图像上下翻第10页

AI时代的SaaS架构变革

在内容生成方面，AI可以自动生成文本、图像和视频，极大提高了创作效率。同时，AI在任务规划和编排方面的能力，使得复杂的工作流程得以简化和优化。通过智能算法，系统能够

leijiwen·2025-03-13 16:00

ISCE2.5+StaMPS4.1处理哨兵数据（二）——ISCE运用topsStack文件夹下的stackSentinel.py对哨兵数据进行预处理并转成StaMPS处理所需要的目录结构和文件

）将路径contrib/stack/topsStack添加到环境变量中2）下载各个数据并放置在需要的文件夹下面3）生成coregisteredstack，需要指定bbox的坐标，否则默认的是所有SLC图像中的公共区域

boost66·2025-03-13 16:29

Java操作Neo4J实例：简单易学的后端数据库

你可以从Neo4J的官方网站上下载并导入相关的jar包。确保你的Java开发环境已经配置好。i

OyLinux·2025-03-13 16:59

Dockerfile Add和Copy的区别。

在Dockerfile中，ADD和COPY都用于将文件或目录从构建上下文（通常是Dockerfile所在的目录）复制到Docker镜像中，但它们有一些关键区别：1.COPY指令COPY主要用于复制本地文件或目录到容器的指定路径

LeonNo11·2025-03-13 16:29

java线程池最大线程数_Java项目中，线程池中线程数量太大会有什么影响？

1.线程栈是需要分配内存空间的，所以有数量上限2.cpu切换线程涉及到上下文恢复，这个是需要耗费时间的，如果线程非常多而且切换频繁(处理IO密集任务)，这个时间损耗是非常可观的。

徐佳昇·2025-03-13 14:12

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总

十小大·2025-03-13 14:11

图像去雾常见数据集

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。

梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码

内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作，对图像的清晰度也造成了极大的破坏。

Matlab科研辅导帮·2025-03-13 13:09

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。

m0_61360701·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

探索水下视觉新境界：基于Retinex理论的水下图像增强项目

探索水下视觉新境界：基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。

葛冉忱Edith·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

图像识别技术与应用

第一节课这节课了解了这门专业的就业职位：工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含：数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型

LeeZhao@·2025-03-13 13:34

Java线程池怎么调整线程大小最合适

1.CPU密集型任务：线程数过多会引发频繁的上下文切换，消耗C

兮动人·2025-03-13 13:04

小哆啦解题记：旋转图像的奇妙旅程

小哆啦开始刷力扣的第二十九天54.螺旋矩阵-力扣（LeetCode）️初次尝试：暴力解法，左右互搏小哆啦接到了一道任务：把一个n×n的二维矩阵顺时针旋转90度。“这不简单嘛！”小哆啦自信满满地甩了甩他的圆手，开始思考。直接上代码！varrotate=function(matrix){letn=matrix.length;letnewMatrix=Array.from({length:n},()=>

dorabighead·2025-03-13 12:01

word处理控件Aspose.Words教程：使用 Python 删除 Word 中的空白页

AsposeAPI支持流行文件格式处理，并允许将各类文档导出或转换为固定布局文件格式和最常用的图像/多媒体格式。

CodeCraft Studio·2025-03-13 12:26

这么强吗？

那不认识它的朋友们怎么来认识它呢：人机界面总要采集一些数据或者操控一些设备的吧，上下位之前的数据连接桥梁就可以用它；而且几乎是万能的（暂且这么认为...摊手），

电气外传·2025-03-13 11:24

图像识别技术与应用课后总结（18）

·YOLO-V3RetinaNet系列，YOLO-V3在不同变体（如YOLOV3-320、YOLOV3-416等）下，在推理时间和精度上有不同的表现，展示了其在速度和准确性上的平衡。YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca

一元钱面包·2025-03-13 11:20

解锁MATLAB语言：从入门到实战的编程秘籍

二、搭建MATLAB环境三、基础语法入门3.1特殊符号与运算符3.2变量命名与赋值3.3向量与矩阵创建四、实战演练4.1简单数学运算4.2绘制函数图像五、深入学习建议一、MATLAB是什么？

大雨淅淅·2025-03-13 10:16

Ae 效果详解：分形

◆◆◆效果属性说明当首次应用此效果时，所显示的图像为经典的曼德布罗特集合样本。其中黑色区域代表集合，集合之外的像素则根据其距离集合的远近被着色。点击“重置”Res

MediaTea·2025-03-13 10:41

鸿蒙5.0开发【自定义全局组件 UI 构建异常问题和解决】

在之前的文章中（[鸿蒙自定义Dialog的6种方式]），提到了自定义Dialog某些情况下无法渲染显示的问题，其本质是UI组件构造时，UI上下文获取异常，一般在异步回调或者非UI组件环境中构造全局类的组件

鸿蒙系统小能手Mr.Li·2025-03-13 09:02

整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡

在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。

mslion·2025-03-13 08:25

计算机视觉算法实战——图像配准（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介图像配准（ImageRegistration）是计算机视觉中的一个重要研究方向

喵了个AI·2025-03-13 08:24

RAG(检索增强生成)系统实践与调优

RetrievalAugmentedGeneration,RAG）是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术，它通过从外部数据源中检索相关信息，来辅助大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）生成更为准确、上下文相关的答案

python_知世·2025-03-13 07:16

论文学习：基于机器学习的光声图像分析1

3/25——3/31期间论文学习笔记，关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割：Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy

superace7911·2025-03-13 05:37

Vite 不支持 require 解决方案（三种情况/require is not defined）

require()Node.JS原生方法，以CommonJS方式加载模块/文件/图片；Webpack默认支持，Vite不支持；方法require.context()Webpack特定方法，此方法可实现自定义上下文

Harriet嘉·2025-03-13 05:34

ffmpeg录制视频功能

5.自定义I/O上下文6.对于ACC编码器注意事项1.环境配置下载并安装FFmpeg库在Windows上从FFmpeg官方网站下载预编译的FFmpeg库：解压下载的文件，并记下解压后的路径。

菜菜求佬带·2025-03-13 05:31

187.上下文转场特效

效果(源码网盘地址在最后)源码index.html上下文转场特效

@大迁世界·2025-03-13 04:30

视频文件的几个关键参数

VideoFrameRate（视频帧率）帧率指的是每秒钟显示的图像帧数，通常用fps（framesp

buleideli·2025-03-13 04:27

Qt通过FFmpeg打开RTSP并截图一帧作为背景

该代码基于Qt和FFmpeg实现了从RTSP视频流中截取一帧图像，并将其渲染到QWidget作为背景图。

美丽的欣情·2025-03-13 04:26

opencv python 光流法

OpticalFlow光流法光流是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式.它是2D矢量场，其中每个矢量是位移矢量，表示从第一帧到第二帧的点的移动.上图表示的是一个球在连续的5帧图像中的运动

weixin_34241036·2025-03-13 04:53

OpenCV-Python 光流

40.1光流由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个2D向量场，可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。

LeonDL168·2025-03-13 03:21

CMOS 图像传感器市场趋势和新兴应用

2024年底，Yole举办了一场网络研讨会，有关CMOS图像传感器市场的最新趋势和新兴应用，本次网络研讨会由EdgeAI+Vision联盟联合举办，讨论了CIS供应商如何专注于增强传感器功能，以及如何将其产品组合转向更高潜在价值的市场

沧海一升·2025-03-13 02:14

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

一文了解汽车图像传感器

2024年底，安森美做了题为"HowAutomotiveImageSensorsTransformtheFutureofAutonomousDriving"的演讲，这里结合其内容对自动驾驶图像传感器做一个介绍

沧海一升·2025-03-13 02:11

【ISP】ISP的pipeline的几种关键算法

ISP的pipeline中涉及各种图像处理中的关键算法，比如涉及降噪、HDR合成、色调映射、去马赛克、锐化、去雾等任务。下面会出几期文章会逐个详细解释它们的原理、用途及其在图像处理流程中的作用。

白码思·2025-03-13 01:07

JavaWeb+Tomcat+Servlet使用＜c:foreach＞标签时，jsp等网页文件获取不到request域中的数据

的版本，web.xml的版本都没什么问题，而且也能获取数据库中的数据，但是使用时就不能输出数据，而是把代码内容显示出来，比如：我本来是要通过foreach循环遍历表格，输出品牌表的信息，像这样：在页面加上下面这句的前提下

老东头·2025-03-13 01:36

ISP（图像信号处理）算法概述、工作原理、架构、处理流程

ISP处理流程：Bayer、黑电平补偿（blacklevelcompensation）、镜头矫正（lensshadingcorrection）、坏像素矫正（badpixelcorrection）、颜色插值（demosaic）、Bayer噪声去除、白平衡（AWB）矫正、色彩矫正（colorcorrection）、gamma矫正、色彩空间转换（RGB转换为YUV）、在YUV色彩空间上彩噪去除与边缘加强

2401_87555493·2025-03-13 00:02

【ISP】对于ISP的关键算法补充

的关键算法进行补充说明，后面我们将开始逐渐深入讨论ISP的pipeline1.非局部均值（NLM,Non-LocalMeans）原理非局部均值（NLM）是一种基于块匹配（PatchMatching）的去噪算法，它利用了图像的自相似性

白码思·2025-03-13 00:00

Chrome 浏览器 133 版本新特性

为了使搜索能够结合用户当前浏览的文档或网站的上下文，PDF文件的字节数据或

gqkmiss·2025-03-13 00:00

ASP.NET MVC结合EF入门开发

安装完成后，我们需要创建数据库上下文类。接下来，我们需要创建模型类。接下来我们需要创建控制器类。最后我们需要创建视图文件。

Morii69·2025-03-13 00:59

Android soong/ui/build/finder.go FindSources源码分析

//在一个给定的上下文中，使用配置信息和finder.Finder实例来搜索特定类型的源文件，并将这些文件的路径列表写入到文件系统中，以便后续使用funcFindSources(ctxContext,configConfig

月盈五·2025-03-12 23:24

git文件过大导致gitea仓库镜像推送失败问题解决（push failed: context deadline exceeded）

推送失败：超出上下文截止时间-远程：PoweredbyI[01;33mGITEE.COMI[0m[1.1.5]远程：设置跟踪标志

落落鱼2013·2025-03-12 23:22

VLRMBench ：一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集

是一个专门用于评估视觉-语言奖励模型的综合性基准测试，包含12,634个问题，覆盖数学推理、幻觉理解和多图像理解三大领域。为视觉-语言奖励模型的全面评估提供了新的标准，推动了该领域的发展。

·2025-03-12 22:23

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中，图像处理是一个常见且重要的需求。

·2025-03-12 22:52

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的高性能图像处理与渲染方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理与渲染方案引言在移动应用开发中，图像处理和渲染是一个复杂且资源密集的任务。

·2025-03-12 22:21

AI电商文生图comfyui工作流搭建定制

触站AI：AI电商文生图comfyui工作流搭建定制在电商的海洋中，触站AI以其专业comfyui图像生成技术，为品牌打造个性化视觉体验，提升用户界面的舒适度和亲和力。️

AI信息官·2025-03-12 22:13

Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

AdobeFirefly的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络（GAN），还引入了基于Transformer的生成模型。

爱研究的小牛·2025-03-12 20:32

Python----计算机视觉处理（opencv：像素，RGB颜色，图像的存储，opencv安装，代码展示）

一、计算机眼中的图像像素像素是图像的基本单元，每个像素存储着图像的颜色、亮度和其他特征。一系列像素组合到一起就形成了完整的图像，在计算机中，图像以像素的形式存在并采用二进制格式进行存储。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-12 18:19

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