]的整数， 请你给图像每个像素点值加上一个整数k（可以是负数）， 像素值会自动截取到[0,s]范围， 当像素值s，会更改为s， 这样就可以得到新的arr，想让所有像素点的平均 ......
实现领域驱动设计——什么是DDD？
## 一、写在前面 今天的软件相对之前的软件，需求越来越复杂，变化越来越快。软件架构不断的在演进，一方面是为了适应新的需求，一方面也在寻找软件简单化解决方案，通过架构的规范是的软件更容易维护，逻辑更清晰。所以架构一直在追求易维护、可扩展。从早期的modle1、modle2，到现在这种微服务架构，一直 ......
c++ opencv 16bit tiff图像学习笔记
1、读取图像基本信息：长、宽、通道数、灰度最大值、最小值、均值、方差值和灰度直方图 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 读 ......
领域建模的体系化思维与6种方法论
本文希望能够通过总结过去自己对领域建模的一点粗浅经验给需要的同学能有些许启发，少走弯路。 背景 软件工程师做的核心事情就是对现实世界的问题进行抽象然后用计算机的语言对其进行重新刻画，在通过信息化来提高生产力。而这其中一个关键环节就是如何对问题域进行建模，在过去的工作中经常遇到一个问题是前期因为业务比 ......
探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅
# 探索图像数据中的隐藏信息：语义实体识别和关系抽取的奇妙之旅 # 1. 简介 ## 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景 ......