在你的iOS应用中添加捏合变焦功能的分步指南 照片：Markus WinkleronUnsplash 没有什么比完美的图片更能让你的应用程序熠熠生辉，但如果你想让你的应用程序用户真正参与并与图片互动呢...也许他们想放大、平移、掌握这些图像？ 在本教程中，我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说，一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码！...medium.com/media/afad3… 在commonInit()中，我们将图像视图居中，并设置它的高度和宽度，而不是把它固定在父视图上。这样一来，滚动视图就会从图像视图中获得其内容大小。...设置滚动视图 我们需要实际设置我们的滚动视图，使其可缩放和可平移。这包括设置最小和最大的缩放级别，以及指定用户放大时使用的UIView（在我们的例子中，它将是图像视图）。...让我们给我们的类添加另一个初始化器，这样我们就可以在代码中设置图像名称。 medium.com/media/074d4… 就这样了!现在我们可以像这样通过图片名称以编程方式初始化我们的视图了。
Swift专题讲解十六——ARC在Swift中的应用 一、引言 ARC（自动引用计数）是Objective-C和Swift中用于解决内存管理问题的方案。...在学习Objective-C编程时经常会学习到一个关于ARC的例子：在一个公用的图书馆中，每次进入一人就将卡插入，走的时候将自己的卡拔出拿走。...Swift也采用同样的方式进行内存管理。 注意：在Swift中只有引用类型有自动引用计数，结构体、枚举这类值类型是没有引用计数的。...cls 若引用的实例被释放后，其在另一个实例中的引用也将被置为nil，所以weak只能用于optional类型的属性，然而在开发中还有一种情况，某个类必须保有另一个类的示例，这个实例不能为nil，但是这个属性又不能影响其原始实例的释放...= MyClassEight() obj7=nil 除了在两个类实例间会产生循环引用，在闭包中，也可能出现循环引用，当某个类中包含一个闭包属性，同时这个闭包属性中又使用了类实例，则会产生循环引用，示例如下
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练...，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 附：后续需要学习的内容主要包括：1、把无线数据传输集成到系统内部；2、提高程序在复杂背景下识别的准确率。...附录：补充材料 1、图像抓取：安装OpenCV、Python PIL等库函数，实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能，实验中采集的训练样本主要包含五类，每类200张，共1000张，图像的像素为440...)] cv.imshow("frame",img) cv.imwrite("E:/python/data"+'ges_1'+str(num)+".jpg",img) 其中，VideoCapture()中参数是
合并对象在 Typescript 中的实现与应用 一、简介 在日常开发中，尤其是在处理配置对象或者嵌套的数据结构时，对象的深度合并成为一项常见需求。...这篇博客将介绍如何在JavaScript中实现对象的深度合并，并提供具体的使用例子。 二、实现 1、函数实现 首先，我们来看一下深度合并（Deep Merge）函数的代码实现。...深度合并对象在许多场景下都非常有用： 配置合并：当你有多个配置对象需要合并时。...状态管理：在使用如 Vuex 或者 Redux 这样的状态管理库时。 API响应合并：当你从多个API接口获取数据并需要合并到一个对象时。...本文将详细介绍如何使用lodash-es中的assign函数进行对象合并。 2、安装与导入 首先，你需要安装lodash-es。
写在前面 水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要，比如水印的检测和水印的去除与反去除。...在这里我们和大家分享一下业余期间在水印智能化处理上的一些实践和探索，希望可以帮助大家在更好地做到对他人图像版权保护的同时，也能更好地防止自己的图像被他人滥用。...我们大家在日常生活中如果下载和使用了带有水印的互联网图像，往往既不美观也可能会构成侵权。...能够一眼看穿各类水印的检测器 水印在图像中的视觉显著性很低，具有面积小，颜色浅，透明度高等特点，带水印图像与未带水印图像之间的差异往往很小，区分度较低。...有了这样一款水印检测器，我们就可以在海量图像中快速又准确地检测出带水印的图像。 ? 往前走一步：从检测到去除 如果只是利用AI来自动检测水印，是不是总感觉少了点什么？
摘要：美颜和人脸识别已经成为许多图像和图片应用的必备项，而直播应用又对这一技术提出了更高要求，不仅对人脸识别的速度要求更高，更要提供鉴黄等服务。...本次分享将介绍美颜和人脸识别相关算法，以及未来直播领域的应用趋势、技术难点与演进方向。 演讲 / 邱彦林 出处 / LiveVideoStack 觉得看着不过瘾？
其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。...我们正在准备发布代码，在最新的模型Inception-v3 上运行图像识别任务。...你将学会如何用Python或者C++把图像分为1000个类别。我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征，在今后其它视觉任务中可能会用到。...如果你现有的产品中已经有了自己的图像处理框架，可以继续使用它，只需要保证在输入图像之前进行同样的预处理步骤。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层，并且提取CNN的倒数第二层，在本例中是一个2048维的向量。
这可能是医学成像中的一个问题，在这些医学成像中，诸如相机设置或化学药品染色的年龄之类的元素在设施和医院之间会有所不同，并且会影响图像的颜色。...示例图像可以在图2中看到。 ? 图2. BreakHist数据库的示例图像。 BACH数据集提供了400张图像，分为四类：正常，良性，原位和有创。良性肿瘤是异常的细胞团，对患者构成最小的风险。...BreakHist数据集提供了在多个缩放级别（40x，100x，200x和400x）下拍摄的约8000张良性和恶性肿瘤图像。这些组中包括的不同类型的肿瘤在下面列出。...多个缩放级别是模型鲁棒性的一个很好的起点，因为幻灯片图像的大小/放大倍数在整个行业中通常没有标准化。 为了减少计算时间，将所有图像缩放到224x224像素。...先前的研究表明，深度学习模型可以有效地缓解医师缓慢而单调的工作，但在实际应用中必须经过充分的培训和测试。
一次RetinaNet实践 作者 | Camel 编辑 | Pita 航空图像中的目标检测是一个具有挑战性且有趣的问题。...RetinaNet是最著名的单级目标检测器，在本文中，我将在斯坦福无人机数据集的行人和骑自行车者的航空图像上测试RetinaNet。 我们来看下面的示例图像。...这样做的结果是，它在网络中的多个层级上生成不同尺度的特征图，这有助于分类和回归网络。 焦点损失旨在解决单阶段目标检测问题，因为图像中可能存在大量的背景类和几个前景类，这会导致训练效率低下。...训练后的模型在航空目标检测方面的效果可以参考如下动图： Stanford Drone 数据集 斯坦福无人机（Stanford Drone）数据是在斯坦福校园上空通过无人机收集的航拍图像数据集。...接下来我准备探索如何进一步调整RetinaNet 架构，在航拍物体检测中能够获得足够高的精度。
., 2014) 中，作者解决了在 ImageNet 数据集中量化 CNN 特定层普适程度的问题。他们发现，由于层的相互适应，可迁移性会受到中间层分裂的负面影响。...正如 Karpathy 的深度学习教程中指出的，以下是在不同场景中对新数据集使用迁移学习的一些指导原则： 小目标集，图像相似：当目标数据集与基础数据集相比较小，且图像相似时，建议采取冻结和训练，只训练最后一层...在实验中，我们使用了有限的几个数据集，以及一个小型网络 ResNet18，所以是否能将结果推广到所有数据集和网络还言之尚早。但是，这些发现可能会对何时使用迁移学习这一问题提供一些启示。...最后，在膜翅目昆虫（hymenoptera）数据库中，我们发现，在冻结时，色度数据集有一点小改善。这可能是因为域很靠近，且数据集比较小。...在膜翅目昆虫灰度数据库中，冻结就没有改善，这很可能是由于域的差异。
作者提出的新方法，kNN-CLIP，通过使用一个检索数据库，该数据库将图像与文本描述相匹配，在单次传递中更新支持集以包含新数据，而无需存储任何先前的图像以供重放，从而避免了重新训练的需要。...受其在NLP中成功的启发，研究行人现在正在探索RAG在计算机视觉任务中的应用。例如，REACT（Liu等人，2023a）提出了一种方法论，旨在检索相关知识并相应地为特定领域学习定制化的视觉模块。...尽管这两项工作在将基于检索的方法应用于视觉感知方面显示出潜力，但它们没有讨论如何成功地将这些技术应用于视觉分割。...作者的研究扩展了对于kNN-CLIP在无需训练的连续词汇扩展影响的研究，应用到语义分割上，测试其在密集预测任务中的有效性。...作者在特征检索模块中应用了分层可导航小世界（Hierarchical Navigable Small World）方法。如预期的那样，作者观察到推理时间和模型性能之间的权衡。
> #include using namespace cv; using namespace std; void Kmeans(Mat& img,Mat& r) { //定义图像分割颜色...一旦每个聚类中心在某个迭代上移动的距离小于criteria.epsilon，该算法就会停止。 termcrit - 算法终止标准，即最大迭代次数和/或所需精度。...flags - 可以采用以下值的标志 KMEANS_RANDOM_CENTERS - 在每次尝试中选择随机的初始中心。 ...KMEANS_USE_INITIAL_LABELS - 在第一次（可能也是唯一的）尝试期间，请使用用户提供的标签，而不要从初始中心进行计算。对于第二次或更进一步的尝试，请使用随机或半随机中心。
ax,y a_{x,y} 代表在输入层的 x,y x,y处的输入激励。 这就意味着第一个隐藏层中的所有神经元都检测在图像的不同位置处的同一个特征。...为了做图像识别，通常需要不止一个的特征映射，因此一个完整的卷积层包含若干个不同的特征映射。下图中是个三个特征映射的例子。 在实际应用中CNN可能使用更多的甚至几十个特征映射。...三，卷积神经网络的应用 3.1 手写数字识别 Michael Nielsen提供了一个关于深度学习和CNN的在线电子书，并且提供了手写数字识别的例子程序，可以在GitHub上下载到。...Theano可以在GPU上运行，因此可大大缩短训练过程所需要的时间。CNN的代码在network3.py文件中。...可以试一下包含一个卷积层，一个池化层，和一个额外全连接层的结构，如下图 在这个结构中，这样理解：卷积层和池化层学习输入图像中的局部空间结构，而后面的全连接层的作用是在一个更加抽象的层次上学习
Yao Wang首先介绍了之前使用变分自动编码器进行图像压缩的网络结构，然后指出了这项工作的一些问题：一个是不同码率的模型都需要设置不同的超参数进行单独训练，另一个是部署到网络应用中比较困难。...针对这两个问题，Yao Wang介绍了基于可扩展自动编码器（SAE）的分层图像压缩模型，该压缩模型可以产生一个基本层和若干增强层，并且每一层都使用相同的模型框架。...然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型在PSNR和MS-SSIM指标下的实验结果。...然后，Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化的压缩器（NLAIC），详细介绍了该压缩器的网络结构和其中的非局部注意力机制，并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下的对比结果...然后，Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器的视频预测模型，该网络输入视频帧，然后输出一张运动向量图和一张滤波系数图，与输入帧融合后作为最终输出结果，并展示了在模型在动态MINIST数据集上的结果。
，基于B-I图可以通过平均池化计算商品视图的包表征，公式如下，其中 \mathcal{N}_b 表示包b中的商品集合。...2.3 跨视图对比学习 2.3.1 数据增广 自监督对比学习的主要思想是鼓励同一对象的各种视图之间的表征相近，同时扩大不同对象的表征分散度。如果每个对象自然存在多个视图，则可以直接应用对比损失。...在许多情况下，无法获得多个视图，则利用数据增强从原始数据生成多个视图。适当的数据增强不仅可以释放应用对比学习的（多视图）数据约束，还可以提高对抗潜在噪声的鲁棒性。...因此，在保持原始保存（无增强）作为默认设置的同时，本节引入了两种简单的数据增强方法：基于图的增强和基于embedding的增强。 2.3.1.1 基于图的数据增强 主要是通过修改图结构来生成增强数据。...由于捆绑推荐中的两个视图是从不同的数据源获得的，因此它们的表示具有足够的独特性，可以直接用来作为两个视图进行对比学习。
、⭐收藏 前言 在数字图像处理的世界中...本文将深入探讨AI如何辅助处理图片锯齿问题，包括深度学习模型、超分辨率技术以及图像平滑算法的应用。我们将分享实际案例，展示AI在提升图像质量、改善细节处理方面的显著成效。...在 iOS 中，当你将一个 UIImageView 设置为圆角时，图片可能会出现锯齿。这往往是因为在渲染过程中，图片的边缘没有得到平滑处理。...**使用绘图方法**：通过绘制一个带圆角的图片来避免锯齿。这是通过 Core Graphics 绘图来实现的。...**创建自定义的圆角图像**：如果上述方法仍然无效，可以考虑使用绘图方法自定义圆角图像，确保在绘制过程中实现平滑效果。 6.
二阶牛顿插值作为一种有效的插值方法，因其在保持图像边缘清晰度和减少模糊效应方面的优势而被广泛应用于图像缩放中。本文将详细介绍二阶牛顿插值的基本原理、在图像缩放中的应用方法以及其效果评估。 1....二阶牛顿插值因其在处理图像时能够较好地保持边缘特征和减少细节模糊，成为了图像缩放中的一个研究热点。 2....二阶牛顿插值在图像缩放中的应用 在图像缩放中，二阶牛顿插值可以用于计算新像素点的值。具体步骤如下： 3.1 水平方向插值 首先，对原始图像进行水平方向的插值计算，以得到中间图像。...PSNR衡量了处理后图像与原始图像之间的相似度，而EPI则用于评估边缘保护效果的好坏。 4. 结论 二阶牛顿插值因其在保持图像边缘清晰度和减少模糊效应方面的优势，在图像缩放中得到了广泛应用。...参考文献 基于二阶牛顿插值的图像自适应缩放设计及实现 牛顿插值法在图像处理中的运用 一种基于牛顿二阶插值的图像缩放方法与流程
GNN主要是应用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。...但它在CV和医学图像分析中也有被用到，本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享，主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。...03 GNN在图像处理领域的应用 GNN主要是引用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。...根据图的构建方式，下面要介绍的工作大致可分为两大类： GNN在图像分类中的应用 GNN在分割/重建中的应用 3.1....Graph的优势是对关系的建模，在图像处理中要应用GNN，最关键的还是graph怎么构建。
3月29日，我们邀请了哈尔滨工程大学李骜博士，为我们直播讲解了多任务学习及其在图像分类中的应用。回复“26”或者“李骜”即可获取PPT和回放视频下载链接。...回放视频在这里☟（建议在wifi环境下观看哦，土豪的话请随意） ? PPT部分截图如下☟ ? ? ? 往期视频在线观看 B站：http://space.bilibili.com/85300886#!.../ 腾讯：http://dwz.cn/68xzHx 优酷：http://dwz.cn/68w1W8 #极市分享第26期# 极市分享|李骜 多任务学习及其在图像分类中的应用 相关视频和PPT下载链接在这里
当前深度学习在图像处理领域的应用可分为三方面:图像处理(基本图像变换)、图像识别(以神经网络为主流的图像特征提取)和图像生成(以神经风格迁移为代表)。...本文第一部分介绍深度学习中图像处理的常用技巧，第二部分浅析深度学习中图像处理的主流应用，最后对本文内容进行简要总结。...图9b FSRCNN与SRCNN的质量及效率对比 二．深度学习中的图像处理应用 当前深度学习在图像处理方面的应用和发展主要归纳为三方面:图像变换、图像识别和图像生成，分别从这三方面进行介绍: 2.1...风格损失函数的定义则使用神经网络的多个层，目的是保证风格参考图像和生成图像间在神经网络中各层激活保存相似的内部关系。...本文第二部分简要分析深度学习技术在图像处理领域的主要应用，按照不同功能划分为图像变换、图像识别和图像生成三个领域。
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