图像处理

  2018年的超级夜景，2019年的潜望式变焦，一路走来华为手机的拍照能力日益强大，这不仅归功于硬件设备的完善，还得益于算法能力的加持。   为了让用户在第三方相机应用中，也能体验到华为手机丰富的拍照模式，华为多媒体平台上架了Camera Kit能力集合，以SDK的形式提供相机应用高级模式编程接口，应用开发者可通过调用Camera Kit能力，使得第三方应用在华为手机上实现诸如超级夜景、超级慢动作、HDR、视频人物虚化、大光圈等拍照能力。 【Camera Kit的合作案例】   目前，美图秀秀App已经通过Camera Kit接入了大光圈的能力，在大光圈的模式下主体更加突出、清晰。 【Camera Kit的特点】 开放：三方拍照能力等同于系统相机。 简单：基于相机模式编程，提供开发IDE工具。 兼容：EMUI10.0版本兼容，支持平移到鸿蒙。 【Camera Kit的服务优势】   深度挖掘华为手机超强拍摄能力，统一封装成Camera Kit，为开发者提供先进的图像处理能力。使用时，Camera Kit会静态编译到应用中，体积小且兼容性强。支持扩展，只需两小时即可快速集成，简化应用开发成本。 【Camera Kit的使用方法】 一、申请Camera相关权限 步骤1 在工程的Manifest文件中添加相关权限 步骤2 动态申请相关权限 二、以人像模式为例

1、初始TextCNN CNN可参考之前的文章： https://www. zhihu.com/people/xianya ng94 最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。但之前了解到的CNN多应用于图像处理，其输入数据为二维或者多维的数据，因此进一步了解学习应用于文本分类的TextCNN。下一篇文章会通过期刊论文来介绍几篇CNN的具体应用实例，主要介绍模型的网络结构。 TextCNN模型是Yoon Kim在2014年 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》中提出的，利用卷积神经网络（CNN）来对处理文本分类问题（NLP）。该算法利用多个不同大小的kernel来提取句子中的关键信息，从而能更加高效的提取重要特征，实现较好的分类效果。 2、TextCNN结构 该模型的结构如下图：（下图引用于原文） TextCNN的详细过程见下：（以一句话为例） （1）输入：自然语言输入为一句话，例如【wait for the video and don't rent it】。 （2）数据预处理：首先将一句话拆分为多个词，例如将该句话分为9个词语，分别为【wait, for, the, video,

来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4409653/blog/4301857

毕业后近两年的求职经历来看，似乎IT行业并不大看重学历，面试时也不大问就直接丢一张卷子来做，综合来看本科毕业就去找工作的同学在公司并没有得到太重要的职位，和一些三本毕业的员工处在相同位置。 此外，还遇到好多学历不高但上过社会上培训班的同事，感觉其中一些混得不错，似乎技术上也更懂，，现在IT业不重视学历了吗？ 对于下面这样的人，借鉴王尼玛说台湾周子瑜事件中的一句话，对啊，我就是学历高你啊，不服你也去考个研究生嘛。 学历不重要？你干嘛送你孩子去读书呢？学历不重要，国家干嘛要坚持教育。动不动还要举例爱因斯坦的自学能力，你要是有爱因斯坦的智商，你可以试试自学嘛，再说人家爱因斯坦再厉害后来还不是去读大学了。 那既然你觉得我在炫耀学历，不爽啊，你也去考个试。 虽然以前对自己的学校也没什么优越感吧，但是这次算是完全被碾压干净了。是啊，他们代码能力好强，真的好强。很羡慕那样的能力。 这事直到我读研之后才改观了很多（保研985）。周围也是一群强大无比的人，数学基础，逻辑能力，简直怪物啊。尤其几个数学系过来的人，他们对于机器学习的算法，数据挖掘，图像处理，真正底层的东西都研究的非常的深入，公式也是随手推。 你现在只是弱的还没碰到那些真正厉害的岗位，那些真正对综合能力有要求的岗位。你看到的，只是最浅的东西。所以他们对学历看上去好像没什么要求，但是你继续往上走走看看。你的大学，不仅仅是编程，数学，离散

CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑，必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难，具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大。本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点，做到快速入门： GPU架构特点 CUDA线程模型 CUDA内存模型 CUDA编程模型 CUDA应用小例子 1. GPU架构特点 首先我们先谈一谈串行计算和并行计算。我们知道，高性能计算的关键利用多核处理器进行并行计算。 当我们求解一个计算机程序任务时，我们很自然的想法就是将该任务分解成一系列小任务，把这些小任务一一完成。在串行计算时，我们的想法就是让我们的处理器每次处理一个计算任务，处理完一个计算任务后再计算下一个任务，直到所有小任务都完成了，那么这个大的程序任务也就完成了。如下图所示，就是我们怎么用串行编程思想求解问题的步骤。 但是串行计算的缺点非常明显，如果我们拥有多核处理器，我们可以利用多核处理器同时处理多个任务时，而且这些小任务并没有关联关系（不需要相互依赖，比如我的计算任务不需要用到你的计算结果），那我们为什么还要使用串行编程呢

摘要： 竞享实例作为创新商业模式，为用户提供除按需、包周期之外的新模式 ，即用户可以先到先享，并将颗粒化算力瞬间批量组织起来用于各类可容错场景，其以远低于同类产品的价格以及出色性能为离线转码、离线渲染、基因测序及Web应用等可容错业务场景提供强有力的基础支撑，助力用户瞬享自由算力。 随着5G、AI、云计算及物联网等新技术的快速演进，全球数据正在指数级增长并呈海量喷涌的态势。 这些海量喷涌的数据，则意味着计算成本、运维成本以及人力成本面临大幅上升的趋势。特别是一些影视、生物、金融等领域的企业必须在业务应用中做出艰难的选择，无论是机器学习还是高性能计算，视频和图像处理，不仅是吞噬数据的饕餮，更是消耗算力的“黑洞”。如何即能满足各种无状态、可容错、大规模等业务场景的算力需求，又能降低算力成本，则成为企业面临的难题。 针对企业面临的突发性算力需求，华为云结合其产品优势推出了“竞享实例”服务。竞享实例作为创新商业模式，为用户提供除按需、包周期之外的新模式 ，即用户可以先到先享，并将颗粒化算力瞬间批量组织起来用于各类可容错场景，其以远低于同类产品的价格以及出色性能为离线转码、离线渲染、基因测序及Web应用等可容错业务场景提供强有力的基础支撑，助力用户瞬享自由算力。 三大场景，瞬享自由算力 极致性能，激发潜能 影视特效作为电影产业中或不可缺的元素之一，为电影的发展做出了巨大的贡献

前两天参加了北师的数学建模校赛，B题是一道图像处理的题，于是趁机练习了一下OpenCV，现在把做的东西移植过来。 （2020.5.31补充：此方法在竞赛中取得二等奖。这次的参赛论文的确存在一些问题，例如没有对结果进行量化评估、对处理方式的具体细节叙述得不够明确、参考文献不够丰富（好吧，其实没有引用参考文献）等。） 题目大意 给出一张生产线上拍摄的手机镜头的图像（如下），要求解决三个问题： 建立模型构造出一种分割方法，可以将左右两个镜头的待测区域（白色环形内区域）准确地分离出来。 建立模型构造一种检测方法，自动地在待测区域之内将所有缺陷点找出，缺陷点为人眼可识别的白点，最小可为一个像素点。要求给出缺陷点的数学描述，并根据该描述建立检测模型，自动确定每个缺陷点的位置和像素大小。给出右侧镜头中按像素大小排序的最大的前五个缺陷点的位置坐标。 由于在实际拍照中镜头可能会在模具中抖动，所以拍摄的图片可能并不是正对镜头的，此为图像的偏心现象。比如图中左侧图像就是正对的情况，右侧就是不正对（偏心）的情况。建立模型构造一种校正方法，校正右侧图像的偏心现象。呈现校正效果，并给出第2问所求五个缺陷点校正后的位置坐标。 问题求解 问题一 这个问题是目标检测，并且需求十分明确：提取出白色圆环中的区域的图像。观察图像可以发现图中白色的部分几乎只有需要检测的白色圆环

图书简介可以看这里： 童晶：《Python游戏趣味编程》新书上架了 ​ zhuanlan.zhihu.com 本章我们将编写一个拼图游戏，鼠标先后点击两个小拼图块，交换其坐标，直到全部达到正确位置，效果如图10-1所示。首先利用列表存储所有小拼图块的位置并显示；然后实现两个小拼图块的位置交换、实现鼠标点击的判断；接着实现游戏胜利判断、增加提示信息；最后实现游戏计时与最佳记录的存档。 本章案例最终代码一共98行，代码参看：配套资源\第10章\10-9-5.py，视频效果参看：配套资源\第10章\拼图游戏.mp4。 知乎视频 ​ www.zhihu.com 知乎视频 ​ www.zhihu.com import pgzrun # 导入游戏库 import random # 导入随机库 import datetime # 导入日期和时间库 txtFile = open ( 'rank.txt' , 'r' ) # 打开最佳时间记录存档文件 line = txtFile . readline () # 读取一行字符串 oldTime = int ( line ) # 将记录的秒数转换为整型存储 txtFile . close () # 关闭文件 start = datetime . datetime . now () # 程序运行开始计时 newTime = 0 # 这次游戏花了多长时间

图书简介可以看这里： 童晶：《Python游戏趣味编程》新书上架了 ​ zhuanlan.zhihu.com 本章我们将学习Python的第三方图像处理库Pillow，编写代码生成一些趣味图像，效果如图13-1所示。首先学习图像文件的打开与显示、图像的剪裁与保存；接着学习图像的复制与粘贴、像素颜色的读写；最后实现随机互动的风格图片生成。 本章案例最终代码一共70行，代码参看：配套资源\第13章\13-5-3.py，视频效果参看：配套资源\第13章\趣味图片生成.mp4。 知乎视频 ​ www.zhihu.com from PIL import Image # 导入图像处理库 import pgzrun # 导入游戏库 import random # 导入随机库 im = Image . open ( "images \\ image2.jpg" ) # 打开图像文件 w , h = im . size # 获得图像文件尺寸 WIDTH = w # 设置窗口的宽度 HEIGHT = h # 设置窗口的高度 px = im . load () # 导入图片像素 XY = [] # 列表中存储点坐标 RGB = [] # 列表中存储对应的像素颜色值 key = 1 # 定义按了哪个数字键，缺省为1 r = 3 # 定义了绘制小基本元素的大小，受鼠标左右移动控制 def update ()

主要内容 （1）台式图像处理工作站配置方案 （2）便携图像处理工作站配置方案 （3）倾斜摄影图像处理多机集群配置方案 （4）迷你移动式图像处理集群配置方案 在测绘行业无人机航拍影像应用越来越广泛，数据量越来越大，市场上需要计算处理设备从台式到移动便携式、多机集群、移动式多机集群等… 进入2020年，针对最新上市计算架构，针对倾斜摄影建模、正射影像处理等应用，我们再次推出配置更好、速度更快、机型丰富的多种解决方案---台式工作站、移动工作站、多机集群、移动集群等，显著技术特点： 所推荐机器硬件配置，其CPU+GPU性能、内存和硬盘io、网口端口，计算过程的每一个环节性能最大化、无瓶颈、无死角. 针对不同的计算规模、不同的预算，给出完整完美、还可靠的计算解决方案。 保证不同的影像处理软件（如：Context Capture、Pix4D、Inpho、大疆智图等），工作站处理性能发挥到极致 (一). 台式(单机)图像处理工作站硬件配置推荐 相关机型：H390 基于办公静音环境下，面向倾斜摄影/正射影像的空三处理、三维建模等 技术要点： 采用intel第10代超高频处理器（10核5.2GHz） 内存最大容量128GB DDR4 2933 配置图灵架构的RTX显卡 配置2.5G以太电口 整机性能全方位优化 数据处理数据参考： 机器配置：10核5.2GHz+64GB+RTX2080ti 11GB