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滤镜主要是用来实现图像的各种特殊效果，比如灰色、颜色反转、黑白、马赛克、锐化等，我们在 Photoshop 中处理图片时经常能看到，这些看似很复杂的功能前端同学通过 Canvas 也能很容易实现。本文先通过几个简单的例子，解释如何实现简单的滤镜效果；之后再介绍卷积的基础知识，通过卷积运算来实现比较复杂的滤镜效果。
用过photoshop或者美颜相机，我们都知道滤镜可以帮助我们把图片修缮的更加完美。
在网页设计中，色彩是一个非常重要的元素，它能够影响用户的情感体验，也能够传达网站的品牌形象。因此，如何选择合适的颜色，成为了每个网页设计师必须面对的问题。而在实际的开发中，我们需要根据图片的主色调来选择合适的配色方案，因此我们会使用一些方法或工具来识别当前图片分布的颜色值。
堆栈的小伙伴好奇他有一个数组，数组里面是 BGRA 的像素，他需要将这个数组转换为 PNG 文件 在 UWP 可以使用 BitmapEncoder 将像素数组加密为文件
最近，由于想要做摄像头巡线小车，所以就花了两个星期的时间写了一个OV7725的摄像头驱动。
可以直接通过 ImageData 对象操纵像素数据，直接读取或将数据数组写入该对象中。
图像编码就是将PixelMap图像编码成不同存档格式图片，用于后续其他处理，比如保存、传输等。当前仅支持JPEG格式。
本文聚焦的问题 1、Bitmap中像素数据占用多大内存？如何计算？ 2、不同图片来源对内存大小有什么影响？
现如今，因Android系统的开放性，市场上出现了不同厂商出厂的各种android版本、分辨率、型号等设备。那对我们开发来说，碎片化绝对是一个让人头脑炸裂的问题，Android系统碎片化、Android机型屏幕尺寸碎片化、Android屏幕分辨率碎片化。市面上安卓手机的主流屏幕尺寸种类繁多，就算搞定了屏幕尺寸问题，各种分辨率又让人眼花缭乱。面对测试同学抛过来的适配问题，心肝肺都要颤一颤。今天我们就谈谈屏幕适配的解决步骤。
之前一直对tensorflow的padding一知半解，直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数，才恍然大悟，下面是具体的介绍： 实际上tensorflow官方API里有介绍！！ 根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高
在日常开发中，我们不免会使用到Bitmap,而bitmap确实实在在的是内存使用的 “大户”，如何更好的使用 bitmap,减少其对 App内存的使用，是我们开发中不可回避的问题。
" 像素 " 的英文全称是 " Picture Element " , 又称为 " Pixel " , 是 计算机图形学 中的一个基本概念 , 是图像的最小单位 ;
SCI 期刊对分辨率大多都有一定的要求，例如一段来自 Elsevier 旗下期刊的稿约：
Bitmap 是 Android 应用的内存占用大户，是最容易造成 OOM 的场景。为此，Google 也在不断尝试优化 Bitmap 的内存分配和回收策略，涉及：Java 堆、Native 堆、硬件等多种分配方案，未来会不会有新的方案呢？
通过上一篇文章 《自研的内存分析利器开源了！Android Bitmap Monitor 助你定位不合理的图片使用》 我们知道了好用的图片内存分析工具 AndroidBitmapMonitor，现在我们来了解下它的原理。
上一篇文章，为您分享了如何对用户选择（上传）的视频，进行人体检测识别，并进行姿态分析、运动计数等实现。今天我们继续为您分享如何对用户上传（选择）图片，进行人体检测及姿态运动分析。同视频识别检测原理相似，只要拿到用户上传或选择的图片RGBA数据，即可进一步进行人体识别、姿态、运动分析等，如下图所示：
Twain协议扫描图片的时候，图片是以Bitmap的格式存储在内存中，我们需要从内存中把图片给复制出来。
前言：本来我是做电视应用的，但是因为公司要出手机，人员紧张，所以就抽调我去支援一下，谁叫俺是雷锋呢！ 我做的一个功能就是处理手机中的应用ICON，处理无非就是美化一下，重新与底板进行合成和裁剪，用到了很多Bitmap的知识。本来之前一直想写一些关于Bitmap的博客，正好这是个机会，因此Bitmap那些事系列博客诞生了。这个系列我会把学习Bitmap的一些知识发布出来供大家参考和交流。 在手机中图片一般都是指Bitmap图片，为什么要说Bitmap呢？因为大家在开发应用的时候，都会使用一些图片来表现UI，
我们选取一种最基本的图像处理——高斯模糊来尝试实现。原理可参考高斯模糊和卷积滤波简介
BMP(全称Bitmap)是Window操作系统中的标准图像文件格式，可以分成两类：设备相关位图(DDB)和设备无关位图(DIB)，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit、16bit、24bit或者32bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。 由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
在上一篇博客 【Android 内存优化】libjpeg-turbo 函数库交叉编译与使用 ( 交叉编译脚本编写 | 函数库头文件拷贝 | 构建脚本配置 | Android Studio 测试函数库 ) 中 对 libjpeg-turbo 函数库进行了交叉编译 , 拷贝了相应的头文件和静态库到 Android Studio 项目中 , 并配置了 CMakeList.txt 构建脚本 , 和 build.gradle 构建脚本 , 本篇博客中开始进行代码编写 ;
主要使用到 qrcode 库，分享的工程内已经有了，作为插件导入到新工程内即可。
移动端开发的时候，我们拿到的 UI设计稿 通常都是 640px 或者是 750px ,明明我们的 设备视口宽度 是设计稿的 一半 ,这是为什么呢？
说明了读取的图片是一张 大小 为 (424, 600, 3) ，数据类型 为 uint8 ，像素总数 为 763200 的图片。
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 今年 3 月，英伟达的 GTC 2017 大会上展示了很多深度学习技术在医疗领域中的卓越工作。Ian GoodFellow、Jeremy Howard 以及其他的深度学习专家都分享了他们对深度学习的见解。顶尖的医科学校（例如西奈山医院、纽约大学、麻省综合医院等）以及肺癌 BOWL 的获奖者 Kaggle 一起解释了他们的建模策略。回顾我们的系列文章，在上一篇文章中，我们讨论了在文本和图像数据上的
JavaCV（Java interface to OpenCV, FFmpeg, and more）
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异步加载：线程池 切换线程：Handler，没有争议吧 缓存：LruCache、DiskLruCache 防止OOM：软引用、LruCache、图片压缩、Bitmap像素存储位置 内存泄露：注意ImageView的正确引用，生命周期管理 列表滑动加载的问题：加载错乱、队满任务过多问题 当然，还有一些不是必要的需求，例如加载动画等。
就是切换歌曲时，会根据当前封面替换背景色。作为资深切图仔，我那该死的好奇心兜不住了，不行，我要去一探究竟。
Texture 在 OpenGL 里面有很多种类，但在 ES 版本中就两种——Texture_2D + Texture_CubeMap；
充分利用Image Pro Plus（简称IPP），将帮助我们获得更多客观的数据，既增强了说服力，也充实了文章数据体量。
举个例子，比如一张图片由100×100个像点组成，那么这张图片的像素数就是1万。但是，如果这张图片边长为1英寸，那么其分辨率就是100点/英寸，也就是100dpi。如果这张图片的边长是2英寸，那么这张图片分辨率就是50dpi。分辨率越高，图片显示就越细腻。
那么直方图是什么？您可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。
其中configuration.fontScale是根据系统字号改变的，默认是1，所以会遇到dp和sp混用无影响的情况。但，一旦用户改变了系统字号，有一定的缩放量，dp的为sp就原形毕露了，所以字体还是乖乖用sp，别没事找事。
OpenGL ES作为移动设备的主要图形API，是客户端调用GPU的主要入口，不管是做游戏还是音视频，都给我们提供了强大的支持。 而在音视频领域，相信不少同学都有从FBO读取像素数据的需求，熟悉OpenGL ES的童鞋应该首先想到了glReadPixels，而了解更为深入的童鞋相信都会使用更为高效的PBO。 在Android平台上，PBO是从FBO读取像素数据最高效的的方法吗。显然不是，否则这篇文章就没有意义了。下面我们来盘点Android下有哪些从FBO读取像素数据的方式，以及最高效的方式。
在客户端开发的过程中免不了要接触的就是像素，屏幕分辨率，这些概念是比较常见的，但很多时候真的就只是用而已，并不知道他们到底是一种什么关系，想起之前做看图的时候，经常就会遇到一些很有意思的图片文件，那个时候就研究了一下这几个概念。近来突然想起，就记录一下。
说到图片加载框架，第一个想到的自然就是Glide，但是你真的了解它吗？如果面试问到相关问题你能顺利答出来吗？
注：对于Canvas来说，“状态”都必须在“动作”之前定义。在默认情况下，Canvas会把所有绘制的图形都保留下来，如果不想保留之前绘制的图形，在绘制新图形之前需要把这个Canvas清空，然后再去绘制新的图形。
对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017 年的 “Nvidia GTC 大会” 绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如 Ian GoodFellow 和 Jeremy Howard 的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等）和 Kaggle 在大会上介绍他们的建模战略。 在上一篇文章中，我们谈论了深度学习相关的基本内容。本文，我们将关注于医学图像及其格式。 本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换
新智元报道 来源：Google AI 编译：肖琴 【新智元导读】今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名
图像在将实际的景物转换为图像数据时， 通常是将传感器分别接收红、 绿、 蓝三个分量的信息， 然后将红、 绿、 蓝三个分量的信息合成彩色图像。 该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。
在 OpenGL 开发中，我们要渲染一张图片，通常先是得到一张图片对应的 Bitmap ,然后将该 Bitmap 作为纹理上传到 OpenGL 中。在 Android 中有封装好的 GLUtils 类的 texImage2D 方法供我们调用。
那么什么是直方图？你可以把直方图看作是一种图，它可以让你对图像的灰度分布有一个整体的了解。它是一个在X轴上有像素值（范围从0到255，不一定），在Y轴上有图像中相应像素数的图。
喵，猫头虎博主今日要分享的是Go语言中一次精彩的接口练习——GIF解码器的编写。🔍 这不仅仅是一次编程练习，而是Go语言强大功能的展现，我们将一起探索如何使用Go的接口来解决实际问题。让我们一起潜入Go的接口世界，解锁新技能吧！
2023-03-10：YUV420P像素数据编码为JPEG图片，请用go语言实现。
注：本文的目的在于理清楚一些尺寸关系，如果有表述不当，欢迎指出讨论 本文测试屏幕的长宽像素比为1,奇葩屏幕可跟根据比例自行分析 ---- 一、科普常识： 0.测试准备 手上有两个真机： oppoA77(1920*1080 5.5英寸)、 oppoR15X(2340*1080 6.4英寸) 、 再加一台模拟器(480*320 3.5英寸)仿OPPO R801 辅助：一台笔记本电脑联想Y480N(768*1366 14英寸) 和一个iPad_Air_2(2048*1536 9.7英寸) ----
最近出了很多新机，很多人在购买前会详细查看手机参数，其中“分辨率”这一项让不少人一头雾水，究竟手机分辨率是什么？对我们的使用体验有什么影响？是不是分辨率越高越好？
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