图像处理

　　近些年，为了响应“绿水青山就是金山银山”，打好蓝天保卫战，全国多地都开始对黑烟车采取禁行措施，近期又有一部分城市发布了黑烟车禁行政策。 　　广东广州市：全天禁行黑烟车 　　7月7日，广州市政府常务会审议通过了《广州市人民政府关于禁止黑烟车上路行驶的通告》，广州市行政区域内道路禁行黑烟车。 　　广东东莞市：10月1日起正式限制国三车及黑烟车通行 　　近日，东莞市政府发布正式通告：限制国三柴油货车及黑烟车上路行驶！限行政策于10月1日正式实施，为期5年。 　　广东清远市：黑烟车24小时限行 违者记3分罚200元 　　近日，清远市政府发布了《清远市人民政府关于划定清远市黑烟车限行区范围的通告》，9月1日起，黑烟车市区24小时禁行，10月1日正式执法，禁行措施为期5年，对违反禁令的黑烟车记3分罚200元。 　　江西新余市：开展专项行动惩戒黑烟车 　　通过全市多个监测点位，有80辆黑烟车被监控拍下，通过曝光的数据来看，有的黑烟车被多次拍到冒黑烟，甚至有一辆车最高被监控拍下20次。 　　江西九江市：6月1日起施行黑烟车电子抓拍执法 　　九江市生态环境局、市公安局交管支队、市交通运输局、市城市管理局联合发布通告，自2020年6月1日起，对柴油货车开展路检路查、入户检测和黑烟车电子抓拍执法，被检对象涵盖所有在九江市行政区域内行驶的各地柴油货车。 　　江西南昌市：新增3处电子眼专拍黑烟车 　

近年来短视频领域的发展超出人的想象，以风卷残云之势席卷了各大短视频平台，随着更多的百万级账号的出现，让越来越多的人开始跃跃欲试想要靠近这个领域。在这么多年的发展下，短视频领域的学习已拥有了系统化教程，但无论是短视频的制作还是运营，都离不开工具及素材的使用。今天就着重给大家分享下短视频拍摄剪辑的必备工具及相应的学习素材。 一、工具篇 工具篇-学拍摄剪辑+短视频制作所用软件（学拍摄剪辑+短视频制作必备软件全都有） 资源名称 百度网盘一键下载 密码 图像处理软件Photoshop 2018 https://pan.baidu.com/s/1-Pli0xlOv94p9FWmKd2xFQ 3eq4 音频编辑软件Audition 2018 视频特效软件After Effects 2018 视频剪辑软件Premiere 2018 图像处理软件Photoshop 2019 https://pan.baidu.com/s/15e-VzV5ehefwiUt0g8VfMw 793a 音频编辑软件Audition 2019 视频特效软件After Effects 2019 视频剪辑软件Premiere 2019 达芬奇调色 DaVinci Resolve 16 https://pan.baidu.com/s/16FWLJb2pYslm90mTHsgNrA j2mk 二、素材篇 素材篇-学拍摄剪辑

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源：Piper蛋窝 图片来源：《鬼灭之刃》 op 截屏 gif 格式的图片不但自带“能动”属性，还可作为“表情”被收入微信表情包。 随手制作 gif 表情包 可以算得上是当代 沙雕 青年的必备技能之一了。 制作 gif 比较流行的方法是：下载一个专门生成表情包的软件、访问一个在线转换的网站并按顺序上传图片或使用 Photoshop 里面的“时间轴”面板。 但只是为了将几张图片“捏”在一起，产生一个能动的效果， 上述方法其实都有些大材小用 ，并且还不是很方便。 如果不是需要很好的压缩算法，我们完全可以在自己的计算机上 轻量、快捷地完成“一键式”转换 ，因此我们仅需要代码帮我们完成： - 读 取现有图片 到内存 ； - 整理内存中的图片信息， 符合 gif 格式规范 ； - 输出 gif 图片。 python 丰富的生态为我们提供了一个很方便的解决方案： - imageio.imread() 将图片保存为 RGB 点阵 于内存 中； - imageio.mimsave(gif_path, frames, 'GIF', duration) 将 frames 中的点阵对象整合 ，输出 gif 文件到硬盘上。 我对其稍加整理如下： if __name__ == "__main__" : # path

今天是2020年11月6日，来到上海正好一个月了，想写一篇学习小结，然后开始尝试一下新的学习方式。 目录 学习资料分享 有关python学习 有关OpenCV+python计算机视觉图像处理学习 有关神经网络学习 有关深度学习基础学习 偏理论 偏实践 关于框架学习 Keras tensorflow Pytorch 方法思考 基础学习 解决问题 新思想新灵感 展望 小结 2020年3月开始接触计算机视觉，接触keras框架，当时很多都不懂，一点一点啃，最后顺利完成了我的第一个视觉项目也就是我的毕设《基于卷积神经网络的人脸表情识别系统的设计与实现》。现简单回忆一下当时的学习历程，顺便总结一点点小小的经验，希望对入门的同学有所帮助，一起加油（一些学习视频的选择可能不是很经典，但却是我自己的有意无意选择了的，故仅做参考）。 学习资料分享 有关python学习 第一次接触python是在2018年10月，当时国庆假期一个人在本科实验室刷视频，做笔记，疯狂输入。学习的是《[小甲鱼]零基础入门学习Python》，当时很遗憾的是没有充分使用CSDN博客，把笔记全都记在了Word文档，记录了很多，有点杂乱。刚开始记笔记也有点笨，很多都记，同时也跟着敲代码，不断试验、出错和解决。有时候遇到好玩的还会自己写个代码逗自己开心（如下图的朋友圈截屏）。 B站链接：https://b23.tv/kLRXOX

来源：电子工程专辑 编辑 ∑Gemini 分三个部分来理解： 1．信号的角度 2．数学家的理解（外行） 3．与多项式的关系 >>>> 卷积这个东东是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。因为是对模拟信号论述的，所以常常带有繁琐的算术推倒，很简单的问题的本质常常就被一大堆公式淹没了，那么卷积究竟物理意义怎么样呢？ 卷积表示为y(n) = x(n)*h(n) 使用离散数列来理解卷积会更形象一点，我们把y(n)的序列表示成y(0)，y(1)，y(2) and so on; 这是系统响应出来的信号。 同理，x(n)的对应时刻的序列为x(0)，x(1)，x(2)...and so on; 其实我们如果没有学过信号与系统，就常识来讲，系统的响应不仅与当前时刻系统的输入有关，也跟之前若干时刻的输入有关，因为我们可以理解为这是之前时刻的输 入信号经过一种过程（这种过程可以是递减，削弱，或其他）对现在时刻系统输出的影响，那么显然，我们计算系统输出时就必须考虑现在时刻的信号输入的响应以 及之前若干时刻信号输入的响应之“残留”影响的一个叠加效果。 假设0时刻系统的响应为y(0)，若其在1时刻时，此种响应未改变，则1时 刻的响应就变成了y(0)+y(1)，叫序列的累加和（与序列的和不一样）。但常常系统中不是这样的，因为0时刻的响应不太可能在1时刻仍旧未变化，那么 怎么表述这种变化呢，就通过h

我这里参考论文 ：随机值脉冲噪声检测系统的局部一致性指数方案 文章目录 前言 一、什么是噪声检测？ 二、LCI值的定义 1.噪声像素与干净像素的特点 2.如何确定LCI的值 总结 前言 本博客主要讲述如何用LCI值的判断像素是否是干净像素 第一次写 写的不对之处还请多多指教 一、什么是噪声检测？ 由于非理想传感器，传输错误，错误的存储器等，可能无法正确的评估数字图像中某些像素的光度值，这些损坏的像素会影响整体图像视觉，所以我们需要将被迫坏的噪声像素检测出来以此来为后面的修复图像打基础。 二、LCI值的定义 1.噪声像素与干净像素的特点 特别的 c部分是粗糙区 根据图片我们可以轻松得到一下几个结论 1.无论位于平坦区还是位于粗糙粗糙区，对于一个脉冲像素（噪声像素 一共分两大类固定值脉冲和随机值脉冲 我们这里主要谈论的为随机脉冲）通常可以找到相似的强度 而干净像素都通常具有一定量的相似强度的像素 2.我们可以利用给定像素附近的相似像素值的数量来确定该像素是否脉冲值 2.如何确定LCI的值 这个LCI值可以理解为一个像素对于整个图片的相似程度 当然这个LCI值越大说明此像素点为干净像素的概率就越高 那么如何定义这个值呢？ 其中 λ ( x , y ) \lambda(x,y) λ ( x , y ) 为几何距离 运用了欧式距离 S ( x , y ) \mathit{S}(x,y) S

点击上方“ AI算法与图像处理 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 计算机视觉中的目标检测，因其在真实世界的大量应用需求，比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等，而被研究学者广泛关注。 几天前，arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》对该领域20年来出现的技术进行了综述，这是一篇投向PAMI的论文，作者们review了400+篇论文，总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art，并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明，还深入到目标检测的特定领域如人脸检测、行人检测等进行了总结，最后列举了未来可能的发展方向。 温故而知新，非常值得参考！ 作者信息： 该文作者来自美国密歇根大学、北京航空航天大学、滴滴出行。 下图是作者在谷歌学术检索目标检测相关关键字返回的历年文献数量，可见该领域20年来越来越受到学术界的关注。2018年有将近1200篇相关文献发表。 目标检测路线图 作者将目标检测近20年来的里程碑算法画在时间轴上，如下： 可见作者将算法大致分为2012年之前的传统检测方法与2012年之后出现的基于深度学习的检测方法。 传统方法比如我们所熟知的V-J检测、HOG检测、DPM算法。 深度学习方法截然不同的分为两条技术路径：单阶段检测算法与两阶段检测算法。

关注 涛涛CV ，设 为 星标 ，更新 不 错过 ------------------------------------------- 《智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》笔记 通过这个读书笔记，可以快速掌握该书里面的核心观点，为您节省理解阅读的时间。个人觉得该书很好，所以将精华笔记内容推荐给大家，让大家快速理解该书的表达内容与思路，共同学习、共同进步、互帮互助。 作者：李彦宏 简介： 人类历史上的历次技术革命，都带来了人类感知和认知能力的不断提升，从而使人类知道更多，做到更多，体验更多。以此为标准，李彦宏在本书中将人工智能定义为堪比任何一次技术革命的伟大变革，并且明确提出，在技术与人的关系上，智能革命不同于前几次技术革命，不是人去适应机器，而是机器主动来学习和适应人类，并同人类一起学习和创新这个世界。“人工智能”正式写入2017年政府工作报告，折射出未来人工智能产业在我国经济发展与转型中的重要性。本书内容涵盖了人工智能发展的主要领域，刻画了人工智能未来发展的场景和商业模式，对我国各行各业应对智能化转型提供了很好的指引和借鉴。 141 个笔记： ◆ 自序 >> 全世界都在为即将到来的人工智能革命感到振奋。这种情绪就仿佛二十多年前我在硅谷亲历互联网大潮初起时所感受到的。 >> 搜索引擎一直在推升计算机科学的天花板。几乎计算机科学的每一个层面，从硬件到软件的算法

定点数优化：性能成倍提升 韦易笑 ​ 游戏开发、编程、游戏等 4 个话题下的优秀回答者 495 人赞同了该文章 定点数这玩意儿并不是什么新东西，早年 CPU 浮点性能不够，定点数技巧大量活跃于各类图形图像处理的热点路径中。今天 CPU 浮点上来了，但很多情况下整数仍然快于浮点，因此比如：libcario (gnome/quartz 后端）及 pixman 之类的很多库里你仍然找得到定点数的身影。那么今天我们就来看看使用定点数到底能快多少。 简单用一下的话，下面这几行宏就够了： #define cfixed_from_int(i) (((cfixed)(i)) << 16) #define cfixed_from_float(x) ((cfixed)((x) * 65536.0f)) #define cfixed_from_double(d) ((cfixed)((d) * 65536.0)) #define cfixed_to_int(f) ((f) >> 16) #define cfixed_to_float(x) ((float)((x) / 65536.0f)) #define cfixed_to_double(f) ((double)((f) / 65536.0)) #define cfixed_const_1 (cfixed_from_int(1)) #define

点击上方" AI算法与图像处理 " ，选择"设为星标"或“置顶” 优质内容，第一时间送达 本文转载自：校招薪水（OffShow） 语 大家好， 2019 届互联网校招本科薪酬清单已经出炉，包含了技术类和非技术类的薪资。 希望这份薪酬清单能让更多的本科生了解到实际的校招行情，解答大家心中的部分困惑，去脚踏实地的求职。 2019届互联网校招本科薪酬清单-技术高薪篇 2019届互联网校招本科薪酬清单-技术篇 2019届互联网校招本科薪酬清单-非技术篇 附注： 所有数据来源于校招薪水公众号，求证于广大粉丝。 所有数据整理不易，如需转载分享，请务必注明出处。 在此特别感谢广大求职者的热心分享，部分数据可能存在遗漏情况，请勿深究。 在选取数据的时候，小编尽可能照顾到各个薪资层级，尽量使公司多样，岗位多样，以求让大家有一个更清晰更直观的了解，考虑到地区差异性，此次数据主要来自北上广深杭，高薪篇的起步在30W。 看完清单，小编在这里也有一些心得体会和个人感受和大家分享一下， 如有不当之处，还望多多包容指正。 读书有用论，本硕博就业平均薪资差距较大 可以看出大厂和一些独角兽企业的薪资具有明显优势，但毕竟粥少僧多，竞争激烈。本科生中技术类的高薪凤毛麟角， 平均薪资水平、就业情况与研究生仍有较大差距 ，非技术类中以策划产品为例尤为明显，现在比较火热的用研，交互更是本科数据缺乏，主要集中在研究生中