前景展望 前景 图像 领域
多模态+大模型领域的开源数据集(持续更新中20230508)
Conceptual Caption 是一个大规模的图像文本配对数据集，包含超过30万个图像，每个图像都有5个人工描述。这个数据集的目的是为了促进计算机视觉和自然语言处理之间的研究交叉，可以用于图像检索、视觉问答等任务的训练和评估。 Conceptual Captions为从互联网获取的图文数据集。 ......
区域生长算法与图像分割
1. 区域生长 区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入符合相似性判据的邻近像素，当满足生长停止条件，区域生长终止。其中相似性判据可以是像素灰度值、颜色、纹理特征等图像信息。（另一种区域生长是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同 ......
基于双目图像三维建模算法的测量目标物体体积计算matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 双目立体视觉(Binocular StereoVision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合 ......
第7讲 图像均值滤波实现
中值滤波消除椒盐噪声，高斯滤波消除高斯噪声 1 `timescale 1ns / 1ps 2 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 3 // Company: 4 // E ......
OpenAI CLIP 关键点 - 连接图像和文字
标签： #CLIP #Image2Text #Text2Image #OpenAI 创建时间：2023-04-21 00:17:52 基本原理 CLIP是一个图像分类模型。 准备训练数据：准备大量的文本描述和图片的训练对，然后把进行对比训练。 文本描述和图片的训练对的数据获取：从互联网上获得400M ......
UNeXt：基于 MLP 的快速医学图像分割网络
UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。 UNeXt 完整文章： https://avoid.overfit. ......
m基于POCS算法的空域序列图像超分辨率重建matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着信息处理技术和视觉通信技术的高速发展，人们获取的知识量爆炸式增长，因此迫切的要求完善的信息处理技术为人们提供更加方便、快捷服务。数字图像及及其相关技术是信息处理技术的重要内容之一，对于数字图像一般要求是高分辨图像， ......
Shotwell 0.32.0图像浏览器发布
Shotwell 0.32.0开源图像查看器今天发布了一个重要的更新，承诺支持更多的图像格式，以及一堆你可能已经错过的新功能和改进。 Shotwell 0.32.0在这里引入了对新图像格式的支持，包括AVIF、WebP、JPEG-XL、CR3，以及HEIF/HVEC的更多变体。它还引入了在图像中手动 ......
Shotwell 0.32.0图像浏览器发布
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Shotwell 0.32.0图像浏览器发布
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当前区块链研究领域的前沿技术和研究方向
本文分享自天翼云开发者社区《当前区块链研究领域的前沿技术和研究方向》 作者:施****庆 区块链在过去几年中引起了巨大的关注，这得益于它们的分散性、透明性、匿名性和不可篡改性，这些特点使得区块链技术可以应用于许多领域。目前，区块链技术已被应用于金融、医疗、供应链等多个领域，而且也有很多研究人员正在致 ......
在.NetCore中 DDD中基于mediatr实现领域事件并结合EFCore进行二次封装
[源代码地址https://github.com/junkai-li/NetCoreKevin]基于NET6搭建跨平台WebApi架构支持单点登录、多缓存、自动任务、分布式、多租户、日志、授权和鉴权 、网关 注册与发现、CAP集成事件、领域事件、 docker部署 **首要要理解什么是领域事件？** ......
图像识别入门教程，带你从零到一！
图像识别是一门利用计算机技术来识别和处理图像中的信息的学科。图像识别的应用非常广泛，例如人脸识别、车牌识别、医学影像分析等。本教程将带你从零到一，了解图像识别的基本原理和方法，以及如何使用Python和TensorFlow等工具来实现图像识别的任务。本教程分为以下几个部分： - 第一部分：图像处理基 ......
DDD领域设计基本概念
什么是DDD DDD（领域驱动设计）是一种处理高度复杂领域的设计思想，是一种架构设计方法论，是一种设计模式。以高内聚低耦合为目的，把一个复杂的软件应用系统中各个部分进行一个很好的拆解和封装，对软件系统进行模块化的一种思想。DDD不仅可以用于微服务设计，还可以很好地应用于企业中台的设计，也适用于传统的 ......
领域驱动设计（DDD）架构演进和典型架构介绍
我们生活中都听说了DDD，也了解了DDD，那么怎么将一个新项目从头开始按照DDD的过程进行划分与架构设计呢？ 一、专业术语 各种服务 IAAS：基础设施服务，Infrastructure-as-a-service PAAS：平台服务，Platform-as-a-service SAAS：软件服务，S ......
图像处理-02
1.为什么要进行频域变化？(用快速傅利叶变换的形式写下来。) 一个图象经过傅立叶变换后，就从空域变到了频域，因此我们可以用信号处理中对于频域信号的处理方法对一幅图象进行处理。 2.如果直接进行降采样会出现什么效果？所以高斯金字塔的过程应该是？高斯金字塔与拉普拉斯金字塔之间的关系。 (1)直接降采样会 ......
基于深度神经网络的图像分类与训练系统（MATLAB GUI版，代码+图文详解）
本博客详细介绍了基于深度神经网络的图像分类与训练系统的MATLAB实现代码，包括GUI界面和数据集，可选择模型进行图片分类，支持一键训练神经网络。首先介绍了基于GoogleNet、ResNet进行图像分类的背景、意义，系统研究现状及相关算法。然后展示了系统的界面演示效果，包括选择图片分类、选择文件夹... ......
《花雕学AI》AI 人工智能伙伴关系的指南：遵循原则，实现实践，展望未来
引言：人工智能（AI）是指由人造的机器或系统所展现出的智能，它可以模拟或扩展人类的认知功能，如学习、推理、感知、交流等。 人工智能的发展和应用已经深刻地影响了社会、经济、文化和政治等各个领域，同时也带来了一系列的伦理和社会问题，如隐私、安全、责任、公平、透明等。 为了应对这些挑战，需要建立人工智能与 ......
自动驾驶多传感器联合标定系列之激光雷达到相机图像坐标系的标定工程 ， 本商品提供两个工程：基于雷达点云
自动驾驶多传感器联合标定系列之激光雷达到相机图像坐标系的标定工程 ， 本商品提供两个工程：基于雷达点云的镂空标定板镂空圆圆心的检测工程、基于镂空标定板的激光雷达到相机图像坐标系的标定工程。其中镂空圆圆心的检测是进行lidar2camera标定的前提。lidar2camera标定工程中带有多帧数据约束 ......
opendrive数据格式解析思维导图 ， opendrive高精地图是自动驾驶领域使用最为广泛的开源高精地图标准级地图
opendrive数据格式解析思维导图 ， opendrive高精地图是自动驾驶领域使用最为广泛的开源高精地图标准级地图格式。本思维导图将详细剖开高精路网地图内部的数据格式，涵盖：道路、车道、车道段、交叉口等相关名词及其属性、作用、链接关系等参数的解析。内容比较全面，希望对高精地图进行初步了解的朋友 ......
自动驾驶图像全景分隔，基于HRnetSegmentation从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及?
自动驾驶图像全景分隔，基于HRnetSegmentation从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境的配置说明，已在实际项目中使用。大厂自动驾驶工程师沉淀实实在在的工作经验总结资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果。ID:3150671806789047 ......
自动驾驶图像分类，基于HRnet从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境?
自动驾驶图像分类，基于HRnet从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境的配置说明，已在实际项目中使用。大厂自动驾驶工程师沉淀资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果ID:5150672485127196 ......
图像识别的前沿技术和未来趋势
图像识别是一种利用计算机对图像进行处理和分析，从而识别出图像中的目标或特征的技术。图像识别的前沿技术和未来趋势是什么呢？本文将从以下几个方面进行介绍。 一、图像识别的前沿技术 图像识别的前沿技术主要包括以下几个方面： - 深度学习。深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，可以从大量的数据中自动 ......
基于DNA序列的图像加解密算法仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着互联网和通信行业的快速发展，信息安全也越来越受关注，由此很多数据加密算法被提出，并被大量使用，例如AES算法，DES算法等，由于人在生活中所获得的信息大部分来自于视觉，图像就成为了人类生活活动中最常见的信息载体.高 ......
论文分享：使用生成对抗性网络的照片真实单图像超分辨率
尽管使用更快和更深的卷积神经网络在单幅图像超分辨率的精度和速度上取得了突破，但一个中心问题仍然很大程度上没有解决：当我们以大的放大因子进行超分辨时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨方法的行为主要由目标函数的选择驱动。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差。所得到的估计具有高峰值信噪比， ......
JBIG2图像查看器
JBIG2 文件格式是由 ISO/IEC 14492 创建的光栅文件格式。本质上是一种传真机用的图像编码。现在大量使用在PDF中，用于存储二值图，可以获得1：100的压缩率。能够显著减小PDF文件体积。JBIG2格式是用于双色调（黑白）图像的行业标准无损、有损和有损到无损压缩文件格式。与 JBIG、 ......
python图像处理库
pillow是图像处理的python第三方库，可以对图片进行加载、显示、保存、剪切、黏贴、分离、合并等操作。 一种题目是在图片中逆序或隐藏其他格式的文件，需要用到pillow库的Image类的open、save、getpixel、putpixel等方法-。另一种题目是在GIF图片中分离或合并多个帧， ......
论文分享：使用查找表的SR-LUT实用单图像超分辨率
笔者：SijunMa 全文：https://www.cnblogs.com/SijunMa/articles/17367497.html 摘要：随着移动的设备和显示硬件的发展，对实用SR技术的需求已经增加。当前最先进的SR方法是基于DNN以获得更好的质量。然而，它们在通过使用并行计算模块（例如GPU ......
医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M ......