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(译)SDL编程入门(2)在屏幕上显示图像

在屏幕上显示图像 现在你已经打开了一个窗口,让我们在上面放一张图片。 注意:从现在开始,教程将只涉及源代码的关键部分。如果想看完整的程序,你必须下载完整的源码。...我们要渲染的窗口 SDL_Window* gWindow = NULL; //窗口所包含的表面 SDL_Surface* gScreenSurface = NULL; //我们将加载并显示在屏幕上的图像...SDL_BlitSurface的第一个参数是源图像。第三个参数是目标图像。我们将在以后的教程中关注第二个和第四个参数。 现在,如果这是我们唯一的绘图代码,我们仍然不会在屏幕上看到我们加载的图像。...在屏幕上绘制了所有我们要显示的这一帧画面后,我们要使用SDL_UpdateWindowSurface来更新屏幕。当你画到屏幕上的时候,一般不是画到你所能看到的屏幕图像上。...当你进行SDL_BlitSurface这样的绘制调用时,你会渲染到后缓冲区。你在屏幕上看到的是前缓冲区。我们这样做的原因是因为大多数帧需要将多个对象绘制到屏幕上。

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    【1】GAN在医学图像上的生成,今如何?

    在训练了1500个epoch之后,作者的实验获得了很棒的生成效果(人眼无法判断真假图像)。 ? Baur (2018b)比较了DCGAN,LAPGAN对皮肤病变图像合成的影响。...由CT图像生成MR 与(Wolterink,2017a)类似,Chartsias(2017)将cycleGANs用于未配对的图像到图像转换,从“心脏CT切片和分割图像”生成“心脏MR图像和分割mask”...Cohen(2018)指出,在图像到图像转换时难以保留肿瘤/病变部分的特征。为此,Jiang(2018)提出了一种针对cycleGAN的“肿瘤感知”损失函数,以更好地从CT图像合成MR图像。 ?...作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果,并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像,获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。...生成超声图像 超声图像合成模拟。

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    教你在真实图像数据上应用线性滤波器

    在接下来的实验中,我们在数据集上运用一种图像处理和计算机视觉中常用的传统边缘检测方式——Sobel 边缘滤波,并训练我们的模型进行类似的线性映射。...相类似的,下方的图是在同一测试图像上模型的输出结果和 Sobel 滤波器的版本,有着相同的形状。从人眼角度,不可能区分这两个图像的差别。 ?...这个滤波器核在接下来的实验中将会被用在一个 32 x 32 像素的笑脸图像上。这个滤波器被加载进来,训练数据通过笑脸滤波器滤波灰度图像得到。由于滤波核的尺寸很大,实质上核已经扩展到了图像的外面。...在下面的图像中,我们可以观察到模型和笑脸滤波器在测试图像上产生了一个类似笑脸的形状。...此外,我希望你能够捕捉到一些洞察力以便理解卷积核对输入数据上的操作方式。实验结果不适合推广到卷积网络在图像分类上的例子,但是作为一个优化问题仍然为理解卷积层背后的现象和学习提供了一个基础。

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    在 Linux 上使用 gImageReader 从图像和 PDF 中提取文本

    本上,OCR(光学字符识别)引擎可以让你从图片或文件(PDF)中扫描文本。默认情况下,它可以检测几种语言,还支持通过 Unicode 字符扫描。...因此,gImageReader 就来解决这点,它可以让任何用户使用它从图像和文件中提取文本。 让我重点介绍一些有关它的内容,同时说下我在测试期间的使用经验。...以列表总结下功能,这里是你可以用它做的事情: 从磁盘、扫描设备、剪贴板和截图中添加 PDF 文档和图像 能够旋转图像 常用的图像控制,用于调整亮度、对比度和分辨率。...将提取的文本导出为 .txt 文件 跨平台(Windows) 在 Linux 上安装 gImageReader 注意:你需要安装 Tesseract 语言包,才能从软件管理器中的图像/文件中进行检测。...我在 Linux Mint 20.1(基于 Ubuntu 20.04)上试过。 我只遇到了一个从设置中管理语言的问题,我没有得到一个快速的解决方案。

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    在YUV图像上根据背景色实现OSD反色

    所谓的OSD其实就是在视频图像上叠加一些字符信息,比如时间,地点,通道号等, 在图像上叠加OSD通常有两种方式: 一种是在前端嵌入式设备上,在图像数据上叠加OSD, 这样客户端这边只需解码显示数据即可...另一种是PC客户端在接收到前端设备图像,解码之后,进行叠加。这两种都是比较常见的方式。 OSD具有字符型(Font-Based)和位图型(Bit-Map)两种类型。...R分量,如果R等于0,则设置通明通道数组中对应的值为1, 表示该像素点上需要绘制字体(换句话说,该像素点不是透明色) 这样我们就记住了临时图像上OSD文字每个像素的位置。..., 则说明该像素点是字体,需要绘制, 那么,我们就在源图像(解码后的YUV图像)上找到位置想对应的点。...然后将我们构造出来的临时图像 叠加到源图像上即可。 至于叠加操作,其实很简单。 同样扫描通明通道数据,如果发现不是透明色,直接将pOSDYuvBuffer中的YUV复制到 源图像相应位置即可。

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    实时Transformer:美团在单图像深度估计上的研究

    我们的模型显示了强大的上下文建模能力,在两个具有挑战性的数据集上实现了SOTA性能。这项工作表明,纯Transformer架构能够在精度和运行时间效率之间实现良好的平衡。...1 引言 单图像深度估计(SIDE)在三维几何图形绘制中起着关键作用,三维几何图形具有广泛的实际应用,包括自动驾驶、机器人导航和增强现实。...此外,SideRT在KITTI上可以达到0.060 AbsRel,以较小的主干Swin-T在NYU上可以达到0.124 AbsRel,速度分别为83.1 FPS和84.4 FPS。...在KITTI数据集上,与之前的SOTA相比,AbsRel下降了6.9%,SqRel下降了8.9%。在NYU数据集上,与之前的SOTA相比,AbsRel下降了9.7%,RMSE下降了8.0%。...从理论上讲,CSA和MSR模块以协作的方式从编码器中增强原始特征图。CSA聚焦于从全局角度融合具有高度相似性的特征,MSR的目标是在不同的金字塔层上融合具有相似位置的特征。 推理速度。

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    关于“Python”的核心知识点整理大全38

    为让按钮在屏幕上居中,我们创建一个表示按钮的rect对象(见4),并将 其center属性设置为屏幕的center属性。 Pygame通过将你要显示的字符串渲染为图像来处理文本。...在2处,我们让文本图像在按钮上居中:根据文本图像创建一个rect,并将其center属性设 置为按钮的center属性。...,再调用screen.blit(),并向它传递一幅图 像以及与该图像相关联的rect对象,从而在屏幕上绘制文本图像。...14.1.2 在屏幕上绘制按钮 我们将使用Button类来创建一个Play按钮。..., stats, ship, aliens, bullets, play_button): """更新屏幕上的图像,并切换到新屏幕""" --snip-- # 如果游戏处于非活动状态,就绘制Play

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    谷歌在Kaggle上发起包容性图像挑战赛

    因为数据集的形状通知机器学习模型学习什么,所以这种偏斜可能导致研究团体无意中开发出对从这些数据集中代表性不足的地理区域绘制的图像执行不太好的模型。...例如,下面的图像显示了在Open Images数据集上训练的一个标准开源图像分类器,该分类器没有正确地将“婚礼”相关标签应用于来自世界不同地区的婚礼传统图像。 ?...婚礼照片(由谷歌员工捐赠),由在开放图像数据集上训练的分类器标记。分类器的标签预测被记录在每个图像下面。...为了支持这项工作并促进开发包容性机器学习模型的进展,谷歌宣布在Kaggle上发起包容性图像挑战赛(Inclusive Images Challenge)。...竞争对手将在开放图像上训练他们的模型,这是一个广泛使用的用于图像分类的公共可用的基准数据集,主要来自北美和西欧。

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    【点云分割】开源 | 点云分割算法,将点云投影到图像上借用图像绘制原理进行数据映射

    Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space 原文作者:Yecheng Lyu 内容提要 与文献中通过定制的卷积算子捕捉3D点云的局部模式不同,在本文中...,我们研究了如何有效、高效地将这些点云投影到二维图像空间中,使传统的二维卷积神经网络(CNN)(例如U-Net)可用于分割。...为此,我们的目的是绘制图,并将其重新规划为一个整数变成问题,以学习每个单个点云的topology-preserving图到网格映射。为了在实际应用中加快计算速度,本文进一步提出了一种新的分层近似算法。...借助从点云构建图的Delaunay三角剖分法和用于分割的多尺度U-Net,我们分别在ShapeNet和PartNet上展示了最先进的性能,与其他优秀算法相比有显著的改进。...(2)使用图形绘图将图形投影到图像中。 (3)使用U-Net分割点。 主要框架及实验结果 ? ? 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    Python 项目实践一(外星人入侵小游戏)第五篇

    ,并使其在按钮上居中 self.msg_image = self.font.render(msg,True,self.text_color,self.button_color)...(3)方法prep_msg()接受实参self以及要渲染为图像的文本(msg)。调用font.render()将存储在msg中的文本转换为图像,然后将该图像存储在msg_image中。...),并向它传递一幅图像以及与该图像相关联的rect对象,从而在屏幕上绘制文本图像。...为在玩家每次单击Play按钮时都重置游戏,需要重置统计信息、删除现有的外星人和子弹、创建一群新的外星人,并让飞船居中。...在游戏处于活动状态时让光标不可见,游戏结束后,我们将重新显示光标,让玩家能够单击Play按钮来开始新游戏。

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    入门 | 半监督学习在图像分类上的基本工作方式

    幸运的是,在今年,半监督图像分类方法已经改进,从而使用未标记的数据变得实际可行。另外,其中最好的方法出乎意料地简单。 今年,半监督图像分类的准确率有了飞跃性的提高。.../abs/1703.01780 (测试误差:2.9)In 2017:All labels, state of the art :https://arxiv.org/abs/1705.07485 实际上,...我们可以在一个三角形中将其可视化表示: ? 而我们希望分类器通过训练,能将上述图像高概率地标记为狗: ? 如果我们知道图像的标签,我们可以使用标准的监督学习技术来训练分类器。...我们不希望再标记更多的图像(或者,在添加标签后,我们可能还留下了很多无标签的图片,而我们想要使用这些图片)。如果不知道图像的真实标签,我们要如何训练分类器呢?预测的方向应该朝何方向靠近? ?...单个训练中的具体模型会对许多图像做出不准确的预测。如果我们有很多模型,我们可以结合它们的预测,并得到一个更好的预测。但是事实上,我们并不想训练很多模型,那样会让训练变慢。那么,应该怎么办?

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    Fooocus图像生成软件本地部署教程:在Windows上快速上手AI创作

    本例中,我们在Windows系统快速进行本地部署。 1....我们可以在进阶设置窗口里面调整各项数值,包括画面宽高比、风格、图像数量、随机种子数值、反向提示词、Checkpoint大模型、lora模型及权重比值、图像丰富程度等等内容。...Developer Debug Mode:开发者调试模式 直接在文本框内输入提示词,然后点击 Generate 按钮就可以生成图像了,另外 Fooocus 的程序在设计的时候,就已经进行了大量的内部优化...,提前调整好的各项参数,在减少用户操作的同时,也保证生成的图像质量是最佳的。...目前我们在本地成功部署了Fooocus,但是如果我们想实现不在局域网下,在公网能够远程访问Fooocus的话,我们就可以使用Cpolar内网穿透来实现公网随时随地访问了!

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    HiPrompt 在更高分辨率图像生成上的表现,超越 SOTA !

    在这些进展的基础上,高分辨率图像生成的领域出现了几种创新方法。...给定向扩散模型 和部分去噪的图像 ,来自不同提示的噪声通过求和得到单一估计: 这里, 表示每个层次化提示 上估计的噪声条件。每个滤波器将噪声图像 转换,提供转换图像的噪声估计。...推理时间消耗是在单个NVIDIA R800 GPU上测量的。 如表1所示,HiPrompt在大多数指标上都优于现有方法。...HiPrompt有效地恢复了女孩清晰的面部特征,并精化了芭蕾鞋的复杂结构,使其在复杂的现实世界场景中更加精确、连贯和视觉上更具吸引力。...作者然后在2048^2的分辨率的图像生成上评估提出的N-grams微调策略的影响。

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    CVPR2020 | BidNet:在双目图像上完成去雾操作,不用视差估计

    通常,去雾化的双目图像在像3D目标检测等立体视觉任务上的表现要优于雾度较高的图像,并且图像雾度是一个与深度有关的函数。...在这些基础上,本文提出了一种双目图像去雾网络(BidNet),旨在利用深度学习框架的对双目左右图像进行去雾。...实验结果表明,在主观和客观评估中,BidNet均明显优于最新的除雾方法。 简介 在计算机视觉领域,通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响,该模型是McCartney首先提出。...由于双目图像对在垂直方向上对齐,因此STM仅需要了解它们之间的水平相关性。...4、Drivingstereo 数据集上的实验 对于400×881的图像,BidNet在NVIDIA GeForce GTX 1070上对双目图像进行去雾处理的速度为0.23s。 ?

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    生成对抗网络在图像翻译上的应用【附PPT与视频资料】

    关注文章公众号 回复"刘冰"获取PPT与视频资料 导读 ---- 在图像处理、计算机图形和计算机视觉中,许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。...在本文中,我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章,目的是探索GAN在图像翻译任务中的应用。...当然这离不开GAN算法自身的优越性,但GAN在训练上还需要大量的trick,且存在训练不稳定的弊端。...SFFAI招募 现代科学技术高度社会化,在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一,为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求,我们发起了SFFAI这个公益活动。...SFFAI每周举行一期线下活动,邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果,使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。

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    局部自适应自动色阶对比度算法在图像增强上的应用。

    在限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果一文中针对全局直方图均衡化的一些缺点,提出了分块的自适应均衡化技术,很好的克服了全局直方图均衡化的一些缺点,对于图像增强也有着显著的作用,我们稍微回顾下...关于自动色阶和自动对比度的原理,我在调整图像- 自动对比度、自动色阶算法一文中已经有了较为详细的实现,而关于自动颜色的原理,目前为止我似乎没有发现有任何人对其进行了详细的解释。...另外,分析原始代码的双线性插值部分可知,在四周边缘处,特备是离边缘小于TileX/2或小于TileY/2的部分,由于其临近信息的缺失,实际上是没有进行双线性插值的,这样对于部分图像,边缘处显得有点不自然...,弥补的方式就是在处理前对图像进行扩展,分别向四周扩展TileX/2和TileY/2大小,当然扩展部分的数据需要按照镜像的方式填充数据。     ...上图中通道分离选项可以看成是局部自动色阶和自动对比度算法的切换,在勾选通道分离选项时,对于部分图像会发现有偏色的现象,这个现象在PS中使用自动色阶和自动对比度时也会出现。

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