图像处理 | 易学教程

创龙Xilinx Zynq-7000系列SoC高性能处理器SATA接口

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CPU CPU为 Xilinx Zynq-7000 SOC，兼容XC7Z0 35 /XC7Z0 45 /XC7Z 100 ，平台升级能力强，以下为 Xilinx Zynq-7000 特性参数： ZYNQ Z-7045-C6678新伙伴 TLZ7xH-EVM评估板芯片架构： XC7Z045/XC7Z100-2FFG900I，集成PS端双核ARM Cortex-A9 + PL端Kintex-7架构28nm可编程逻辑资源。PS端主频最高可达1GHz，单核运算能力高达2.5DMIPS/MHz。外设资源： 1x FMC(HPC)、2x CameraLink（Base/Medium/Full）、2x CAMERA、4x SFP+、1x PCIe Gen2、1x SATA、2x HDMI、2x SGMII 支持PS、PL端通信、高速AD采集与处理、CameraLink视频采集与处理应用领域：雷达探测目标追踪电子对抗定位导航图像处理水下探测光电探测深度学习 SATA接口开发板引出了一个 7 pin SATA 硬盘接口，硬件及引脚如图：来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4169033/blog/4277464

js图像处理

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ctx.strokeStyle = "red"; ctx.moveTo(0,0); ctx.lineTo(138,0); ctx.lineTo(138,61); ctx.lineTo(0,61); ctx.closePath(); ctx.stroke(); ctx.rect() <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>图像处理</title> </head> <script> function drawAndShareImage() { var canvas = document.createElement("canvas"); // canvas.width = 700; // canvas.height = 700; var context = canvas.getContext("2d"); // context.rect(0, 0, canvas.width, canvas.height); // context.fillStyle = "#fff"; // context.fill(); var myImage = new Image(); myImage.src = "./1.jpg"; //背景图片你自己本地的图片或者在线图片 myImage.crossOrigin

图像处理开源数据集

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（1）手写数字识别训练集：60000个测试集：10000个下载链接： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ （2）猫狗分类下载链接： https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data （3）花卉识别下载链接： https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/index.html （4）imageNet 下载链接： http://www.image-net.org/ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4311641/blog/4304712

使用FreeSurfer进行脑区分割

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FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包，是基于 Linux 平台的全免费开源软件。FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割、配准及三维重建，其处理过程主要包含去头骨、B1 偏差场校正、体数据配准、灰白质分割、面数据配准等。FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像，并生成高精度的灰、白质分割面和灰质、脑脊液分割面，根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质外表面积、曲率、灰质体积等，这些参数可以映射到通过白质膨胀算法得到的大脑皮质表面上直观显示。另外，FreeSurfer 还具有特征的组间差异分析及结果的可视化功能。在 FreeSurfer 软件中，运行“recon -all”命令后，会在 surf 文件夹下生成 . white、. sphere、. inflated 等网格点文件。每一个文件里面都存储了大脑皮质表面网格点的三维坐标及相邻顶点构成的三角面片信息，需要注意的是 FreeSurfer 采用的是 RAS 坐标系，其意义为 R：right，X 轴正方向；A：anterior，Y 轴正方向；S：superior，Z 轴正方向。 FreeSurfer 也会在 surf 文件夹下生成基于曲面的形态特征数据，不同的特征采用不同的文件后缀名，如皮质厚度（

【云栖号案例 | 文化产业】MORE VFX 上云助力《流浪地球》视效艺术家”云复工”

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云栖号案例库：【点击查看更多上云案例】不知道怎么上云？看云栖号案例库，了解不同行业不同发展阶段的上云方案，助力你上云决策！电影里逼真、璀璨的特效背后，有着一群满腹才华的视效艺术家。你可能想象他们如梵高般疯狂、如李白般不羁，其实他们跟你一样，朝九晚五地上班。受疫情影响，许多公司选择在家办公，而制造、餐饮、零售、院线等线下行业则处于停摆。其中，影视后期制作也是一个备受“复工难题”困扰的行业。许多读者印象中，影视后期制作的艺术家，都是聚精会神地坐在设备前，用各种酷炫的软件与技术做出或磅礴恢弘，或栩栩如生、纤毫毕现的特效。视效企业看似可以轻松实现在家办公，实际不然。国内顶级视效企业、《流浪地球》制作方MORE VFX与阿里云共同提出了一个解决方案，或为行业打开思路。阻碍艺术家在家办公的几座大山就拿《流浪地球》后期制作方MORE VFX为例，呈现视效行业的境况。艺术家如果要在家办公，继续完成自己的作品，可能需要破以下三道关：首先是设备。建模和特效渲染等环节对CPU、显卡等电脑配置要求极高，特效公司一般会采购运算和实时图像处理能力更强的工作站——即定制的专业级电脑——给艺术家用。普通的个人电脑根本跑不起。这也是为什么很多艺术家们只能跟公司的猫一起加班，而无法享受在家办公的乐趣。即便将工作站从公司搬到了家里。艺术家可能会发现，都看完5部电影了，都还没下载完一个素材。

Banana Pi BPI-F2S Xilinx Artix-7 FPGA 学习与教育开发套装

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主板采用Banana Pi BPI-F2S 主板，板上有FPGA接口。采用Xilinx Artix-7 XC7A100T FPGA芯片方案。提供完善的软件与学习资料。 Banana Pi FPGA 学习与教育开发套装香蕉派BPI-F2S 是香蕉派团队 and 凌阳科技首次合作开发的一款工业级应用的开发板, 使用SP7021芯片设计.具有高性能，低功耗的特点; 内嵌 Linux Embed 系统,适合于语音图像处理、通信、便携式工业控制设备等应用场合。自带高性能处理器，特别适合 AI 人工智能，机器视觉等需要强大运算力的应用;外扩 FPGA 模组,可提供硬件加速,芯片 IP 验证及 SOC 科研及教学应用; BPI-F2S开发板集具有集成度高，优良的布线布局，板面积很小，易于现场测试应用 FPGA子板： FPGA Module with Xilinx Artix-7 100T (Variant 2D), 2 x 50 Pin, 1.8V only supply Now with the Trenz Electronic TE0725LP-01-100-2D is a low cost small-sized FPGA module integrating a Xilinx Artix-7 (15T-100T) and 32 MByte Flash memory for

Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（下）- Task01 Harris特征点检测器-兴趣点检测

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Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（下）- Task01 Harris特征点检测器-兴趣点检测 1. 基础知识 1.1角点的介绍 2.Harris角点检测算法原理 2.1 算法核心思想 2.2 算法原理 3.OpenCV实现 3.1 API 3.2 代码示例参考链接 1. 基础知识 1.1角点的介绍在图像处理领域中，特征点又被称为兴趣点或者角点，它通常具有旋转不变性和光照不变性和视角不变性等优点，是图像的重要特征之一，常被应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。点特征主要指图像中的明显点，如突出的角点、边缘端点、极值点等等，用于点特征提取的算子称为兴趣点提取（检测）算子，常用的有Harris角点检测、FAST特征检测、SIFT特征检测及SURF特征检测。那么如何进行判断呢？可以使用滑动窗口在图像中滑动：（1）如果沿着各个方向移动，窗口内像素值均没有太大变化，则它是平坦区域。（2）如果沿着水平方向移动(梯度方向)，像素值会发生跳变；沿着边缘移动(平行于边缘) ，像素值不会发生变化；则它表示一个边缘特征（Edges）。（3）如果无论朝哪个方向移动，像素值都会发生很大变化，则它就是一个角。下图中由左到右分别代表上述三种情况：同时，角点也有多种类型，如下图所示： 2.Harris角点检测算法原理 2.1 算法核心思想

这些opencv的书籍和网站里，肯定有你不知道的宝藏

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跟大家分享一些opencv的书籍和网站。都是我从入门到现今四处收集到的，曾经因为命令行操作不当把磁盘给清空了，但幸好电子书都找回来了，然后我就都上传到网盘存起来了。今天拿来分享给大家，有了这些根本不需要去买任何实体书了（除非特别喜欢看实体书哈）。书籍先给大家贴个图：大部分是我到处搜集来的，还有一些是花钱在某鱼上买来的，今天把下载链接分享给大家（链接七天有效，如果失效了可以公众号【opencv视觉实践】后台回复【视觉电子书】获取）链接：https://pan.baidu.com/s/12RVddWedpFukuVNU1WQCmQ 提取码：0tnv 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 1：《Opencv3编程入门-毛星云》这本书是我的入门书籍，但也仅限于入门，大家看完一遍后一定要入手其他书籍或者做一些实战项目进行练手，否则只能在入门水平徘徊。 2：《学习opencv3》这本书作者就是opencv库的开发者，此书比较厚但也更全面，适合看完《Opencv3编程入门-毛星云》进一步补充和进阶。 3：《OpenCV计算机视觉编程攻略.第3版》这本书真的是宝藏书籍，包含很多实战案例，第三版是目前最新版本了。 4：《OpenCV-python中文官方文档410》这本书是翻译的英文版opencv-python的官方教程，嗯，官方的，不多介绍了。 5：《OpenCV

《Python游戏趣味编程》新书上架了

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知乎视频 www.zhihu.com 《Python游戏趣味编程》新书上架了，目前京东上搜书名就可以找到，比如：《Python游戏趣味编程童晶少儿编程入门教程书籍》【摘要书评试读】- 京东图书 item.jd.com 《Python游戏趣味编程童晶少儿编程入门教程书籍》【摘要书评试读】- 京东图书 item.jd.com 出版社上的图书网站，可以下载分步骤代码、观看视频教程： https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB72096d97d6149 www.epubit.com 写作目的和背景随着人工智能时代的来临，计算机软件在日常生活中起到越来越重要的作用，编写计算机程序极有可能成为未来社会的一项重要生存技能。在众多的文本式编程语言中，Python语法简单、上手容易，功能强大、应用广泛，越来越得到初学者的青睐。然而，目前大部分Python图书都会先系统讲解语法知识，知识量大、读者学习困难；所举实例一般偏数学算法，过于抽象、趣味性不强，读者不愿写程序，进而觉得入门困难。也有部分图书基于海龟绘图，利用代码绘制几何图形吸引读者兴趣；然而海龟绘图功能简单、不支持互动、趣味性一般。针对以上问题，本书把趣味游戏开发应用于Python编程教学，通过12个由易到难的有趣案例，带领读者从零基础开始学习

110+优秀作品、20+热门领域曝光，高通如何玩转“AI 的夏天”！

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近年来，人工智能在我国获得了快速发展，随着技术的成熟和一系列政策的发布，人工智能已从萌芽阶段步入到发展阶段，应用数量的激增推动了AI技术向产业化的渗透。有研究指出，未来十年，人工智能技术还将经历新一轮的爆发和加速，带有人工智能技术的产品将在更多的领域中出现。机器视觉、语音识别、智能翻译等技术将与日常场景紧密相连。在这一背景下，由Qualcomm（高通公司）、中国智谷·重庆经开区、CSDN、Testin云测、OPPO、极视角、中科创达、创业邦联合主办，重庆经开区·Qualcomm中国·中科创达联合创新中心协办，TensorFlow Lite 作为开源技术合作伙伴的行业内专业性质的“Qualcomm人工智能创新应用大赛”于今年2月正式启动。作为2020线上中国国际智能产业博览会同期大赛活动之一，本届大赛融合人工智能、智能边缘和边缘云等技术, 为专注于安卓应用程序开发、智能边缘的移动开发者及行业用户提供展示创意和想法的舞台，基于移动人工智能应用开发，涉及视觉计算（视觉与图像处理）、语音识别（自然语言识别、语义分析等）、算法优化等，继而应用于医疗、金融、交通、机器人等垂直行业领域。 “Qualcomm人工智能创新应用大赛”分为移动应用和AIoT两个赛道，设立了白金奖1名、分项赛道金奖7名。大赛分别为白金奖获胜者提供了搭载高通骁龙820A汽车平台的领克05 SUV 一辆

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