图像处理

目录 前言 纹理映射 纹理坐标 映射到简单正方形 读取图像 生成正方形数据 生成纹理 着色器贴纹理 读取obj文件 obj文件格式 编写readObj函数进行读取 渲染一张桌子 完整代码 c++ 顶点着色器 片元着色器 前言 上一篇博客回顾： OpenGL学习（五）相机变换，透视投影与FPS相机 在上一篇博客中，我们利用相机变换矩阵，对场景进行透视投影，同时我们实现了可以自由飞翔的 FPS 相机。 迄今为止我们的渲染都是非常单调并且过时的，今天我们来引入一些现代化的东西，来丰富我们的场景。 首先我们会利用一张图片生成纹理，随后我们将这张图片贴在我们的物体上。这就像现代计算机游戏中，我们可以让艺术家们人为的制定一些图片，而不是由程序员大费周章的生成它。 在最后我们通过读取 obj 格式的模型并且创建对应的纹理，来绘制一些精美的模型。 ⚠ 该部分的绘制代码基于上一篇博客： OpenGL学习（五）相机变换，透视投影与FPS相机 博客内容因为篇幅关系，不会完整的列出所有的代码 完整代码会放在文章末尾 纹理映射 在正式开始之前，我们需要了解纹理映射的知识。在计算机游戏中，我们往往见到很多精美的模型，比如下图的水果摊，就有很多个🍎。 通过模型实际上还原这些🍎的几何细节是非常困难的。而且我们还要确定他们的颜色，这更加是难上加难。 于是我们想出了一个曲线救国的方式：我们将一张图片贴上去

简介 通过简单的几行指令，部署一个自己的表白神器，用技术为心爱的人写诗，将诗句，整理成图片，发送给心爱的Ta。 阿里云体验实验室地址（尚未购买ECS可在此处体验） https://developer.aliyun.com/adc/scenario/c6415182ebba4c9f990c2298e9a73eba 步骤一：连接ECS服务器 1.打开系统自带的终端工具。 Windows：CMD或Powershell。 MAC：Terminal。 2.在终端中输入连接命令ssh [username]@[ipaddress]。您需要将其中的username和ipaddress替换为第1小节中创建的ECS服务器的登录名和公网地址。例如： ssh root@123.123.123.123 命令显示结果如下： 输入yes。 同意继续后将会提示输入登录密码。 密码为已创建的云服务的ECS的登录密码。 登录成功后会显示如下信息。 步骤二：下载命令行工具 1.按照以下操作安装Node.js环境。 a. 下载Node.js安装包。 wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/v12.4.0/node-v12.4.0-linux-x64.tar.xz b. 解压安装包并重命名。 tar -xvf node-v12.4.0-linux-x64.tar.xz && mv

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 作者丨玖零猴@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/113285797 编辑丨极市平台 导读 空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生，本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题，帮助大家将空洞卷积这一算法“消化吸收”。 一、空洞卷积的提出 空洞卷积中文名也叫 膨胀卷积 或者 扩张卷积 ,英文名也叫 Atrous Convolution 空洞卷积最初的提出是为了解决图像分割的问题而提出的,常见的图像分割算法通常使用池化层和卷积层来增加感受野(Receptive Filed),同时也缩小了特征图尺寸(resolution),然后再利用上采样还原图像尺寸,特征图缩小再放大的过程造成了精度上的损失,因此需要一种操作可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变,从而代替下采样和上采样操作,在这种需求下,空洞卷积就诞生了(略有修改,引自[4]) 玖零猴：感受野(Receptive Field)的理解与计算@玖零猴 https://zhuanlan.zhihu.com/p/113487374 当然,如果不用空洞卷积这种方案,那怎么去弥补经过下采样而造成信息损失呢?其实,这是另一个思路了,于是才有了我们熟知的skip

目前，作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。 后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。 可以说，卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。 目前，CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签，google用它做照片检索，amazon用它做产品推荐，Pinterest用它做个性化家庭定制推送，Instagram用它搭建他们的搜索架构。 那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。 而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。 今天，给大家推荐一些资料，有 论文、知识图谱。 7份经典学术论文 这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。 这7份论文资料，100p以上的内容体量。 建议收藏学习。 01 resnet 02 CNN 03 batchnorm 04 alexnet 05 visualzing 06 resnet 07 yolo4 目前， 2000+ 的看过这个论文资料的同学都顺利成为各公司算法工程师。大家扫码添即可领取

来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4418565/blog/4776261

1.增强对比度 ：halcon算子 equ_histo_image (GrayImage, ImageEquHisto) 2.空间滤波基础 滤波指接受或拒绝一定的频率分量。低通滤波器的最终效果是模糊（平滑）一副图像。空间滤波器由（1）一个领域（典型地是一个较小的矩形），（2）对该邻域包围的图像元素执行的预定义操作组成。滤波产生一个新像素，新像素的坐标等于邻域中心的坐标，像素的值是滤波操作的结果。 2.1平滑空间滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于预处理任务中，如在大目标提取前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。 均值滤波器 mean_image ( Image : ImageMean : MaskWidth , MaskHeight : )； 中值滤波器 median_image ( Image : ImageMedian : MaskType , Radius , Margin : ) 高斯滤波器 gauss_image ( Image : ImageGauss : Size : ) 当图像细节与滤波器模板近似相同时，图像中一些细节受到的影响较大。 2.2锐化空间滤波器 目的突出灰度的过渡区域 二阶微分在增强细节方面要比一阶微分好得多，是一个适合锐化图像的理想特性。 laplace算子 laplace ( Image :

模糊 图像模糊的方法可以将每个像素的rgb值用周围像素的加权平均值来代替。比如用周围的9个像素来计算加权平均值，权值可以用一个3x3的矩阵来表示： | 1 2 1 | | 2 4 2 | * (1/16) | 1 2 1 | 中间的像素是要处理的像素，越靠近中间权值越大；所有权值的和为1。用平均值代替原像素的rgb值之后，每个像素于周围像素的差异程度变小了；该矩阵相当于一个二维的低通滤波器。下面是c#的代码 public Bitmap FilterBitmap(Bitmap bmp) { // 创建如下3x3矩阵： // | 1 2 1 | // (1/16) * | 2 4 2 | // | 1 2 1 | double[,] core = new double[,] { { 1, 2, 1 }, { 2, 4, 2 }, { 1, 2, 1 } }; int scale = 16; for (int i = 0; i < 3; i++) for (int j = 0; j < 3; j++) core[i, j] /= scale; Bitmap retBmp = new Bitmap(bmp.Width, bmp.Height); double r, g, b; int width = bmp.Width - 1; int height = bmp.Height - 1; /

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 作者： 有数可据 来源：https://tinyurl.com/y5uaxlj3 工资好像又降低了，吓得我瑟瑟发抖。《权力的游戏》里面的一句话又回荡在我的耳边：winter is coming。 2020年11月全国招收程序员340579人。 2020年11月全国程序员平均工资14327元，工资中位数12500元，其中96%的人的工资介于3000元到85000元。 城市 北京，上海，杭州，深圳，仍然是工资最高的四座城市。 南京的工资爬了一名，超过了广州。真替广州捉急。。。 职能 敏捷教练，才是最赚钱的。最差的敏捷教练，他的收入也远远高于别人的中位数；什么python，java，都是扯淡。 编程语言 需求百分比： 工资最高的前6名都是小众语言，因为用的人少工资相对也高， python排在第7的位置。远高于java、php等语言的工资 （完） 下载1： leetcode 开源 书 在 「 AI算法与图像处 理」 公众号后台回复： leetcode ，即可下载。 每题都 runtime beats 100% 的开源好书，你值得拥有！ 下载2 CVPR2020 在 「 AI算法与图像处 理 」 公众号后台回复： CVPR2020 ， 即可下载 1467篇CVPR 2020论文 个人微信（

简述 随着以嵌入式技术为依托，以网络、通信技术为平台，以智能图像分析为特色的网络视频监控系统来临，网络视频监控发展进入了数字时代。无论是由模拟摄像机加视频服务器组成的解决方案，还是单独由网络摄像机组成的解决方案，或者是两者混合组成的解决方案，智能视频监控都已被证明是一种很有吸引力的解决方案。 智能视频监控以分布式的概念出现，将监控模式拓展为分散与集中的相辅相成，无限度的拓展了监控的范围。利用无处不在互联网和局域网，达到全范网范围内的即插即用。实现了从图像采集、传输、录像、最终输出的全过程数字化，特别是在现场环境的恶劣或不便于直接深入现场的效果。可以完美的解决跨地域的监控需求在实际运用中，安防系统常常因使用的需求增加而必须做规模上扩充，前置规划与预期容量的考量直接关系到未来扩充成本的高低。 应用场景及优势 实现全天候监控 智能视频监控系统，可以全天候24小时进行可靠监控，能够实现无人监控模式，利用大量的电子设备替代人员和器具来达到监控的目的，大大减少了人力和财务的使用，并且效率更高。智能视频监控系统通过嵌入在前端设备中的智能视频模块、或者中心安装的智能分析服务器，对所监控的画面进行不间断分析。 提高报警的精确度 智能视频监控可以集成强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，使用户可以更加精确的定义视频特征，降低误报情况，避免出现大量无用视频。可以实时监控

在readfrree论坛已经发了好些用ComicEnhancer Pro制作伪高清的例子，想到其他人也可能会喜欢玩伪高清，所以在这里再发一次。 在这些例子的影响下，不少人开始洗手上的PDG、PDF，处理的时候基本上都从800 DPI起步，很多都到1200 DPI，到1500 DPI的也不是没有。 ======================================== 例一图片： 该图存在的问题： 1、文字深浅不一 2、分辨率太低 处理目标：高分辨率的纯黑白图像。 处理过程（如果不把上面的图像存盘并照着步骤做，其实下面的内容看了也是白看，不如去干点别的更开心）： 1、切边 任何一个严肃的书籍处理过程都应该从“切边”开始，在里面设置页面的逻辑尺寸和DPI（只有在设置了逻辑尺寸后才会按照DPI缩放图像），顺便纠斜、居中。 这里因为只是举例，所以"页面尺寸"直接选择了16开（787x1092mm, 1/16），用标准的页边距，DPI设置为1200以放大图像，勾选“手动选择范围内自动选择”（自动切边）以居中。如果是要认真的处理整本书，不仅需要从版权页查看书籍的真正开本，而且该书明显左、右页面的边距不同，需要把奇偶页面分开处理。奇偶页面分开的办法和批处理程序我在CEP系列教程里都说过了，再重复也没啥意思。 该页面目测没有倾斜，所以纠斜就省了。 2、加黑 切边以后