图像学习笔记

美摄科技智能汽车视频延迟摄影解决方案，开启智能出行新视界

一、核心技术：智能算法驱动，优化画面质量美摄科技的智能汽车视频延迟摄影解决方案的核心在于其创新的图像增强算法与深度学习技术。通过智能算法驱动，方案能够实时检测并优化画面中的各类问题，如过曝、
美摄科技·2025-03-26 08:09

智能汽车图像及视频处理方案，支持视频智能剪辑能力

在这场汽车行业的智能化变革中，美摄科技以其卓越的智能汽车图像及视频处理方案，引领了一场前所未有的视觉盛宴，让每一次出行都成为一场精彩纷呈的视觉旅行。
美摄科技·2025-03-26 08:39

智能汽车图像及视频处理方案，支持摄像头智能降噪能力

在这场变革中，图像与视频处理技术作为智能汽车的“眼睛”和“记忆”，扮演着至关重要的角色。
美摄科技·2025-03-26 08:39

智能汽车图像及视频处理方案，支持摄像头实时增强处理能力

作为智能汽车领域的创新先锋，美摄科技以卓越的图像及视频处理技术，为智能驾驶开启了前所未有的视觉盛宴，重新定义了人车交互的未来图景。
美摄科技·2025-03-26 08:39

智能汽车图像及视频处理方案，支持摄像头防抖能力

美摄科技，作为智能汽车图像及视频处理领域的领航者，正以革新性的技术，重新定义智能驾驶的视觉体验。
美摄科技·2025-03-26 08:38

智能汽车图像及视频处理方案，重塑图像画质新标准

美摄科技，作为智能汽车图像及视频处理领域的先行者，正以卓越的技术实力和前瞻性的设计理念，为全球智能汽车制造商带来了一场视觉盛宴的革新。
美摄科技·2025-03-26 08:08

Buildroot学习笔记

一、什么是BuildrootBuildroot是一个工具，它使用交叉编译，可以简化和自动化为嵌入式系统构建一个完整Linux系统的过程。Buildroot能够为您的目标对象生成交叉编译工具链、根文件系统、Linux内核镜像和bootloader引导加载程序。Buildroot可以独立应用于这些选项的任意组合（例如，您可以使用现有的交叉编译工具链，通过Buildroot来单独构建根文件系统）。Bui
憨猪在度假·2025-03-26 06:58

AI巨头正面交锋：Grok 3图片编辑功能横空出世，与谷歌Gemini争夺图像生成主导权

一、Grok3：对话驱动的图像编辑体验Grok3搭载xAI最新的Aurora图像生成模型，用户通过上传图片并输入自然语言提示（如“给这个人加顶黑帽”），系统便可
Sinokap·2025-03-26 06:27

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

排版问题，代码进入上方csdn号查看TotalSegmentator用于对CT图像中超过117个类别进行分割的工具。它接受了各种不同CT图像（不同扫描仪、机构、协议等）的训练，因此应该适
Bryan Ding·2025-03-26 06:25

朝颜的计算机网络学习笔记【Chapter 3.数据链路层】

课程来源：「湖科大」计算机网络微课堂视频传送门Chapter3.数据链路层3.1数据链路层概述基本概念链路（Link）：就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路，而中间没有任何其他的交换结点。数据链路（DataLink）：是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上，就构成了数据链路。数据链路层以帧为单位传输和处理数据。数据链路层的几个重要问题举例1：对于点对点信道的数据链路层而言封装成帧应用层协议数据
朝颜75Hz·2025-03-26 06:25

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA)，并构建C2PSA_SMFA

1.SMFA介绍1.1摘要：基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意（self-attention，SA）特性能够更好地挖掘非局部信息，从而获得更好的高分辨率图像重建效果
小李学AI·2025-03-26 06:54

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域，精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。
RockLiu@805·2025-03-26 06:24

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。
RockLiu@805·2025-03-26 06:53

git 标签学习笔记

目录轻量级标签带注释的标签（推荐）给指定commit打标签推送单个标签，需要单独推送，代码推送不会推送标签推送所有标签删除标签轻量级标签gittagv1.0.0只是简单地给当前commit打上v1.0.0标签。带注释的标签（推荐）gittag-av1.0.0-m"发布版本1.0.0"-a表示创建带注释的标签，-m说明标签的意义。给指定commit打标签gittag-av1.0.0-m"发布版本1.
AI算法网奇·2025-03-26 05:19

Python图像处理PIL库安装与使用

安装和使用Pillow库（PIL的现代版本）进行图像处理非常简单。下面我将详细介绍如何安装Pillow库以及提供一些基本的图像处理示例。安装Pillow打开命令提示符或终端。
范哥来了·2025-03-26 05:48

LeetCode hot 100 每日一题(15)——48.旋转图像

这是一道难度为中等的题目，让我们来看看题目描述：给定一个n×n的二维矩阵matrix表示一个图像。请你将图像顺时针旋转90度。你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。
Awesome Baron·2025-03-26 05:45

开源图生视频模型技术全景解析

一、核心架构与技术演进（一）模型基础框架多模态融合架构腾讯混元模型采用统一的全注意力机制，集成3D变分自编码器（VAE）实现图像到视频的时空特征编码。
Liudef06·2025-03-26 05:45

农业无人机：无人机图像处理_（5）.无人机图像在精准农业中的应用

无人机图像在精准农业中的应用1.引言在精准农业中，无人机图像处理技术发挥着重要作用。通过无人机采集的高分辨率图像，农民和农业研究人员可以实时监测作物生长情况、土壤湿度、病虫害状况等，从而实现精准管理。
zhubeibei168·2025-03-26 04:38

pygame zero问题汇总

问题汇总pgz中的图像缩放问题actor切换造型pgz中的图像缩放问题pgz中的图像导入非常简单，比如在images文件夹下有一个alien.png文
rotfox_hu·2025-03-26 02:58

python循环语句-爬虫学习笔记

循环语句：可以让我们的代码重复的去执行1、while循环：while条件：代码过程：判断条件是否为真，如果真，执行代码，然后再次判断条件，。。。直到条件为假循环结束如：实现1-2+3-4+5-6....-100=?i=1s=0whilei<100:s=s-1i=i+2print(s)认识两个语句break:让当前这个循环立即停止continue：停止当前本次循环，继续执行下一次循环2、for循环字
Yang张洋·2025-03-26 01:50

2024年大数据最全教你IDEA解决GIT冲突_idea git解决冲突(2)，2024年最新面试复盘

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取能够多人协作:Git支持多人同时对同一个代码库进行协作开发
2401_84170337·2025-03-26 00:09

OpenCV 基础全方位剖析：夯实计算机视觉开发根基

无论是在前沿的学术研究，还是在蓬勃发展的工业界，OpenCV凭借其强大的功能与高效的性能，为开发者提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，助力无数项目落地。
2201_75491841·2025-03-26 00:09

07.图像标签

浏览网页时经常会看到精美的图片，图片是组成网页的重要元素，在网页中如何才能显示一个图像呢？
龙哥带你学编程·2025-03-25 22:58

使用UE4制作RPG类游戏（学习笔记6）（技术笔记5） ＜刺客信条＞

项目介绍SLG：策略游戏SRPG:模拟类角色扮演游戏FTG：格斗游戏SPG：体育竞技类游戏MSC∶音乐游戏RCG（RAC）：竞速游戏STG：射击类游戏FPS：第一人称视角射击游戏TPS：第三人称视角射击游戏RPG：角色扮演游戏由玩家扮演游戏中的一个或数个角色，有完整的故事情节的游戏。玩家可能会与冒险类游戏混淆，其实区分很简单，RPG游戏更强调的是剧情发展和个人体验，一般来说，RPG可分为日式和美式
FS9000·2025-03-25 22:26

Illustrator（AI）CS6 - 2025 软件安装包+安装教程

Illustrator界面语言：简体中文运行系统：Win7及以上版本运行环境：64位硬件要求：[email protected]内存@4G(或更高）软件简介：AdobeIllustrator，简称Ai，是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件
初心领域·2025-03-25 22:25

python学习笔记：range()函数用法

>>>range(1,5)#代表从1到5(不包含5)[1,2,3,4]>>>range(1,5,2)#代表从1到5，间隔2(不包含5)[1,3]>>>range(5)#代表从0到5(不包含5)[0,1,2,3,4]再看看list的操作:array=[1,2,5,3,6,8,4]#其实这里的顺序标识是[1,2,5,3,6,8,4](0，1，2，3，4，5，6)(-7,-6,-5,-4,-3,-2,-
sunhaoning·2025-03-25 21:49

Matplotlib 从入门到精通

1.概念Matplotlib库：是一款用于数据可视化的Python软件包，支持跨平台运行，它能够根据NumPyndarray数组来绘制2D图像，它使用简单、代码清晰易懂.2.安装pipinstallmatplotlib-ihttps
契合qht53_shine·2025-03-25 21:18

黄仁勋GTC大会对AI的展望-英伟达进入Agentic AI时代

主要内容AgenticAI的兴起技术范式转移：黄仁勋指出，AI已经经历了三代技术范式的转移，从判别式AI（如语音识别、图像识别）到生成式AI，再到如今的AgenticAI。未来将是影响物理世界的
帅森森聊AI和职场(公众号同名)·2025-03-25 21:45

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不
2301_79809972·2025-03-25 20:12

使用 ByteDance 的 UI-TARS Desktop 探索 AI 驱动的 GUI 自动化新前沿

与其他技术的对比未来展望结语随着人工智能技术的快速发展，AI正在从单纯的文本生成和图像识别迈向更复杂的交互场景。
码事漫谈·2025-03-25 18:26

【嵌入式学习笔记】---- MCO时钟

在STM32系列微控制器中，MCO（MicrocontrollerClockOutput）时钟输出功能是一项非常实用的功能，它可以用来将内部时钟信号输出到外部引脚，为外部设备提供时钟信号。本文将深入探讨STM32中MCO时钟输出功能的原理、配置以及应用场景。MCO时钟输出功能简介MCO时钟输出功能允许将STM32微控制器内部的时钟信号输出到指定的引脚上。通过配置MCO时钟输出功能，可以将系统时钟、
@Luminescence·2025-03-25 18:53

[ComfyUI] AlekPetNodes 插件详解：节点与模型管理

引言AlekPetNodes是ComfyUI中的一款实用插件，提供了多种自定义节点，用于优化模型管理和提示词处理，特别是与ControlNet结合使用时，可以实现更强大的图像控制和翻译功能。
技术小甜甜·2025-03-25 18:51

canvas绘制红绿灯路口（二）

系列文章canvas绘制红绿灯路口（一）无图不欢，先上图优化项：一：加入人行道红绿信号二：加入专用车道标识（无方向标识时采用专用车道标识）三：东南西北四项路口优化绘制逻辑，美化图像四：加入拖拽、缩放图例使用方法
风舞红枫·2025-03-25 17:44

零广告 | 纯本地 | 极简Windows桌面壁纸管理神器 —— 开发者的清爽编程伴侣

零广告|纯本地|极简Windows桌面壁纸管理神器——开发者的清爽编程伴侣前言：用技术创造清爽办公环境近期在探索AI图像生成工具时，意外打造出一系列极具清凉感的沙滩主题壁纸。
灏瀚星空·2025-03-25 16:11

opencv二值化详解

先从一个比较经典的方法开始讲解，看opencv官方文档：二值化（binary）的定义：在一个输入图像中，将其一个像素点设置为0,将其两个像素点设置为1。二值化可以使图像中的每个像素值都被指定为0或1。
菩提本无树007·2025-03-25 15:01

OpenCV中的图像二值化

OpenCV中的图像二值化操作图像二值化（Binarization）是将图像转换为只有两种颜色（通常是黑和白）的过程。
Suniaun原型机·2025-03-25 14:27

Tailwind CSS 学习笔记(二)

一、辅助工具在vscode中使用TailwindCSS，可安装官方提供的TailwindCSSIntelliSense插件，该插件可以提供自动补全、语法高亮及检查功能。二、TailwindCSS中的基本单位CSS中常见单位1、绝对单位绝对单位的值固定，不依赖其他元素或设备特性，通常用于打印或固定尺寸场景：像素(px):表示屏幕上的物理像素点，是绝对单位中最常用的。但实际物理尺寸受屏幕分辨率（dpi
SSHSHLSH·2025-03-25 14:22

Tailwind CSS 学习笔记(一)

一、简介TailwindCSS是一个工具优先的CSS框架，只需书写HTML代码，无需书写CSS，即可快速构建美观的网站。二、优点1、简洁、规整，避免了随意取类名TailwindCSS的工具类(Utilityclasses)能够为你提供一套约束系统，避免让你的样式表中出现随意的取值。它让颜色、间距、排版、阴影以及一切取值保持一致，并最终形成一个精心构建的设计系统2、灵活性强、你所想地就能实现由于Ta
SSHSHLSH·2025-03-25 14:52

探索HTML5 Canvas：创造动态与交互性网页内容的强大工具

它为网页设计师和开发者提供了一个通过JavaScript和HTML直接在网页上绘制图形、图像以及进行动画处理的画布。Canvas的灵活性和强大功能，使得它成为创造动态、交互性网页内容的首选工具。
易xingxing·2025-03-25 12:08

AutoGluon快速上手

它支持多种数据类型，包括结构化数据、文本、图像和时间序列，具有简单易用的特点。以下是一些常见的AutoGluon模型：1.LGBModel：基于LightGB
不三不四୭·2025-03-25 11:03

python爬虫学习笔记-requests基础

爬虫初始为什么要学习爬虫之前在授课过程中，好多同学都问过我这样的一个问题：为什么要学习爬虫，学习爬虫能够为我们以后的发展带来那些好处？其实学习爬虫的原因和为我们以后发展带来的好处都是显而易见的，无论是从实际的应用还是从就业上。我们都知道，当前我们所处的时代是大数据的时代，在大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集。优
资料小助手·2025-03-25 09:49

python学习笔记--实现简单的爬虫(一)

任务：爬取豆瓣最受欢迎的250个电影的资料链接：豆瓣电影Top250用浏览器打开后，使用F12或鼠标右键--检查，查看网页的源代码，分析网页结构，如下图所示：分析后得知：1.电影名位于class为hd的div中，里边嵌套中一层a标签和span标签，最终目的地为；2.电影评分位于class_="rating_num"的span中；3.电影资料位于class_="bd"的div中；参见下图：下面通过编
moxiaoran5753·2025-03-25 09:48

纯VM一些让操作 解放自己

(方便配置文件和存图放在该位置)4.图像处理的结果统筹脚本.5.运行计数.
虚假程序设计·2025-03-25 08:12

一个简单的人脸识别demo

使用face_recognition和OpenCV库完成人脸检测和识别任务：#导入必要的库importcv2#OpenCV库，用于图像处理importface_recognition#人脸识别库importnumpyasnp
Rainly2000·2025-03-25 08:10

图像检索Matlab程序

图像检索Matlab程序读取待检索图片，在图片库里进行检索，可以计算相似度，使用Hu不变矩算法，实现图像检索技术。
985计算机硕士·2025-03-25 08:07

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

目录一、从神奇的AI应用说起二、YOLO是什么三、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五
大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

代码这里对三个网络进行图像的二值分割训练，它们分别是Unet,Linknet,FPN。利用for循环对整训练集进行遍历。train函数是这段代码的核心，每调用一次train就进行一次迭代。
TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

ensp学习笔记

目录eNSP介绍VRP的介绍eNSP具有的显著特点任务实施——添加网络设备并修改标签名任务实施——配置设备主菜单包含的内容工具栏网络设备区工作区设备接口区任务实施——设置设备名称任务实施——设置系统时钟任务实施——设置标题信息任务实施——查看网络设备的基本信息任务实施——配置设备接口信息使用undo命令行undo命令用户恢复默认设置undo命令用来禁用某个功能undo命令用户删除某项配置命令行在线
我就是一粒沙·2025-03-25 07:04

MATLAB图像处理：64级小波变换与边缘检测实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：小波变换是数字信号处理中强大的工具，特别适用于图像分析和处理。本资料包着重探讨如何利用MATLAB进行64级小波变换以实现图像的方向性和边缘检测。
ELSON麦香包·2025-03-25 05:48

单目估算测距

fwD=\frac{W\timesf}{w}D=wW×f其中：DDD：标志物到相机的距离（单位与WW和ff保持一致）WWW：标志物的实际宽度（或高度）fff：相机的焦距（单位与WW一致）www：标志物在图像中的宽度
EngineerSuTao·2025-03-25 05:16
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