为什么在设置半径和大小时我的图像质量会下降？

在设置半径和大小时，图像质量下降的原因是由于图像处理算法中的模糊效果。当我们对图像进行缩放或者模糊处理时，会改变图像的像素分布和细节信息，从而导致图像质量的下降。

具体来说，当我们设置较大的半径和大小时，图像处理算法会对图像进行更多的采样和平滑处理，这会导致图像的细节信息被模糊化。同时，较大的半径和大小也会导致图像的像素分布变得更加均匀，失去了原始图像的锐利度和清晰度。

为了避免图像质量下降，我们可以采取以下措施：

使用合适的半径和大小：根据具体需求和图像特点，选择适当的半径和大小进行处理，避免过度模糊或失真。
保留原始图像的备份：在进行图像处理之前，先备份原始图像，以便在需要时进行比较和恢复。
结合其他图像处理技术：可以使用其他图像处理技术，如锐化、增强对比度等，来弥补因设置半径和大小而导致的图像质量下降。

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南大谈哲敏团队｜基于物理增强的深度学习估计TC强度和尺度

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【短道速滑十】非局部均值滤波的指令集优化和加速（针对5*5的搜索特例，可达到单核1080P灰度图 28ms帧的速度）。

在百度上能够搜索到的大部分文章所描述的提速算法都是使用积分图来提升NL-Means的速度，这也是目前来说唯一比较靠谱的优化技术，通过积分图，可以做到算法和块半径PatchRadius的大小基本无关，和Delta...，这个数据的表达范围已经完全够我们在图像中使用积分图了，而且保存的数据是非常准确的，特别是对于图像方面的数据来说（都是整形的），但是有个致命的问题：速度相当相当的慢，特别是同样的计算和int类型比较的话...我一直不太理解，现在大部分都是64位系统，为什么对64位的数据的支持还是这么的弱。而且我们看大部分指令集优化的函数对64位整形的支持都比较少。因此，非常不建议使用这个类型。　　第二个float类型。...因此，这个数据类型从本质上来说，对积分图是不够安全的。　　关于这一点，实际上已经有不少作者注意到了，我在博文：SSE图像算法优化系列十四：局部均方差及局部平方差算法的优化中也有提及。　　...另外，在搜索半径较小时，一种可行的优化方式是进行行列分离的卷积，即先计算中心行的结果，然后已这个结果为原始数据，在计算列方向的卷积，注意不是同时计算中心列和中心行的累加，而是有顺序的，这样就可以利用到周边领域所有的信息

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数字图像处理学习笔记（十四）——频域图像增强（图像的频域分析）

由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器 ? 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。...说明：在半径为 ? 的圆内，所有频率没有衰减地通过滤波器，而在此半径的圆之外的所有频率完全被衰减掉。总图像功率值 ? ? 其中: ? 原点在频率域的中心，半径为 ? 的圆包含 ?...上图所示的是：圆环具有半径5,15,30,80和230个像素图像功率为92.0%,94.6%,96.4%,98.0%和99.5% 此举例说明结论: ①90%以上的功率(能量)集中在半径小于5的圆周内...印刷和出版业：从一幅尖锐的原始图像产生平滑、柔和的外观，如人脸，减少皮肤细纹的锐化程度和小斑点 ? 处理卫星和航空图像：尽可能模糊细节，而保留大的可识别特征。...从原始图像中减去拉普拉斯算子部分，形成g(x,y)的增强图像 ? 2.6 钝化模板、高频提升滤波和高频加强滤波 为什么要进行高频提升和高频加强？

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我用Python合成大西瓜！

水果检测在我们获取到图像后，下一步就是识别水果的位置了，一个自然的思路就是识别圆，因为这里的水果都是圆的（我真谢谢作者没有加个香蕉。什么？...我是通过设置一个13乘13的高斯滤波器，先把边缘模糊一下，然后再提取会好很多。...最后我们获取的是很多圆形的坐标以及半径。 3. 水果识别下一步我们拿到一堆圆形后，就是要知道每个圆形对应的是哪种水果了。然后我想采访一下游戏的开发者，为什么橙子和柠檬要设计成一样大？...所以我还得想办法去除重合的圆，这里我选择的方法是对所有的圆心两两比较，如果他们的距离的和小于两个圆半径的和，那么就是重合了。那么我们如何判断哪个圆是正确的呢？...如果没有一样的，落在不同位置也会导致整体结构不同……我觉得首先应该是避免小的在大的上面，类似于2048尽量别往上滑的策略，因为如果大的在上面小的可能永远无法合成了。

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O(1)效率的表面模糊算法优化。

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大质量恒星的演化进程

大质量恒星的初始演化上一篇文章中我们介绍了标识恒星温度与光度关系的赫罗图，每一时刻，一颗恒星都可以在赫罗图上用一个点来标记。...在《自然》杂志掀起天文热潮后，发现新脉冲信号的报道从世界各地接踵而至，他们都拥有着惊人等周期的辐射脉冲，最快的变化周期达到了一千万分之八秒，如果真的有外星人，那么为什么这些外星人为什么不约而同的全部选择用这样的周期脉冲来发出信号呢...中子星的结局和白矮星一样，中子星也可能会凭借其巨大的质量吸附星际物质，在这个过程中，中子星的极限更容易被突破，只要它的质量吸积到太阳的两倍，就会发生猛烈的坍缩，其过程将远小于一秒钟。...在天空中有着很多的双星系统，比如肉眼可见的英仙座亮星 Algol，在中国古代他被称为大陵五，他每隔69小时周期性的变暗一次，7小时后再次变亮，据观测，这是一个小质量的红巨星在大质量的主序星 — 大陵五引力作用下围绕大陵五旋转...经过6万年，大质量恒星损失掉 5.3 倍太阳质量的物质，而其伴星捕获到这些物质后变成了一颗 10.3 倍太阳质量的主序星，就这样，两颗恒星的地位互换了，小质量的红巨星开始围绕着大质量的主序星旋转。

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o(1)复杂度之双边滤波算法的原理、流程、实现及效果。

可见，在图像的平坦区域，f(y)-f(x)的值变化很小，对应的值域权重接近于1，此时空域权重起主要作用，相当于直接对此区域进行高斯模糊，在边缘区域，f(y)-f(x)会有较大的差异，此时值域系数会下降，...当σr比较小时，高斯函数的曲线在中心线附近急剧下降，从而需要更多的三角函数来逼近他。因此，进一步的优化需要从T的取值以及N的方面予以考虑。 ...那么一副图像的实际的T值打开是什么个范畴呢，使用标准的Lena图做了个测试，在不同的取样半径下获得的结果如下表： r 1 3 5 10 15 20 30 T 153 205 208 210 211 215...215 这说明在很多情况下T值确实小于255，即使取样半径比较大。 ...那么我在看看小 σr时大N的问题，当σr比较小时，我们观察其分布曲线，如下图： ?

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一种可实时处理 O(1)复杂度图像去雾算法的实现。

在我博文的一系列的文章，有不少算法都于去雾有关，比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果、局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力，而最直接的就是...在彩色图像高速模糊之懒惰算法一文中，我采用了另外一种处理方法，利用列直方图相关的技术，只需对每个循环的起始位置处的像素做特殊处理，其他位置的利用简单的一加一简即可获得累加和，从而快速的实现模糊，我实际的编码表明...对于半径参数，我的个人建议是取值不要小于50或图像宽度和高度最大值的的1/20，比如对下面的图像（原图大小不是下图中的大小，这里是为了方便浏览缩小显示的），ρ取1.28时（对于上图中的去雾程序选择为128...ρ参数的大小控制了图像去雾能力的大小，越大，雾气越少，图像越显得暗，越小，图像偏白，雾气越浓，下面给出了在半径R=50,取不同ρ值的效果。...试过将过程中的均值模糊更改为高斯模糊，在速度上会稍有下降，也能达到实时要求，但去雾的效果似乎还没有均值好。

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数值优化（4）——非线性共轭梯度法，信赖域法

在这种情况下，事实上一开始的这个残差就是梯度，所以在非线性的情况下，我们设置了，也就是说，初始搜索方向设置为负梯度方向。...我们在之前提到过，在原始的方法中，是一个大的计算开销的部分，那么在这个地方，其实对应的就是这个东西，我们希望这个东西的条件数小一些，这个时候计算复杂度也就相对应的会小一些。...在https://zhuanlan.zhihu.com/p/65247362中，我们有提过，对于三大经典方程，我们一般都会得到一个三对角的矩阵。...这个时候就会发现，一方面我们避开了那些数值误差导致的杂乱的矩阵元素（所以条件数会大大下降），另一方面也可以使得它与原始矩阵的差距不会那么大。...这里就是半径为的球。半径表示了步长可以取的范围，换句话说，我的这个步长可以伸多远？而就是衡量我的下降情况的。

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如何通过神经风格转换获得漂亮的结果

尽管NST在概念上很容易理解，但要生成高质量图像却出奇地困难。为了获得良好的结果，必须正确实施许多复杂的细节和未提及的技巧。在本文中，将深入研究神经风格转换，并详细研究这些技巧。...（中）使用PyTorch教程实现的样式转换结果。（右）使用本文详细介绍的实现的样式转移结果。生成的图像在视觉上具有较高的质量，并且更加忠实地匹配样式图像的样式。旁白：为什么Gram矩阵会衡量样式？...在测量内容相似度时，当content_img和生成的像素之间存在像素完美匹配时，下层往往会激活得最高input_img。...进一步提高质量现在，已经讨论了我在神经风格转换代码中实现的所有技巧。至此已经在原始PyTorch教程的基础上大大提高了传输质量。...我遇到的最有趣的方法是来自“ 差异图像参数化”一文 -另一个必须读的内容涉及相似的主题。在本文中，作者input_img首先通过在（去皮）傅里叶空间而不是（去皮）像素空间中进行参数化来生成。

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从matlab的bwmorph函数的majority参数中扩展的一种二值图像边缘光滑的实时算法。

在matlab的图像处理工具箱中，有一系列关于Binary Images的处理函数，都是以字母bw开头的，其中以bwmorph函数选项最为丰富，一共有'bothat'、'branchpoints'、...对于这个选项，我觉得有点可扩展的空间。...不过，如果扩展到任意半径，那么算法的优化就很有必要了，不然原始的RAW实现，速度会慢的吓人的。 ...当然，有一点需要注意，当半径较大时，这个算法会改变原有二值图的一些面积属性，比如白色整体变少等等，这个呢，恰好我们有一个百分比参数，可同通过同时控制半径和百分比来协调结果这个问题，比如对于上面的原始图像...总像素个数为：293828 　　　　白色的像素个数为：32671 　　　　找到符合条件的连续块：58个　　　　图像的欧拉数为：58 　　可见白色像素的数量有所下降，如果把百分比修改为45，则统计信息如下

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速度提升5.8倍数 | 如果你还在研究MAE或许DailyMAE是你更好的选择，更快更强更节能！！！

受到 FixRes [40] 的启发，该研究发现训练集和测试集在处理不同大小对象方面的差异会导致验证性能下降，我们研究了裁剪图像的比例缩放效果。...此外，JPEG是一种有损压缩算法，意味着即使在最高质量设置（100）下，图像也可能出现一些失真。...因此，由于在效率（就存储和计算速度而言）和有效性（就模型准确性而言）之间取得了良好的平衡，选择了分辨率为500、质量为95的设置作为默认设置。...ft-MAE-Base/16在验证集上以100%的质量和500的分辨率保持了高性能。因此，此设置被选为后续评估的默认设置。用于缓解压缩偏移的三种增强方法。...这种效应本质上防止了大模型对高分辨率图像中细粒度细节的过拟合。

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教程 | 用深度学习DIY自动化监控系统

监控是一项重复且乏味的任务，可能会导致人类表现的下降。但使用技术进行监控，我们就可以在出现问题时专注于采取行动。为了去调查一大片区域，你会需要大量人力。而固定摄像机的视野范围是有限的。...典型的监控摄像机。（图片来自 Unsplash 的 Scott Webb）较高质量的视频将比较低质量的视频占用更多的内存。此外，RGB 输入流比 BW 输入流大 3 倍。...由于我们只能存储有限数量的输入流，因此通常会降低质量以最大化存储。因此，可扩展的监控系统应该能够解析低质量的图像。因此，我们的深度学习算法也必须在低质量的图像上进行训练。 2....事实证明，我们处理图像的设置比图像读取函数提供的速度快！视频处理系统的速度不能快于图像输入系统的速度。为了证明我的假设，我先启动图像读取函数。...他们将 API 部署在带有 GPU 的高质量硬件上，这样你就可以在没有任何麻烦的情况下获得意想不到的性能！我将现有的 XML 注释转换为 JSON 格式并将其提供给 Nanonets API。

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暗通道去雾算法原理及实现

暗通道实际上是在rgb三个通道中取最小值组成灰度图，然后再进行一个最小值滤波得到的。我们来看一下有雾图像和无雾图像暗通道的区别： ? ?...可以发现，有雾的时候会呈现一定的灰色，而无雾的时候咋会呈现大量的黑色（像素为接近0），作者统计了5000多副图像的特征，基本都符合这样一条先验定理。...当投射图t很小时，会导致J的值偏大，会导致图片某些地方过爆，所以一般可以设置一个阈值来限制，我们设置一个阈值：一般设置较小，0.1即可。 ?...这份python代码中使用的是暗通道和RGB图像的最小值图像（实际上是一种灰度图）来进行导向滤波，我试着用灰度图和暗通道来做，也是可以的，效果区别不大。...这个值是我们设置的保留雾的程度（c++代码中w是去除雾的程度，一般设置为0.95就可以了）。这个基本不用修改。导向滤波中均值滤波半径。这个半径建议取值不小于求暗通道时最小值滤波半径的4倍。

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MPAndroidChart_饼图的那些事

chart.setDrawHoleEnabled(true); //设置透明圆的半径，默认为比饼心的半径大5% chart.setTransparentCircleRadius...//设置折线的颜色 dataSet.setValueLineColor(Color.BLACK); //设置数据线距离图像内部园心的距离，以百分比来计算...chart.setCenterTextOffset(30, 0); //设置透明圆的半径，默认为比饼心的半径大5% chart.setTransparentCircleRadius...//设置折线的颜色 dataSet.setValueLineColor(Color.BLACK); //设置数据线距离图像内部园心的距离，以百分比来计算...，以后开发中，如果有新的使用方法及修正之处，也会及时更新的。

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一篇文章带你了解SVG 图标

SVG图标是SVG图像，用作Web应用程序或移动应用程序内的图标或图像按钮。SVG图标也可以用于徽标。文章说明了SVG图标如何创建自己的SVG图标，以及在何处可以下载高质量的预制SVG图标。...2、SVG图标具有优于位图图形的优点，即按比例放大或缩小时它们仍然看起来不错。 3、位图图形在按比例放大时趋于像素化，而在按比例缩小时会失去质量（像素）。...但是，当使用img元素显示此SVG图标，并放大和缩小img元素的大小时，SVG图标不会放大或缩小。相反，或多或少会显示SVG画布。下面是将img CSS Height属性设置为32。...SVG viewBox属性指定应显示多少SVG画布（在X和Y方向上）。如何只显示SVG画布的包含圆圈图标的部分？只想显示SVG画布的包含圆圈图标的部分。...该区域从点0,0延伸到点128,128（圆的半径为64，以64，64为中心）。使用SVG Viewbox属性，可以指定只渲染SVG画布的这一区域。下面是设置了Viewbox值的SVG圆图标的外观。

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学习《Hardware-Efﬁcient Bilateral Filtering for Stereo Matching》一文笔记。

和传统的双边滤波不同，这篇文章优化的双边滤波在空域上使用的是均值滤波器，因此位于待处理像素的中心周边位置的各像素在空间域的权重都是一样的，而在值域周边像素的权重和两个像素值域的差异有关。...以两层金字塔为例进行说明，第一层称为fine level，实际上其就等于原始的图像I和导向图像T，第二层称之为coarse level，在 finle level 中的像素点p，用表示在...式（16）可以看出通过在coarse level中利用导向图像计算的结果和fine level中的图像进行插值则可以得到fine level中图像的双边滤波的结果。 ...因此，作者提出再对J做一个双边滤波，为了覆盖miss-sampled的那个点，双边滤波最小的半径必须是1，同时为了考虑效果和效率，一般半径取2比较合适了。 ...如果每层coarse level的双边滤波的半径都为r，如果进行了N层的处理，最相当于对最顶层的图像进行半径为 r * 2N的双边滤波。

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