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经典的计算机视觉项目–如何在视频中的对象后面添加图像

总览 在移动物体后面添加图像是经典的计算机视觉项目 了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象...在本文中，将使用图像处理概念和OpenCV。 目录 了解问题陈述 获取该项目的数据 为计算机视觉项目设定蓝图 在Python中实现该技术-添加logo！...因此，必须弄清楚如何将logo添加到背景中的某个位置，以使其不会阻碍视频中正在进行的主要操作。...当从图1中提取矩形并将其插入图2中时，它将出现在粉红色圆圈的顶部： ? 这不是想要的。圆应该在矩形的前面。因此了解如何解决此问题。 这些图像本质上是数组。...第一维是图像的高度，第二维是图像的宽度，而第三维是图像中通道的数量，即蓝色，绿色和红色。 现在，绘制并查看logo和视频的第一帧： plt.imshow(logo) plt.show() ?

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DeepMind后继有人，图式网络通用性完胜AlphaGo？

但是在这家设在伦敦的公司创造出的神经网络掌握人类历史上最古老的游戏之前，它必须先攻克 Atari 的游戏。如“打砖块”（Breakout）之类的游戏对人而言非常易懂：移动球拍，击球，打掉砖块。...正如在 Arxiv 上发表的一篇论文中描述的那样，DeepMind 通过获取游戏的原始图像来体验游戏。...AI 连续读取三帧，如果这三帧中的像素勾画出一个击中部分砖块的球，这个深度强化学习网络将其在游戏中的得分用作反馈机制，给予那几帧正反馈。...这意味着操作环境的微小调整，如将球拍移动到砖块附近，或者改变屏幕上色块的亮度，都会导致学习效果巨大的退步。这也意味着它们总是在作出反应，但永远不会设定目标及制订计划。...在其中一个场景中，他们把球拍移动到更靠近砖块的位置；又在另一个场景中在球拍和砖块之间添加了一个无法击碎的障碍物；他们甚至完全去掉砖块，让球拍同时耍三个球。

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    Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

    路径示例 你可以使用matplotlib.path模块，在maplotlib中添加任意路径： 源代码 mplot3d mplot3d 工具包（见 mplot3d 教程和 mplot3d 示例）支持简单的三维图形...此工具包包含于所有标准 matplotlib 安装中。 Streamplot streamplot()函数绘制向量场的流线图。...可选功能包括自动标记区域的百分比，从饼图中心向外生成一个或多个楔形以及阴影效果。 仔细查看附加的代码，它用几行代码来生成这个图像。 源代码 表格示例 table()命令向轴域添加文本表格。...以下示例模拟 ChartDirector 中的一个财务图： 源代码 地图示例 Jeff Whitaker 的 Basemap 附加工具包可以在许多不同的地图投影上绘制数据。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓，标记和文本，以 NASA 的“蓝色大理石”卫星图像作为背景。

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    学界 | UC伯克利提出新型视觉描述系统，物体描述无需大量样本

    视觉描述正面临挑战，因为它不仅需要识别物体（熊），还要识别其他元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述物体、动作和属性在图像中的关系（如一头棕熊站在森林里的一块岩石上）。...要学习如何在语境中描述类似「豺」或「食蚁兽」的物体，大多数视觉描述模型需要大量带有对应描述的豺或食蚁兽样本。但是，当前的视觉描述数据集，如 MSCOCO，不包含对所有物体的描述。...给定一个包含成对图像和描述（图像-句子对数据，如 MSCOCO）的数据集以及带有物体标签但没有描述的图像（非成对图像数据，如 ImageNet），我们希望能够学习如何描述在图像-句子对数据中未出现的物体...具体来说，我们使用带物体标签的 ImageNet 图像作为非成对图像的数据源，将没有标注的文本语料库（如 Wikipedia）中的句子作为我们的文本数据源。...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过的物体类别，而将参数从一个物体复制到另一个物体可以创造符合语法的句子，如物体「网球拍」，模型从「网球」复制权重至「网球拍」，生成句子如「一个男人在球场打网球拍

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    伯克利人工智能研究项目：为图像自动添加准确的说明

    人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,如行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像中的对象,其属性及行动(如：棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...在两个图像上，由现有的说明文字生成描述。左边是在训练数据中出现的对象(熊)的图像。右边是模型在训练中没有见过的对象(食蚁兽)。...例: 对于物体“球拍”，模型复制了“网球”的权值，组成句子的话是“一个人在球场上打“球拍”。在我们最近的工作中，我们直接把词汇嵌入在我们的语言模型中。...这样的模型也应该能够在动态中集成对象，也就是说，当前我们在一组特定的对象上预先训练模型，我们也应该考虑如何在新的数据上增量地训练我们的模型。解决这些问题可以帮助我们开发出更好的可视化描述模型。

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    用深度Q网络玩电子游戏

    偷偷看下我的DQN模型的结果（绿色球拍） *注：本张动图无法上传微信，请移步文末点击【阅读原文】查看 绿色球拍由DQN模型控制，完全靠它自我对弈 ，以此学习如何玩乒乓球。...PacMan（吃豆人）（黄色圆圈）是智能体，这是玩家在游戏中控制的。状态一般指是游戏中的某个一个时刻，在这里状态是游戏中的某一帧。...重要的强化学习术语 Agent 智能体：计算机控制的内容（pac man） State 状态：游戏中的当前时刻（PacMan中的单帧图像） Action 行动：由代理人作出的决定（PAC人员向左或向右移动...两个原因 高度相关数据 非平稳分布 在有监督学习中，数据是不相关和固定的。当图像分类器正在学习什么使一只猫成为一只猫时，显示给它的每个图像都将显著不同，数据是不相关的。...这意味着，同样的算法，教计算机控制这个绿色的乒乓球拍，也可以教计算机如何在毁灭战士中射击恶魔。 ? DQN最酷的一点是他们可以学习我甚至不知道的游戏策略。

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    分享 | 如何为Pycharm打开视界

    今天我们谈到的东西和GUI（图形用户界面）有关，可能大家对GUI这个词很陌生，其实它和我们的生活联系得很紧密，比如大家每天在手机上,电脑上看到的东西就是由一个个GUI界面所组成，它把程序员冷冰冰的代码，...通过各种好看有趣的图形图像呈现给用户。...PyQt是一个创建GUI应用程序的工具包。它是Python编程语言和Qt库的成功融合。 PyQt实现了一个Python模块集。它有超过300类，将近6000个函数和方法。...它是一个多平台的工具包，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX，Windows和Mac。 ? 那么如何在Pycharm上安装PyQt呢？ 下面本篇推文做了详细地介绍。...2.配置Pycharm 这里主要是在Pycharm中添加两个external tool “Qt Designer”和“Pyuic”。

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    超分辨率开源库 GitHub 热门项目分享

    安全监控：在安防监控系统中，超分辨率技术可以提高监控视频的分辨率，从而更有效地识别和跟踪目标。 数字娱乐：超分辨率技术提高图像视频的清晰度，例如修复一些古老的影视资料。 .........GFPGAN GFPGAN 是腾讯开源的图像修复工具包，专注于人脸照片的恢复，尤其是老照片、低分辨率或损坏人脸的修复。...Real-ESRGAN 在提升老旧照片或视频的分辨率、改善低质量图像资料的清晰度、增强数字取证中的图像质量以及提高医学成像的分辨率等应用中发挥重要作用。...、去噪、超分辨率等更广泛的图像恢复任务，尤其擅长处理含有结构信息的图像（如文本、线条、边缘）。...Waifu2x-Extension-GUI 借助深度卷积神经网络对图片、GIF、视频进行超分辨率放大(即放大与降噪)以及对视频进行插帧(即补帧)。

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    现象级爆红的开源显示框架——LVGL究竟蕴藏怎样的魔力

    显示缓冲区：> “水平分辨率”像素（推荐> 10 × 10ד水平分辨率”）MCU 或外部显示控制器中的一个帧缓冲器C99 或更新的编译器具备基本的 C（或 C++）知识一块能驱动显示屏且Flash大于...一个带有内置LCD/TFT驱动器的外围设备，而另一种是没有内置LCD/TFT驱动器的外围设备。相同的是，这两种情况都需要一个帧缓冲区来存储屏幕的当前图像。...在这种情况下，帧缓冲区可以位于内部RAM（如果MCU有足够的RAM）中，也可以位于外部RAM（如果MCU具有存储器接口）中。...帧缓冲区通常位于显示控制器中，从而为MCU节省了大量RAM。#02 常见GUI对比早些年间大部分MCU的资源和处理能力有限，受制于资源以及处理能力的不足，很少有基于MCU通用的GUI。...-Qt（Qt for MCUs）-Qt for MCUs是一个完整的图形框架和工具包，包含在微控制器上设置、开发和部署GUI所需要的一切。您可以在裸机或实时操作系统上运行应用程序。

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    Wolfram System Modeler 12.2|模拟零重力以演示Dzhanibekov效应和其他令人惊讶的物理模型

    Wolfram System Modeler 12.2 刚刚发布，具有诸如图的个性化，新模型库和对高级建模的扩展 GUI 支持等功能。其他功能之一是用于从 3D 形状生成 3D 模型的新工作流程。...他解开了从地球寄来的补给品的包装，这些补给品已用翼型|蝶形螺帽锁住了。当蝶形螺母从螺栓上松开时，他注意到蝶形螺母如何在短时间内保持其方向，然后翻转180度。...，如本视频(https://wolfr.am/RP7jVEgz)所示。...这就是为什么这种效应也称为中间轴定理的原因。 如果您有网球拍或类似产品，实际上可以轻松在家中进行测试。...或者，您可以使用Wolfram语言创建一个球拍，并在System Modeler中对其进行测试： pingpongRacket = Region[RegionUnion[{Cylinder[{{0,

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    在图像中标注新的对象

    视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。...16]：一只正在吃草的熊。 由两个图像上的现有信息产生的描述。左边是训练数据中存在的对象（熊）的图像。在右边是模型在训练中没有见过的对象（食蚁兽）。...为了学习如何在上下文中描述诸如“狐狼”或“食蚁兽”的对象，大多数描述模型需要许多狐狼或食蚁兽图像的例子以及相应的描述。然而，目前的视觉描述数据集，如MSCOCO，不包含关于所有对象的描述。...词嵌入是词的稠密高维表示，其中具有相似含义的词在嵌入空间中位置更接近。 在我们以前的作品“深度合成字幕（DCC）”[1]中，我们首先在MSCOCO配对图像描述数据集上训练描述模型。...例如，对于“球拍”，这个词就是复制了“网球”的权重作用，从而导致诸如“一个人在球场上打球拍”的句子。在我们最近的工作[2]中，我们直接在语言模型使用词嵌入。

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    十个顶级Python 图形界面（GUI）框架供你选择

    Python有大量用于开发GUI的框架，我们在下面的列表中收集了一些最流行的Python GUI框架。...Tkinter Tkinter通常被大多数Python开发人员称为首选GUI工具包，创建Tkinter是为了给现代开发人员提供Tk GUI工具包的标准接口和它的Python绑定。...按照网站上提供的安装说明，您可以轻松地将这个框架添加到您的环境中。 4. wxPython wxPython本质上是一个Python扩展模块，充当wxWidgets API的包装器。...如果您有兴趣尝试这个框架，您会很高兴地知道最新的更新v4.1.1已经将它添加到Python包索引中。...图像密集型的部分，如视频解码、视觉效果和合成，都是通过OpenGL和GPU着色器实现的硬件加速来处理的，以提供平滑和丰富的图像视觉效果。

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    利用开源工具TempestSDR实现屏显内容远程窃取

    （这里，要感谢RTL-SDR.com读者 ‘flatflyfish’向我们提供的如何在Windows系统上实现TempestSDR的安装运行指导）。...需要安装Mingw32和MSYS，并把它们的bin文件夹添加到windows PATH的环境变量中； 3....请注意，如果要使用预编译的JAR包，仍然需要安装MingW32，且要将MingW / bin和msys /1.0/bin文件夹添加到Windows PATH的环境变量中。...另外，在至少一台Win 10主机系统上，我们还手动把“Prefs”文件夹添加到了注册表中的Java路径中。...提高图像质量的一种方法是放大“Lpass”选项，并观察自动FPS搜索不会偏离你的期望帧速率太远。如果太过偏离，则需重新选择屏幕分辨率进行重置。

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    AgentStudio ：联合国际顶尖高校 昆仑万维开源智能体研发工具包，从0到1，轻松构建Agent

    有关基准测试套件和排行榜的更多信息，请参阅我们的项目页面。 AgentStudio 环境和工具包涵盖了构建可与数字世界中的一切交互的计算机代理的整个生命周期。...记录数据集、添加任务等 我们来一步步解释如何在 AgentStudio 中记录一个任务示范。这里展示了一个如何打开左下角菜单中的“偏好设置”的示范过程。下面我们逐步讲解每一步的操作和图表内容。...通过这个例子，我们可以看到如何在 AgentStudio 中记录一个任务示范，模拟人类的操作路径，为代理的学习和测试提供数据支持。...环境和工具包快速入门 使用前注意事项 工具包可能会执行不可逆的操作，如删除文件、创建文件、运行命令和删除 Google 日历事件。请确保您在安全环境中使用工具包，例如虚拟机，或备份数据。...这适用于不需要 GUI 的任务（如使用 Google API）。

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    《深度剖析：设计最优深度Q网络结构，精准逼近Q值函数》

    神经网络结构设计要点输入层设计输入层的设计需要紧密贴合状态空间的特征。如果状态是图像数据，如在Atari游戏中，通常将连续的几帧图像作为输入，以捕捉时间序列上的动态信息。...一般采用卷积神经网络（CNN）的输入层来处理图像，因为CNN能够自动提取图像的局部特征，如边缘、纹理等，大大减少计算量。...对于非图像类的高维状态空间，如机器人的关节角度、速度等数值型状态，可直接将这些数值组成向量作为输入。隐藏层架构选择隐藏层的架构和数量对网络的表达能力起着关键作用。...通过不断训练，智能体可以学习到有效的平衡策略。在更复杂的Atari游戏中，如《Pong》，状态空间是高维图像。...采用基于CNN的DQN结构，输入层接收连续4帧84x84像素的灰度图像，经过3个卷积层提取图像特征，再连接2个全连接隐藏层进行特征融合和Q值计算，输出层对应游戏中的多个动作（如上下移动球拍、开火等）。

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    python学习笔记--趣学Python

    弹球 由反弹球和球拍构成的游戏。...球会在屏幕上飞过来，玩家要用球拍把它弹回去 画布和画弹球 引入模块 #Tkinter -- Python的标准GUI库，Tk 接口，是python 内置的安装包 from tkinter import...=0) #根据上面定的属性来调整自己 canvas.pack() #初始化 tk.update() 创建Ball类 创建Ball类，它有两个参数，一个是画布，另一个是球的颜色 把画布保存到一个对象变量中...，因为我们会在它上面画球 在画布上画一个用颜色参数作为填充色的小球 把tkinter画小球时所返回的ID保存起来，因为我们要用它移动屏幕上的小球 #创建Ball class Ball: def...self.canvas.winfo_height() self.canvas_width = self.canvas.winfo_width() def draw(self): #添加移动

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    java swing入门教程_java swing基础（菜鸟教程学习）

    Java Swing介绍 1.Swing是一个为java世纪的GUI工具包 2.Swing是JAVA基础类的一部分 3.Swing包括了图形用户界面(GUI)器件如：文本框，按钮，分隔窗格和表 4个器件...javax.swing.*; public class HelloWorldSwing{ 创建并显示GUI，出于线程安全的考虑 //这个方法在事件调用线程中调用 private static void...panel = new JPanel(); //日常添加到窗口frame中 frame.add(panel); //调用用户定义的方法并添加组件到面板 placeComponents(panel);...JFrame java的GUI程序的基本思路是以JFrame为基础，说白了就是窗体屏幕它是屏幕上window的对象，能够最大化，最小化，关闭。...JPanel java图形用户界面(GUI)工具包swing中的面板容器类，包含在javax.swing包中，可以进行嵌套，功能是对窗体中具有相同逻辑功能的组件进行组合，是一种轻量级容器，可以加入到JFrame

    2.6K20

    VR下双手与物体的交互

    由此我们也看到了代表未来的一些VR应用开始出现: 如空间绘画Tilt Brush, VR雕塑Oculus Medium等....这种双持的体感控制器, 在UE4中统称为MotionController, 在Unity中嘛(我们都是野孩子). 有了双手, 第一件想干事是什么? (嗯, 我指的不是摸) 是抓东西, 扔东西....相对于方法1需要在移动时考虑碰撞, 比如在UE4中就是设置Sweep=true 3. Set Velocity 每帧更新物体的速度(角速度), 让它不断地追赶Hand....方法1在速度非常快的情况下会击不出球, 因为前一帧在球前, 后一帧就跑到球后面去了. 方法2球拍会停在与球接触的地方. 方法3和方法4可以符合预期....有些物体我们希望手拿起来就在把手位置, 比如球拍, 手枪等. 这种可以在物体上设置挂点解决.

    1.3K60

    【2021GTC】NVIDIA Tao工具包即将发布的新功能（剧透篇）

    要真正提取情报，您需要查看上下文来查看时间信息，而不是关注连续帧中的单帧查看，这提供了时间元素。 这可以帮助您了解除了检测一个人或一个物体之外，它还可以帮助您了解这个人在做什么。...但最好的部分是所有这些复杂性都由 TAO 工具包处理，您作为用户指定要使用的模型或架构。我们还将发布一个五类模型样本来识别常见的动作，如步行、跑步、跌倒等。...36% 的 mMP，这基本上是无用的当我们开始从同一个 100 幅图像数据集中增强更多图像，开始看到精度显着提高。...大约 400 张图像能够获得 66% 的准确度测试数据集，而如果您在没有 peopleNet 的情况下使用，则不到 45%。即使我们添加了更多数据。...答：所有 TAO 模型都可以部署在任何 NVIDIA GPU 上，从 NVIDIA Jetson 一直到我们的大型数据中心 GPU，如 A100。

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