作者提出了LLM-MDE，一种多模态框架，通过语言理解深度。 具体来说，LLM-MDE采用两种主要策略来增强预训练LLM的深度估计能力：跨模态重编程和自适应提示估计模块。...本文证明了预训练大型语言模型（LLMs）可以从单目图像中有效理解深度。...实证证据表明，LLMs可以通过最小监督提供深度信息。 作者引入了LLM-MDE，这是一个统一的多模态框架，用于单目深度估计。...前四组从1-Shot到4-Shot，每组包含50到100张图像。第五组被称为Few-Shot，由每个场景类型中随机选出的一个单一图像组成，总共28张图像。...前者将单目图像中的视觉表示与综合词汇中的文本原型进行对齐，以提高LLM输入的特征提取。 后者从图像中生成和标记提示，以便LLM进行处理。这些方法显著增强了单目深度估计的洞察力。
Google SGE 正在添加人工智能图像生成器，现已推出:从搜索中的生成式 AI 中获取灵感的新方法 1️⃣ 摘要 Google SGE (搜索生成体验) 正在进一步拓展其人工智能图像和文本生成能力...用户现在可以利用生成式AI功能来创造图像，提供灵感，获取书面内容的初稿，以及在Google搜索中完成更多工作。...不仅如此，它能够帮助我们在寻找创意和灵感的过程中变得更加高效和具有创造性。 从图像生成到文本草稿的创作，SGE的新功能为我们提供了一种全新的方式来完成工作和发挥创意。️...5️⃣ 生成图像的过程与体验 点击这些图像中的任何一个，你都会看到生成式人工智能如何通过描述性细节扩展你的初始查询，例如“一张逼真的水豚戴着厨师帽、在森林里做早餐、烤培根的逼真图像”。...7️⃣ 案例：制作定制的卡片 点击这些图像中的任何一个，你都会看到生成式人工智能如何通过描述性细节扩展你的初始查询，例如“一张逼真的水豚戴着厨师帽、在森林里做早餐、烤培根的逼真图像”。
（2）基于多幅图像的超分辨率（MISR） 输出的可以是单幅图像也可以是一个图像系列（常为视频）。...其基本前提是通过同一场景可以获取多幅LR细节图像，每一幅LR图像都会为HR图像的复原提供一些不同的信息，如果能够合成这些HR图像，那么SR图像复原是可以实现的。...观测模型描述了成像系统从高分辨率场景 （图像）获取低分辨率观测图像的过程。 从本质上讲，利用单幅或多幅LR观测图像获取HR观测图像是求解观测问题的逆问题，它是一个病态反问题。 关键步骤：配准、重建。...配准是将多幅同一场景的LR图像在空间上进行亚像素精度对齐, 得到高低分辨率图像彼此之间的运动偏移量, 构建观测模型中的空间运动参数。...（2）基于学习的超分辨率 借助预先的训练学习（从数据库）来寻找或建立低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，提取高频信息，从而在给定低分辨率图像的情况下，通过优化方法获得相应的高分辨率图像。
（4）图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析...然而，通过观察不同的图像进行诊断需要凭借空间想象和医生的主观经验。采用正确的图像配准方法则可以将多种多样的信息准确地融合到同一图像中，使医生更方便更精确地从各个角度观察病灶和结构。...图像配准（Image Registration）图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点...在传统的不变尺度图像处理技术的基础上，采用尺度连续变化的多尺度分析技术，通过所建立的尺度空间能够更加准确的获取所需要的图像特征。...通过图像的多尺度分析方法可以更加有效地对图像特征进行检测，得到图像的多尺度信息，进而获取图像的本质内容。
CSS Sprites 这是减少图像请求的有效方法，把所有的背景图像都放到一个图片文件中，然后通过CSS的background-image和background-position属性来显示图片的不同部分...内联图像 使用data:URL 模式可以在web页面中包含图片但无需任何额外的HTTP请求。把内联图像放到样式表（可缓存）中可以减少HTTP请求同时又避免增加页面文件的大小。...从性能方面思考，如果将某个变量放在全局作用域下，那么读写到该变量的时间会比局部变量多很多。变量在作用域中的位置越深，访问所需时间就越长。...由于全局变量总是(document, window对象)处在作用域链的最末端，因此访问速度是最慢的。 【Ajax方面的优化】 get或者post请求 对于get请求来说，主要用于获取（查询）数据。...所以，扯了那么多。要注意的是，get请求用于查询(获取)数据，post请求用于保存(增删改)数据。 跨域JSONP 由于同源政策的限制，ajax只能在同域名、同协议、同端口的情况下才可以访问。
immovie 由多帧图像制作电影 imshow 显示图像 imview 在Image Viewer中显示图像 montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇 movie 播放录制的电影帧 rgbcube...显示一个彩色RGB立方体 subimage 在单个图形中显示多幅图像 truesize 调整图像的显示尺寸 warp 将图像显示为纹理映射的表面 图像文件输入/输出 Dicominfo 从一条DICOM...图像求补 Imdivide 两幅图像相除，或用常数除图像 Imlincomb 计算图像的线性组合 Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像 Imsubtract 两幅图像相减，或从图像中减去常数...） 使用JPEG2000近似压缩一幅图像 Imratio（DIPUM） 计算两幅图像或变量中的比特率 Jpeg2im（DIPUM） 解码IM2JPEG压缩的图像 Jpeg2k2im（DIPUM） 解码IM2JPEG2K...Changeclass 改变一幅图像的类 Dither 使用抖动转换图像 Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像 Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像 Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像
图2A：全帧图像记录了贝尔不等式不成立的四幅图像 可以在每个图像中沿着相位圆对象的边缘定义一个环形感兴趣区域(ROI)，如下图B-E所示。 ?...图3A: 全帧图像记录了贝尔不等式不成立的单幅图像 研究人员对每个滤波器以不同的方式偏离arm 2中的光束，从而获得相机光敏阵列不同部位的相位圆的四幅并行图像。...图3C 通过对图像进行类似处理，定义如图3B的四个ROI，得到图3C中的曲线。...从EPR悖论，到贝尔不等式 在上个世纪，爱因斯坦、鲍里斯・波多尔斯基和纳森・罗森共同提出了著名的EPR悖论(EPR分别是三位科学家姓氏首字母缩写)： 如果一个物理理论对物理实在的描述是完备的，那么物理实在的每个要素都必须在其中有它的对应量...而目前，科学界普遍接受了量子纠缠的存在，但却没有人真正见到过量子纠缠的图像。 在图像中执行贝尔不等式检验的成像设备 为了获取量子纠缠的图像，研究人员先是搭建了实验系统。 ?
图像文件的查询 % imfinfo() 用于获取一张图片的具体信息 info=imfinfo('E:\a_matlab_file\picture\longmao.jpg'); disp(info);...\picture***.jpg’); img=rgb2gray(l1); imshow(img); imwrite(img,‘gray.jpg’); 图像文件的显示 以下函数的格式都可通过...colorbar（） 将颜色条添加到坐标轴对象中 % colorbar将颜色条添加到坐标轴对象中，若该坐标轴包含一个图像对象，则添加的颜色将指示出该图像中不同颜色的数据值 % 对于了解被现实图像的灰度级别有用...; imshow(i); colorbar % imshow(i,[])-->imshow(i,[0 255]) % imshow(i)-->imshow(i,[0 1]) montage（） % 多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件...，又称多页图像或图像序列 % 是一个四维数组，第四维用来指定帧的序号，多帧图像数组中每一幅图像必须有相同大小和颜色分量，每幅图像使用相同的颜色图 % matlab函数可以对多帧图像的每一帧处理，如果该多帧图像超出了该函数能力范围
04 立体视觉3D成像 立体视觉字面意思是用一只眼睛或两只眼睛感知三维结构，一般情况下是指从不同的视点获取两幅或多幅图像重构目标物体3D结构或深度信息。...在机器视觉里利用两个相机从两个视点对同一个目标场景获取两个视点图像再计算两个视点图像中同名点的视差获得目标场景的3D深度信息。...多（目）视觉成像也称多视点立体成像，用单个或多个相机从多个视点获取同一个目标场景的多幅图像，重构目标场景的三维信息。其基本原理如下图所示。...多视点立体成像主要用于下列几种场景： 使用多个相机从不同视点，获取同一个目标场景多幅图像，然后基于特征的立体重构等算法求取场景深度和空间结构信息；从运动恢复形状（SM）的技术。...使用同一相机在其内参数不变的条件下，从不同视点获取多幅图像，重构目标场景的三维信息。该技术常用于跟踪目标场景中大量的控制点，连续恢复场景的3D结构信息、相机的姿态和位置。
使用 curl 在本地获取当天信息 为了获取当天的积分与排名，需要使用 curl 下载页面。...curl -s 'https://www.cnblogs.com/goodcitizen/ajax/sidecolumn.aspx' 为什么是这个页面，而不是主页，我也不清楚，我是从附录 1 得到的启发...于是我们可以增加一个定时任务，每天中午跑一下，来获取当天的信息。...使用 gnuplot 绘制趋势图 有数据以后，就该通过图表呈现了，这个任务是通过 gnuplot 工具完成的。...为了能多涨点儿积分，本来已经刷完的 apue 我决定进行二刷，来多写点文章，可能这就是传说中的‘虚荣心’吧。
鉴于这一快速发展的新时代，本文全面综述了这一领域的最新发展，重点研究了利用深度学习技术从单个或多个RGB图像中估计一般物体三维形状的方法。...1.简介 基于图像的三维重建的目标是从一幅或多幅二维图像中推断出物体和场景的三维几何和结构，从二维图像中恢复丢失的维数一直是经典的多视图立体和shape-from-X方法的目标，这些方法已经被广泛研究了几十年...第一代方法是从几何的角度来处理这一问题的；它们侧重于从数学上理解和形式化三维到二维的投影过程，目的是设计不适定反问题的数学或算法解，有效的解决方案通常需要使用精确校准的摄像机拍摄多幅图像。...编码器将输入映射到称为特征向量或代码的隐变量x中，使用一系列的卷积和池化操作，然后是全连接层。...然后，采样层获取这两个向量，并通过从高斯分布随机采样生成特征向量x，该特征向量x将用作随后解码阶段的输入。
其中： 训练集（Training set）：55000幅图像 测试集（Test set）：10000幅图像 验证集（Validation set）：5000幅图像 1print("Size of:"...我们还需要将类（classes）作为单个数字进行各种比较和性能测量，因此我们通过获取最高元素（其值为1）的索引来将One-Hot编码向量转换为单个数字。...例如，第一幅图像的类是7，其对应于One-Hot编码向量中索引为7的元素，该元素值为1。...26 plt.show() 绘制一些图像检查数据是否正确 1# 从测试集中获得前9幅图像数据 2images = data.test.images[0:9] 3 4# 获得相应的正确类别...[3] Softmax回归 1y_pred = tf.nn.softmax(logits) 可以通过获取 y_pred矩阵中每行中最大元素的索引计算预测的类别 y_pred_cls。
把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。 简单而言，模板就是一幅已知的小图像。...模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 二....这里贴张目标图像，就是需要匹配的图像，先从简单到复杂讲解，对单目标匹配完才能进行多目标匹配嘛，如下图所示为目标图像，由于太大了，缩放下，模板图像其实是从红色框框里抠出来的。 ?...读者这时候一定会觉得，我的天哪，怎么误匹配这么多，其实这是因为缩小后图像的噪声导致匹配的目标多了，别担心这是正常现象，可是有没有发现，这里虽然很多，但相比于原来的逐点匹配，到下一层匹配的区域就缩小了很多...完全把目标图像中的目标提取出来了。 ? 接下来金字塔的任务就是对目标图像中的目标进行精确提取就可以了，任务基本上完工了，贴张最终效果图吧。 ?
，其中，fromarray()方法进行反相操作,uint8:将其他数据类型转换为uint8 ▌图像均匀 图像均匀操作是减少图像噪声的一种简单方式，通常用于艺术特效，我们可以简单的从图像列表中计算出一幅平均图像...mean()函数需要将所有的图像堆积到一个数组中；也就是说，如果有很多幅图像，该处理方式会占用大量内存。...这个变换函数的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，即将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同从而扩展像元取值的动态范围。...直方图变换其实是一种灰度变换，灰度变换的变换函数决定了输入随机变量与输出随机变量之间的关系，也就是两个随机变量的关系；一副图像是二维离散的数据，不利于使用数学的工具进行处理，在数字图像处理中，我们通常是采用连续的变量进行推导...，变换后变量s在其定义域内的概率密度是均匀分布的，用r的累积分布函数做变换函数，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，这个结果扩展了像素取值的动态范围。
通过将静态资源(例如javascript，css，图片等等）缓存到离用户很近的相同网络运营商的CDN节点上，不但能提升用户的访问速度，还能节省服务器的带宽消耗，降低负载（因此，一个地区内只要有一个用户先加载资源...懒加载原理 首先将页面上的图片的 src 属性设为空字符串或者一个加载中的图片，而图片的真实路径则设置在 data-original 属性中， 当页面滚动的时候需要去监听 scroll 事件，在 scroll...对象提前加载图片 css 和 js 实现预加载 如 img 标签最初设置为 display: none，要加载的时候显示 或者滚动条到达可视范围内，js 为目标 div 加上这个已经加载好的 css 属性 ajax...预加载 提前 ajax 请求获取数据 场景有个 tab 标签页，当鼠标放到某个 tab，立刻 ajax 加载该 tab 的数据 当点击这个 tab 标签页的时候，就可以立刻加载出来，再将数据缓存起来或加入全局变量...，下一次使用直接从缓存读取 图片转为base64 图片的 base64 编码就是可以将一幅图片的二进制编码成一串字符串，使用该字符串代替图像地址 可以减少http请求，base64可以随着html的下载同时下载
但压缩是分步骤的，不是简单地把图像中重复的0 聚在一起这么简单。...多幅图像间压缩 视频中一个连续的动作，比如画面里的女主角在红墙背景下闭上了眼睛，这一动作的背后，是由一系列的多幅图片组成，而每幅图片的内容基本上都是一样的，唯一变化的部分就是女主角的眼睛所在图像区域，眼睛缓慢由开到闭...这在编码中的术语叫时间冗余，强调的是在一定时间段内如何对连续多幅图像的冗余部分进行压缩，术语叫帧间压缩。...拿来做基准参考的帧，叫I帧，是关键帧，它的信息量最大，只能做帧内压缩，通常压缩率很低；而那些后续通过参考I帧的信息做预测获取差值的图像，存储的根本不是原像素值，而是些原始图像的残差，叫预测帧。...学术上，其目的是将图像进行从空域到频域的变化，通过这些所谓的变换滤掉高频信息，因为人眼对高频信息不敏感，滤掉一些也无所谓。经典的DCT公式长这样： 是不是又懵了？好吧，翻译一下 ，看下面这个图。
路沿检测 路沿检测的流程如下： 图像预处理→边缘检测→Hough变换 图像预处理 灰度化 从视频中取出的每一帧是彩色图像，我们可以先将它变成灰度图像，即将图像中的每个像素的RGB值（红、绿、蓝）转换为一个单一的灰度值...一条直线在图像二维空间可由两个变量表示，在笛卡尔坐标系中直线可由参数斜率k和截距b表示y=kx+b，在极坐标系中可由参数极径r和极角θ表示。...Hough变换的基本思想是将图像中的像素点映射到参数空间中，并通过在参数空间中寻找峰值来检测几何形状。对于直线检测，参数空间通常是极坐标空间，其中每个像素点在参数空间中对应一条直线。...通过遍历图像中的像素点，可以累加参数空间中相应的位置，从而构建一个累加器数组。然后，在累加器数组中找到峰值，这些峰值对应于图像中存在的直线。...在OpenCV 中它通过函数 HoughLinesP来实现。
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法，是一种非常优秀的多曝光图片合成算法，对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果，但是也存在着两个局限性...一、Extended Exposure Fusion 这个文章虽然篇幅有十几页，但是实际上核心的东西就是一个：无中生有，即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像，然后利用Exposure...如果原始图像序列由N幅图像，则这样处理就增加为了N*M幅图，后续就是对这N*M幅进行标准的比曝光融合了。因此可以明显的看出，这个算法的速度要比Exposure Fusion至少慢M倍。 ...幅图，而且我们注意到扩展后的图和源图没有一个是相同的，通过组合这新生产的8幅图，最终得到扩展的融合结果。 ...论文里作者折腾了半天提出了下面这个计算式： 这个公式其实是个线性的公式，即图像整体变量或整体变暗，如果直接把这样生成的M幅图像合成，不用想，没有什么意义的。
在交互场景下，多模态情感识别研究如何从人的表情和动作手势、语音音调、语言等多模态信息中理解用户细颗粒度的情感表达，进而指导人机交互策略。...Flickr30K收录了来自Flickr的共计31783幅日常活动、事件和场景的图像，每幅图像通过众包方式标注了5个图像描述。...多模态新闻摘要方面，Li等人提出一种从异步的多模态（文本、图像、音频和视频）输入中抽取文本摘要的方法，并发布了中文和英文数据集MMS。...为了给预训练语言模型提供视觉监督信号，Tan等人提出了Vokenization技术（图3），其通过给文本中的每一个词打上一幅图像的标签，实现在大规模文本语料上自动构建多模态对齐语料库。...文献[68]基于注意力机制获取了单词感知（word-aware）的视觉表示，却忽略了图像感知（image-aware）的单词表示。
lfp格式的光场文件中解析出RawImg到最终得到RGB图像有以下几个步骤，刚开始请仔细阅读工具包里的PDF文件： 1.从相机里导出白图像(White Images)： 根据matlab工具包解释，白图像是用光场相机在不同的曝光条件下拍摄白色平面得到的图像...Lytro illum相机内置了34幅白图像，可以通过相机“导出配对数据”导出到本地。白图像是Raw图，可以通过PhotoShop打开，下面是我用PhotoShop CS5打开后的图像。 ?...2.处理白图像： 通过对每一幅白图像进行处理，分别得到每一幅白图像对应的微透镜网格模型(lenslet grid model)，如下图所示，并建立一个WhiteImagesdatabase映射表。...(图像尺寸为7728*5368)，如下图左所示，光场工具包中获取光场Raw图是一个中间过程，在LFLytroDecodeImage（）函数里面的这条语句LensletImage = LFP.RawImg...通过5D光场数据矩阵得到多视角图像的代码如下，路径啥的自己设置： ?
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