获取相册最直接的方式——UIImagePickerController 功能介绍：可直接显示分组的相处的列表，用户选择不同相册的照片后，可在委托方法中获得该图片对象； API提供三种数据源： UIImagePickerControllerSourceTypeCamera...成员介绍： 1.ALAssetsGroup:映射照片库（ALAssetsLibrary）中的一个相册，通过ALAssetsGroup可以获取相册相应的信息，以及获取到对应相册下的所有图片资源； 2....:可简单理解为对ALAsset的封装，对于给定的ALAsset都至少会对应一个ALAssetRepresentation，通过ALAsset的实例方法defaultRepresentation获得对应的...通过ALAssetRepresentation可以获取ALAsset的原图、全屏图、文件名等信息； 自定义行相册的思路 1.实例化照片库，获取所有的相册； 2.展示相册中的所有照片，可自义展示样式，多以集合视图的形式展现...，多使用PHFetchResult获取对应资源，不采用枚举方式获取资源，在效率上会有所提高； 以上内容均来自工作学习中的心得，有不足的地方欢迎大家前来讨论，共同提高。
获取相册最直接的方式——UIImagePickerController 功能介绍：可直接显示分组的相处的列表，用户选择不同相册的照片后，可在委托方法中获得该图片对象； API提供三种数据源： UIImagePickerControllerSourceTypeCamera...*)picker{ //获取照片失败 } 捕捉多媒体的的类型 UIImagePickerControllerCameraCaptureMode UIImagePickerControllerCameraCaptureModePhoto...:可简单理解为对ALAsset的封装，对于给定的ALAsset都至少会对应一个ALAssetRepresentation，通过ALAsset的实例方法 defaultRepresentation获得对应的...通过ALAssetRepresentation可以获取ALAsset的原图、全屏图、文件名等信息； 自定义行相册的思路 1.实例化照片库，获取所有的相册； 2.展示相册中的所有照片，可自义展示样式...，多使用PHFetchResult获取对应资源，不采用枚举方式获取资源，在效率上会有所提高； 以上内容均来自工作学习中的心得，有不足的地方欢迎大家前来讨论，共同提高。
UIImage *theImage = nil; // 判断，图片是否允许修改 if ([picker allowsEditing]){ //获取用户编辑之后的图像...theImage = [info objectForKey:UIImagePickerControllerEditedImage]; } else { // 照片的元数据参数...*)picker{ [picker dismissModalViewControllerAnimated:YES]; } 四、从相册获取图片和视频数据 1、我们将功能封装在一个按钮的点击事件中...*)picker didFinishPickingMediaWithInfo:(NSDictionary *)info 方法中的info值，会根据我们操作的类型不同，而产生了不同的数据信息。...1、当操作的为图片时 { UIImagePickerControllerCropRect = "NSRect: {{0, 405}, {2448, 2449}}"; UIImagePickerControllerEditedImage
这为开发者提供了极大的灵活性，可以根据不同的应用场景选择最合适的模型类型。 易于集成 通过简洁的 API 和直观的工作流程，开发者可以轻松地将机器学习模型集成到他们的应用中。...应用场景 图像与视频分析 利用 Core ML 可以开发出能够识别图像中物体、人物表情、手势或者视频中的动作的应用。这种能力被广泛应用于摄影应用、AR 增强现实游戏以及其他需要视觉理解的任务中。...工作原理 为了更好地理解 Core ML 的工作原理，我们首先需要了解一个机器学习模型是如何被集成到 iOS 应用中的。...集成过程 让我们通过一个具体的示例来说明如何将一个图像分类模型集成到 iOS 应用中： 1. 模型训练 首先，在 TensorFlow 中训练一个图像分类模型。...转换过程中还需要指定输入输出的类型和尺寸等信息。 3. 模型集成 将转换后的 `.mlmodel` 文件添加到 Xcode 项目中。
随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。...在地理空间数据分析与应用领域，这种变化也正在发生着，比如在国家高分辨率对地观测重大科技专项（简称“高分专项”）等国家重大任务的推动下，我们可获取的地理空间数据越来越多，另外，以“云+端”架构为代表的高性能计算框架也在不断发展...在此背景下，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术挖掘其深层信息、赋予其更多的应用模式，将成为未来地理空间数据分析应用领域发展的长期主题。...而我们实际面临的应用场景中，常会有不同模态的数据供我们使用，并给出多种类型的决策结果，例如，人类的感知系统会结合听、说、看等多种输入，并给出目标的位置、属性等多种信息。...1.3.2多要素信息并行提取多要素信息并行提取方法的研究，主要集中于探索如何在一个统一模型中实现多类遥感地物要素目标的类别、位置等属性信息的高精度获取。
今天来讲一讲iOS实际开发中，对于头像的应用。 现在的APP中，对于头像的设置，我们大多采用圆形头像，并且需要支持从照相机获取或者从相册中选择用户需要的头像，并且保存在本地或者服务器中。...本文主要讲解对于头像的设置，圆形头像的设置、并且头像的本地获取已经本地化保存。 因为头像的唯一性，所以我想大家都会考虑在头像中使用单例设计模式。这里我们把头像定义为 HeadsPicture 类。...NSString *path = [self imagePathForKey:key]; //从图片提取JPEG格式的数据,第二个参数为图片压缩参数 NSData *data...最后来写 设置头像 按钮背后的选择照片的逻辑代码。 因为是从 照相机 或者 相册 中来读取照片，需要使用 UIImagePickerController"图像选择器" 。...UIImagePickerController 是一种导航控制器，使用它，用户可以打开系统的图片选取器或者打开相机进行拍照。
info{ NSString *type = [info objectForKey:UIImagePickerControllerMediaType]; //当选择的类型是图片...//曝光要根据对焦点的光线状况而决定,所以和对焦一块写 //point为点击的位置 - (void)focusAtPoint:(CGPoint)point{ CGSize size = self.view.bounds.size...后来发现我在设置图片尺寸的时候设置为1080P[self.session canSetSessionPreset: AVCaptureSessionPreset1920x1080]，前置摄像头并不支持这么大的尺寸...前面是点击位置的y/PreviewLayer的高度，后面是1-点击位置的x/PreviewLayer的宽度 对焦和曝光 我在设置对焦是 先设置了模式setFocusMode，后设置对焦位置，就会导致很奇怪的现象...，对焦位置是你上次点击的位置。
遥感影像变化检测是利用不同时期覆盖同一地表区域的多源遥感影像和相关地理空间数据，结合相应地物特性和遥感成像机理，采用图像、图形处理理论及数学模型方法，确定和分析该地域地物的变化，包括地物位置、范围的变化和地物性质...根据学习方法和带标签与不带标签的训练数据，可以将这些基于深度学习的方法分为三类：第一种是从标记的训练数据集中学习来解决问题的完全监督学习；第二种是从没有标签的数据集中学习的完全无监督方法；第三种是基于迁移学习的方法...变化检测数据集按照检测方法的监督性质大致可以分为三种，第一种是由两个不同时相的图像以及带变化图标签的用于监督学习的数据集，第二种只有两个不同时相的图像构成的用于无监督学习的数据集，第三种则是由一个源域的双时相图像以及变化图标签...具体来说，基于人工智能的变化检测方法最常用的多光谱图像类型来自Landsat系列卫星和Sentinel系列卫星，因为它们的获取成本低且成本高时间和空间覆盖。...现有的变化检测算法在获取变化图时容易模糊变化区域的边角信息，导致部分变化区域的丢失。且当变化区域面积小于一定值时，很难区分丢失的细节部分和噪音，这将严重影响变化检测质量。
21、多边形地图 21.1 多边形地图的相关概念 多边形地图是填充地图的一种补充，基于地理均码，数据文件绘制一个多边形的区域，实现自定义的填充地图。...也可以这样理解：以矢量数据为基础，轮廓界线为多边形的一类地图。 21.2 国家公园多边形地图的制作 步骤如下： ①设置地理角色：将原数据的“经度”“纬度”设为地理角色的经纬度 ?...下图为我们所导入的数据： ? 下面把维度中的地名的地图信息更改 ? 上图的标记处我们可以看到与以往有些不同，这一点不同是导入自定义地图码后才会出现的。...==②脱机：==使用联机地图创建地图视图时，Tableau会构成存储的图像存储在缓存中，存储图像有效期只有30天。...24、自定义背景地图 Tableau可以通过添加图像作为我们数据的背景图像，可以通过自定义图像来更换图像的展示形式，为我们的数据提供更多的位置信息，还可以对Tableau不支持的系统进行扩展，展示更为详细的信息
同样，当使用无人机图像进行植物病害识别时，由于光照条件的变化，在一天中的不同时间窗口收集数据时，预计会发生协变量移位(Liu and Wang, 2021)。...当源域和目标域的标签空间不同时，就会发生先验移位。例如，在土地覆盖分类中，源域数据集通常包含包含许多土地覆盖类别的广阔区域，每种类型的出现频率相同。...当难以为每个任务单独获取大量标记数据时，可以使用MTL来为多个任务利用标记数据的可用性。...通过最小化对比损失，编码器被训练来提取有意义的特征z，并在未标记的数据中区分相关模式，从而促进下游任务的改进泛化。示例包括识别图像中打乱补丁的正确位置(Misra和Maaten, 2020)。...最后，当没有合适的源域并且有大量未标记的数据可用时，最好使用SSL。此外，混合迁移学习(HTL)结合了两种或多种不同的迁移学习方法，在某些条件下可能是一种有效的技术。
这些正、负样本通常是由两个不同时间的像素在同一地理区域是否具有不同的语义来决定的。位时像素的语义控制着标签分配，而位置一致性条件（两个时相的像素应处于相同的地理位置）仅用于保证独立同分布的训练和推理。...为了实现这一点，我们构造了伪双时相图像对，松弛了传统的双时相监督的变化检测学习问题，如下式： 其中Xi, Xj为真实双时相图像对，对应的Y是其语义像素标签，F为变化检测器， 为变化检测器参数。...为了利用单时相图像提供监督信号，我们提出了一种伪双时相图像对构建技术，其通过对一个训练批次中的图像Xt1进行随机排列得到伪第二时相图像 Xt1，并且保证每个伪图像对中的图像各不相同。...为了了解单时相、双时相监督之间的实际差距，我们利用相同模型开展了多组对照实验，从实验结果中可以发现，单时相监督作为一种弱监督信号，与双时相监督这种强监督信号相比仍有一定差距，但差距随着骨干网络容量的提升而减小...更多的消融实验与讨论可见原文。 4 总结 在这项工作中，我们提出了单时相监督学习算法（STAR），从而巧妙绕过了传统的双时相监督学习中收集成对标记数据成本高的问题。
位时像素的语义控制着标签分配，而位置一致性条件（两个时相的像素应处于相同的地理位置）仅用于保证独立同分布的训练和推理。...为了实现这一点，我们构造了伪双时相图像对，松弛了传统的双时相监督的变化检测学习问题，如下式： 其中 为真实双时相图像对，对应的Y是其语义像素标签，F为变化检测器， 为变化检测器参数。...，我们提出了一种伪双时相图像对构建技术，其通过对一个训练批次中的图像 进行随机排列得到伪第二时相图像 ，并且保证每个伪图像对中的图像各不相同。...为了了解单时相、双时相监督之间的实际差距，我们利用相同模型开展了多组对照实验，从实验结果中可以发现，单时相监督作为一种弱监督信号，与双时相监督这种强监督信号相比仍有一定差距，但差距随着骨干网络容量的提升而减小...更多的消融实验与讨论可见原文。 4 总结 在这项工作中，我们提出了单时相监督学习算法（STAR），从而巧妙绕过了传统的双时相监督学习中收集成对标记数据成本高的问题。
在 WWDC 2017 中，Apple 发表了许多令开发者们为之振奋的新框架（Framework） 及 API 。而在这之中，最引人注目的莫过于 Core ML 了。...我们各产生了一个 UIImagePickerController 常数，然后将其设定为不允许编辑图像（不论是相机拍摄或是相簿选取），接着将 Delegate 指向为自己。...从上面的画面中，你可以看到资料模型的类型也就是神经网络（Neural Networks）的分类器。...现在，回头看一下 Inceptionv3.mlmodel，我们看到这个模型只能放入尺寸为 299x299 的图像。所以，我们该如何让一张图像符合这样的尺寸呢？这就是我们接下来要做的。...这裡我们把 pixelBuffer 变数放入方法中，这个变数代表的是缩放后的图像。一旦完成预测会以字串形式回传结果，我们把 classifier 的文字内容更新为收到的结果文字。
例如下图，来源于相衬显微镜，当光线穿过样品时，其发生移相的程度用一个像素的强度代表。 利用诱导多能干细胞培养的人类运动神经元透射光图像（相衬显微镜）。图样1显示了一组细胞，可能是神经元。...我们可以通过在z堆栈（z-stacks）中获取图像，从而用透射光显微镜获得更多的信息，在（x，y）中记录图像，而z（与相机的距离）系统地变化。...其次，当样品中存在许多不同的荧光标记时，光谱重叠会使人很难分辨出哪一种颜色属于哪个标记，一般研究人员只能在一个样本中同时控制3到4个标记。...这些数据包含了三种透射光图像模式（亮场、相衬和微分干涉对比），三种文化类型（人类运动神经元分别从诱导多能干细胞、老鼠大脑皮层培养和人类乳腺癌细胞中获得）。...结果发现，此方法可以准确地预测几个标记，包括细胞核、细胞类型（如神经系统的细胞）以及细胞状态（如细胞死亡）。 下图显示了模型对于透射光输入的预测，以及运动神经元荧光实况的例子。
，但是其中只有图像数据，实际上一个图片文件中存储的除了图片数据外，还有一些地理位置、设备类型、时间等信息，除此之外，一个图片文件中可能存储的也不只一张图像(例如gif文件)。...CGImageSource中某个图像的附加数据 /* index参数设置获取第几张图像 options参数可配置的键值对与创建CGImageSource所传参数意义一致 返回的字典中的键值意义后面介绍...参数设置写入数据的文件格式，必须为ImageIO框架所支持的格式，前面有方法可以获取所有支持的格式，还有一点，这3个写入方法的中options参数目前并没有什么作用，其是留给未来使用的，目前传入NULL...前边介绍，CGImageSource中有获取图片元数据的方法，CGImageDestination中也有写入图片元数据的方法，元数据中抽象出的CGImageMetadataTag是对具体数据内容的封装。...、时间等信息 3.对相册中图片的地理位置，时间等信息进行自定义修改。
您的手机通过比较两幅图像及各自的关键特征，并使用从手机 IMU 所获得的传感器数据，可以通过立体计算来确定其位置。这与我们的眼睛如何推断深度非常相似。 ?...当手机再次查看场景并识别场景中的关键特征时，会将这些特征与以前所记忆地图上的特征进行比较，当找到匹配时，手机将能够再次找到它所在的空间位置。...当您移动手机时，这个网格是实时更新，为您的设备提供物理环境中最准确的空间信息。有了这些信息，虚拟的皮卡丘就可以跳到沙发上，走到桌子下面以及跑到厨房柜台后面。...早期的AR解决方案通常依赖于基准标记。作为另一种选项，图像也可以用来代替基准标记。基准标记是AR内容创建最精确的机制，通常用于电影行业的运动捕捉（MOCAP）。 ?...三维深度传感 以“你是控制器”为口号，微软的Kinect是增强现实研究的革命性设备。它是一个三维深度传感相机，可以识别和绘制空间数据。
当数据太少而无法训练GAN时，如何生成真实的图像呢。 本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法，我们的方法基于随机部分变形，因此无需深度学习（不需要GANs）。...一个非常有意义的研究方向是生成性神经网络模型，特别是生成对抗网络（GANs），然而，这样的方法需要从图像域中获取大量的数据集，以便学习几万或几十万张图像的真实外观，这在医学成像中通常很难实现。...其次，考虑到成对注册的全连通有向图，我们只沿着随机的边子集进行可变形的注册。 第三，从源到目标的部分变形也设置为随机百分比。...考虑到源数据本身在任何时候都不可公开访问，开发人员数据集中的合成图像不再与任何原始源数据关联。...当然，这种方法有一定的局限性，其中包括： 拓扑错误注册：不同的拓扑注册不能处理数据中的拓扑变化，例如支气管通路的不同分支，或形状和位置不规则的Covid19病变。
一、地域和可用区 在云计算服务中，地域（Region）和可用区（Availability Zone）是两个关键概念，与数据中心的物理位置和资源的可靠性密切相关。...地域（Region）：通常指云服务提供商在全球不同地理位置的数据中心集群。每个地域都是一个独立的地理区域，包含多个数据中心。...选择特定的地域部署云资源时，通常会考虑到用户的地理位置、法律和监管要求、数据主权问题及网络延迟等因素。用户可根据自己的业务需求选择最合适的地域来部署服务，以优化性能和遵守当地法律。...这些规则可基于源IP地址、目的IP地址、协议类型、端号等进行配置。 安全组的主要优点有状态性、组内共享、内置安全、粒度控制和易于管理。...八、热迁移 热迁移是指在迁移虚拟机时，虚拟机不需要关闭，而是通过在源服务器和目标服务器之间建立一个数据传输通道，将虚拟机的内存和状态信息实时传输到目标服务器上，从而实现虚拟机的无缝迁移。
卫星影像由于涉及机密，影像方向由有理多项式系数（RPC）模型描述，RPC 或者作为单独的元数据文件，或者嵌入图像文件。...基于现有镶嵌数据集创建正射制图工作空间，有特定的工作流应用，示例： 当您想要通过多个卫星栅格类型创建镶嵌数据集，并对使用正射映射工具的混合卫星类型影像进行区域网平差时。...地理位置和照相机模型可以从图像EXIF 标头读取，缺失的话需要导入地理位置文件和编辑照相机参数。高程源参数可以设置高程服务或者本地DEM，以参与后续区域网平差的计算（校正地形引起的几何变形）。...GPS 位置精度指示当前通过影像收集并列于相应 EXIF 数据文件中的 GPS 数据的精度等级。...立体像对是指以不同角度从同一区域的不同地理位置获取的两个影像。影像集合的立体像对可用于生成可获取高程数据的点云（3D 点）。
Outset 2 展示了图像中的一个裂痕，它遮挡了底层的细胞。Outset 3 展示了神经轴突。Outset 4 展示了细胞死亡。上图比例尺为 40 μm。...例如大多数人的细胞只有一个细胞核，因此标记后的细胞核（下图蓝色部分）可用简单的工具找到并在图像中计数细胞数量。 ? 同一细胞的荧光显微镜图像。蓝色荧光集中标记了 DNA，展示了细胞核的位置。...绿色荧光集中标记了仅在树突（一种神经细胞子结构）中存在的蛋白质。红色荧光集中标记了仅在轴突（另一种神经细胞子结构）中存在的蛋白质。使用这些标记可以更简单地理解样本中发生的变化。...（A）训练样本数据集：成对透射光 z-stack 和相同场景的荧光图像的像素配准集合。多个不同的荧光标签用于生成荧光图像，不同训练样本的荧光标签不同；棋盘格图像表示给定样本未获取的荧光标签。...这些数据跨越三种透射光图像模式（明视野、相位对比和微分干涉相位差）和三种培养类型（诱导性多能干细胞形成的人类运动神经元、大鼠皮层培养和人类乳腺癌细胞）。
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