像素

研究方法 通过完全卷积学习从图像像素到密集模板网格的映射。将此任务作为一个回归问题，并利用手动注释的面部标注来训练我们的网络。使用这样的标注，在三维对象模板和输入图像之间，建立密集的对应领域，然后作为训练的回归系统的基础。论文指出可以将来自语义分割的想法与回归网络相结合，产生高精度的“量化回归”架构 Mask R-CNN 是一个两阶段的框架，第一个阶段扫描图像并生成提议（proposals，即有可能包含一个目标的区域），第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。 Faster R-CNN 是一个流行的目标检测框架，Mask R-CNN 将其扩展为实例分割框架。 UV纹理贴图坐标 对于三维模型，有两个最重要的坐标系统，一是顶点的位置（X，Y，Z）坐标，另一个就是UV坐标。U和V分别是图片在显示器水平、垂直方向上的坐标，取值一般都是0~1，也 就是（水平方向的第U个像素/图片宽度，垂直方向的第V个像素/图片高度。纹理映射是把图片（或者说是纹理）映射到3D模型的一个或者多个面上。纹理可以是任何图片，使用纹理映射可以增加3D物体的真实感。每个片元（像素）都有一个对应的纹理坐标。由于三维物体表面有大有小是变化的，这意味着我们要不断更新纹理坐标。但是这在现实中很难做到。于是设定了纹理坐标空间，每维的纹理坐标范围都在[0,1]中，利用纹理坐标乘以纹理的高度或宽度就可以得到顶点在纹理上对应的纹理单元位置

**学科：**人工智能 年级： 七年级上 课题： 第05&06课 修改多个像素值 **课时数：**1 教学目标： 1.学会对灰度图像中多个像素的颜色逐个进行修改。 2.学会利用for循环对灰度图像中某一行或者列（几行或者几列）多个连续像素的颜色进行修改。 3.学会利用for循环对灰度图像中某个（或者几个）区域的像素颜色进行修改。 4.学会将图像中某一区域修改为彩色。 教学重点： 学会利用for循环对灰度图像某一行或者列多个连续像素的颜色进行修改。 教学难点： 学会利用for循环对灰度图像几行或者几列像素的颜色进行修改。 教学准备： 示例图像，代码。 教学过程 一、开放导入 上节课学习了修改某个像素的颜色，我们先复习一下代码。 import cv2 img = cv2 . imread ( 'white.bmp' ) img [ 10 , 30 ] = 0 print ( img [ 10 , 30 ] ) cv2 . imshow ( 'image' , img ) cv2 . imwrite ( 'pic1.bmp' , img ) cv2 . waitKey ( 0 ) #等待按键 cv2 . destroyAllWindows ( ) #关闭窗口 哪位同学能说一下第2到第6行代码的含义？ 如果要修改图像中多个像素的值，应该怎么办？ 二、核心过程推进 1.修改white.bmp

1、原理 所谓的图片的膨胀处理，其实就是在图像的边缘添加像素值，使得整体的像素值扩张，进而达到图像的膨胀效果，也可以说是信号与系统书中所提到的像素插值处理。 对Z 2 上元素集合A和结构体元素S，使用S对A进行腐蚀，记作： A⊕S={z|(S)z ∩ A ≠ Ø} 让位于图像圆点的结构元素S在Z平面上移动，如果S的圆点移动到z点时，S与A有公共的交集（非空集），则认为这样的z点构成的集合是S对A的膨胀图像。 下图左侧是原图X，B是结构元素，右图是膨胀的结果。膨胀的方法是，拿B的中心点和X上的点一个一个地对比，如果B上至少有一个点在X的范围内，则该点为前景有效点；右边是膨胀后的结果。可以看出，膨胀后的图比原图点数多，就象X被膨胀增加了一层。 2、膨胀的实现 imgPath = ' E:\opencv_pic\src_pic\pic1.bmp ' ; img = imread(imgPath); img = rgb2gray(img); img = 255 - img; se = strel( ' square ' , 3 ) img2 = imdilate(img, se); subplot( 1 , 2 , 1 ),imshow(img),title( ' 原始图像 ' ); subplot( 1 , 2 , 2 ),imshow(img2),title( ' 膨胀图像 ' );

1) 超级万能太空CCD： CCD DR的国内商家的宣传资料上把他们的DR称之为超级CCD、万能CCD、第N代CCD、甚至是太空CCD(国外规范的厂家一般不会这么做)，而所谓的太空技术,其实纯属唬人，因为所有的CCD技术，都来自于最早的间谍卫星的探测技术，用来代替必须回收的一次性胶片盒，使卫星拍照可以长期和24小时不间断，数字化照片直接发回地面。就连你我家用的数码照相机，宽泛点说也是来自于太空CCD技术。该技术目前较多使用在早期档次较低的胃肠机（目前高档的胃肠都使用平板）及数码像机上。 2) CR的价格，DR的品质： 这是某CCD DR厂家的广告语，其产品有没有DR的品质我们姑且再谈，但其价格的确和CR差不多，一台全进口的CCD DR海关报关价约为5万美圆左右，国内拼装的CCD DR的价钱就更便宜了。其实也是，一台1000多万的数码像机市价也就几千圆，而作为CCD DR的核心探测器CCD厂家成本价也最多2-3千圆。 3) 干扰与噪声： CCD DR不象平板DR那样直接成像，有人称之为假DR，其图像在变成数字化信号前要经过闪烁屏、影像增强器、透镜、菱镜、CCD、A/D转化等多级传输和处理，所以信号不可避免存在着衰减大、干扰大等一系列突出问题。 4) X线的剂量： 由于存在以上衰减问题，为了提高信噪比，对CCD DR来说，唯一的办法就是提高原始信号的信号强度

在ios 上传图片截图和视频预览 的时候一直说是尺寸错误，但是都是用手机截的图，懵逼… 只能让ui去改图片尺寸 App 预览规范 (iOS、tvOS) 您可以提供 tH.264 和 ProRes 422（仅限 HQ）格式的 App 预览 ，并且需要具有如下规格： 视频规格 表头 H.264 格式 ProRes 422（仅限 HQ）格式 目标比特率 10-12 Mbps VBR ~220 Mbps 视频特性 逐行输出，高达 High Profile Level 4.0 逐行输出，无外部引用 最大帧速率 30 帧／秒 30 帧／秒 音频 立体声 编解码：256kbps AAC 采样速率：44.1kHz 或 48kHz 应启用所有音轨 立体声配置： 单音轨双声道立体声（第一个是左声道，第二个是右声道） 双音轨单声道立体声（第一个是左音轨，第二个是右音轨） 立体声 编解码：PCM 或 256kbps AAC 位深度（适用于 PCM）：16、24 或 32 位 采样速率：44.1kHz 或 48kHz 应启用所有音轨 立体声配置： 单音轨双声道立体声（第一个是左声道，第二个是右声道） 双音轨单声道立体声（第一个是左音轨，第二个是右音轨） 支持的扩展名 .mov、.m4v、.mp4 .mov App 预览分辨率 您可以交付具有以下分辨率的 App 预览。 设备或场景 原始分辨率 接受的分辨率

1. 为什么会提出ROI Pooling？ 在Rcnn系列检测器中，rcnn在selective search后得到一系列的预选框，再将这些预选框 resize到同样大小的尺寸，通过卷积网络，再进行检测，这是因为固定的卷积网络需要同样大小的输入，这样多次通过网络，不仅费时，box之间存在大量的重复区域，也浪费了计算资源。 selective search resize CNN Image box box_samesize vector 在之后改进的Faster rcnn中，图像通过卷积网络后得到feature map，此时根据预选框的位置坐标在对应到特征图中。但是每个预选框大小不同，对应在特征图的大小也不同。所以通过RO Pooling将特征图区域池化为固定尺寸，以便进行后续的分类和包围框回归操作 selective search map CNN ROIPooling Image box feature_map vector 2. 为什么会提出ROI Align 由于预选框的位置通常是由模型回归得到的，一般来讲是浮点数，而池化后的特征图要求尺寸固定。故ROI Pooling这一操作存在两次量化的过程。 将候选框边界量化为整数点坐标值。 将量化后的边界区域平均分割成 k x k 个单元(bin),对每一个单元的边界进行量化。 从图中可以看到两次量化舍弃了小数位

对于图像去雾领域的研究者来说，何凯明博士的“ 暗通道先验（DCP ）”可谓是奉若圭臬，接触这个概念一年了，但一直没有深挖，一直都是“拿来主义”，看大家粗略地一概而过，今天一时兴起，想着小搞一波，咱们就稍微深入一点，看看这个神奇的“暗通道”到底是个什么东西。 先来一段经典的代码吧，何博士的基于暗通道先验的单幅图像去雾中的部分代码，本人做了详细的注释，应该是可以看懂的： clear all; I=imread('xxxx\dehazing.png'); %读取图片 I=double(I); %将读入图像I的uint8数据转换为double类型的数据 I=I./255; %将像素值转换到0~1之间 dark=darkfunction(I); subplot(1,2,1);imshow(I); subplot(1,2,2);imshow(dark); %展示雾图和对应的暗通道 function [dark] =darkfunction(I) R=I(:,:,1); %将I的第一层赋值给R，下面的G、B分别为I的第二、三层 G=I(:,:,2); %三个参数分别代表行、列和层 B=I(:,:,3); [m,n]=size(R); %size求取矩阵大小，返回其行列值，即m、n a=zeros(m,n); %zeros返回 m x n 大小的零矩阵 for i=1:m %i从1开始一直循环到m

以下运算两个图像的大小需要一样 算术运算： cv2.add(img1, img2) ：两个图像像素相加 cv2.subtract(img1, img2) ：两个图像像素相减 cv2.multiply(img1, img2) ：两个图像像素相乘 cv2.divide(img1, img2) ：两个图像像素相除 cv2.mean(img) ：图像的均值 cv2.meanStdDev(img) ：方差 逻辑运算： cv2.bitwise_and(img1, img2) ：与 cv2.bitwise_or(img1, img2) ：或 cv2.bitwise_not(img) ：非 cv2.addWeighted ：将图片以一定权重相加 这个函数最小需要6个参数。 1、第1个参数，输入图片1， 2、第2个参数，图片1的融合比例 3、第3个参数，输入图片2 4、第4个参数，图片2的融合比例 5、第5个参数，偏差 6、第6个参数，输出图片 来源： https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236994.html

组成 基本方法是把进入摄像机的光线分成4个部分，每个部分分别有一种分发来计算其贡献度 自发光（emissive） ：物体本身产生的光 高光反射（specular） ：光线从光源照到物体表面反射到眼睛里的光 漫反射（diffuse） ：这个部分是光线从光源照到物体表面时，物体向各个方向产生的光。 环境光（ambient） ：这个部分用来描述其他间接的光。我觉的可以理解成整体的一个基础颜色 公式 自发光 通常用一个颜色常量表示整体的自发光颜色，或者是采样一张自发光贴图再乘以一个自发光系数 高光反射 分为Phong模型和Blinn-Phong模型，分别是左图和右图。计算高光反射需要知道表面法线、视角方向、光源方向、反射方向 Phong模型代码 float3 r = 2 * dot(normal, clightDir) * normal - clightDir; float3 v = normalize(cCameraPos - worldPos); float specular = pow(max(dot(v, r), 0.0), cgloss); float3 specularColor = cLightColor * cSpecularColor * specular; Blinn-Phong模型代码 float3 v = normalize(cCameraPos -

　　开始前，先看一下这几个概念： 　　帧缓冲区：计算机显存储器的一部分，存放屏幕图像的内容。FrameBuffer是内核当中的一种驱动程序接口。这种接口将显示设备抽象为帧缓冲区。用户可以将它堪称显示内存的一个映像，将映射到进程地址空间后，就可以直接进行读写操作，而写操作可以立刻反映在屏幕上。 　　光栅化：光栅化就是把几何数据和像素数据转换为片段的过程。每个片段方块对应于帧缓冲区的一个像素。把定点链接起来形成直线或者计算填充多边形的内部像素时，需要考虑直线和多边形的点画模式、直线的宽度、点的大小、着色模型以及用于支持抗锯齿处理的覆盖计算。每个片断方块都将具有各自的颜色和深度值。 　　卷积：是一种像素过滤器，用像素本身以及邻近像素的加权平均值来替换这个像素。卷积的应用例子包括模糊和锐化图像、查找图像边缘以及调整图像的对比度。 　　位图 和图像数据都采用矩形的像素数组格式。他们之间的一个区别就是位图的每个像素是由单个位的信息组成的，而图像的每个像素一般都包含好几段数据。另外，位图就像掩码一样，因为它们一般用于覆盖其他的图像。但是图像数据既可以简单地进行覆盖，也可以采用某种方法与帧缓冲区的数据进行混合。 　　OpenGL并不支持从文件读取像素和图像以及把像素和图像保存到文件中。 　　位图是由1和0组成的矩形数组，作为窗口中一个矩形区域的绘图掩码。 假设我们正在绘制一副位图