随着网络的发展，人们对图像的需求越来越高。作为一个PHP开发者，我们在处理图像时经常会遇到一些问题，比如裁剪、缩放、加水印等。这些问题都可以通过使用图像处理库来解决。PHPImagine就是一种优秀的图像处理库。
随着各类图像旋转算法的层出不穷，图像旋转逐渐成为近年来各类赛事的热门赛 题。然而在基于 FPGA 的图像旋转设计方面，可行的方案较少。因此，我们本次采用了国产紫光同创的 PGL22G 这块开发板进行图像旋转方案的设计，制作成了一个完整的具有快速处理，实时显示的系统。本作品从图像旋转这一经典的问题出发，采用 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法，结合图传技术，实时显示技术，以 FPGA 作为核心处理器，通 过自制的上位机软件实现软件对硬件的精确控制，达到对摄像头采集的图像进行实时旋 转并且显示的目的，并且可以通过上位机对旋转后的图像进行显示模式，灰度阈值的设定。本设计的核心思路为：在图像旋转设计中，插入一个图像旋转模块。将从摄像头缓存的图像先读取出来，组合成一帧旋转的图像后再写入 ddr 中，再由显示驱动模块读取进行显示。
在 PHP 的图像处理领域，要说最出名的 GD 库为什么好，那就是因为它不需要额外安装的别的什么图像处理工具，而且是随 PHP 源码一起发布的，只需要在安装 PHP 的时候添加上编译参数就可以了。
很高兴大家喜欢！Github：leonof/imgRecJs[1]，刚刚上传，代码还需要完善～因为有不少同学表示训练和识别有疑问，我做了个小接口放在最后，可以方便大家先把流程走通。
牛顿第一运动定律：物体加速度的大小跟作用力成正比，跟物体的质量成反比，且与物体质量的倒数成正比；加速度的方向跟作用力的方向相同。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。
强大的convert命令 convert命令可以用来转换图像的格式，支持JPG, BMP, PCX, GIF, PNG, TIFF, XPM和XWD等类型，下面举几个例子: convert xxx.jpg xxx.png 将jpeg转成png文件 convert xxx.gif xxx.bmp 将gif转换成bmp图像 convert xxx.tiff xxx.pcx 将tiff转换成pcx图像 还可以改变图像的大小: convert -resize 1024×768 xxx.jpg xxx1.jpg 将图像的像素改为1024*768，注意1024与768之间是小写字母x convert -sample 50%x50% xxx.jpg xxx1.jpg 将图像的缩减为原来的50%*50% 旋转图像： convert -rotate 270 sky.jpg sky-final.jpg 将图像顺时针旋转270度 使用-draw选项还可以在图像里面添加文字： convert -fill black -pointsize 60 -font helvetica -draw ‘text 10,80 “Hello, World!” ‘ hello.jpg helloworld.jpg 在图像的10,80 位置采用60磅的全黑Helvetica字体写上 Hello, World! convert还有其他很多有趣和强大的功能，大家不妨可以试试。
本文主要向大家介绍了Linux运维知识之linux下使用convert命令修改图片分辨率，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习Linux运维知识有所帮助。
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9521517 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 任意方向的目标
本文实例讲述了PHP添加PNG图片背景透明水印操作类定义与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
使用opencv对图像进行旋转的代码随手一搜即得，但是有些旋转后图像会不完整，有些只给出代码并未解释其实现原理。本文会详细介绍如何使用opencv实现图像旋转得到完整图像，以及其中的实现原理。
OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转)
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Han_ReDet_A_Rotation-Equivariant_Detector_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2021_paper.pdf
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法，该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果，允许快速的光照不变检测，而不需要创建一个大型的训练集。实验证明，该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中，即使在存在显著阴影的情况下，在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下，也能正确地检测到目标。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
AI 科技评论按：2018 年 5 月 11 日，由微软亚洲研究院、清华大学媒体与网络技术教育部-微软重点实验室、商汤科技、中国计算机学会计算机视觉专委会、中国图象图形学会视觉大数据专委会合作举办了 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会，数十位 CVPR 2018 收录论文的作者在此论坛中分享其最新研究和技术观点。研讨会共包含了 6 个 session（共 22 个报告），1 个论坛，以及 20 多个 posters，AI 科技评论将为您详细报道。
在图像处理中，有的时候会有对图片进行角度旋转的处理，尤其是在计算机视觉中对于图像扩充，旋转角度扩充图片是一种常见的处理。这种旋转图片的应用场景也比较多，比如用户上传图片是竖着的时候，不好进行处理，也需要对其进行旋转，以便后续算法处理。常见的旋转处理有两种方式，一种是转化为numpy矩阵后，对numpy矩阵进行处理，另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理，以实现旋转角度的结果。
在我们团队的此次设计中，基本实现了视频图像的旋转，平移，缩放等处理。但还存在以下的不足之处。
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
标准模式下，从摄像头获取到图像数据，将该图像数据缓存到DDR中，再通过显示驱动模块将图像读取出来，在显示屏上进行显示。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 有些目标往往具有任意方向的分布。因此，检测器需要更多的参数来编码方向信息，这往往是高度冗余和低效的... 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文： https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Han_ReDet_A_Rotation-Equivariant_Detector_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2021
这样我们就获得了变换后的图像! 我们将会把它显示出来. 在此之前, 我们还想要旋转它...
为了轻松理解问题，我们假设您在一个房间内部署了一个摄像头。 给定这个房间中的 3D 点 P，我们想在相机拍摄的图像中找到该 3D 点的像素坐标 (u,v)。
数码照片的大小和质量与其像素的大小和分辨率有密切关注。CS6在编辑图像之前，先设置图像的大小分辨率。
但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式：
ImageMagick是一个免费的创建、编辑、合成图片的软件。它可以读取、转换、写入多种格式的图片。图片切割、颜色替换、各种效果的应用，图片的旋转、组合，文本，直线，多边形，椭圆，曲线，附加到图片伸展旋转。
从数学理论的角度来理解并提升机器学习方法，这也是近来非常有潜力的研究方向。不论是以前通过常微分方程或偏微分方程形式化神经网络，还是这一篇从拓扑学的角度强化神经网络的鲁棒性，也许当更多的数学基础被赋予机器学习时，它的发展与创新就会变得更加有「规律」。
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Rotate-and-Render: Unsupervised Photorealistic Face Rotationfrom Single-View Images》，作者来自香港中文大学和商汤科技。本篇解读首发于知乎。
Catadioptric Omnidirectional Camera CVPR97
我写过很多有关计算机视觉和机器学习项目的内容，比如目标识别系统和人脸识别项目。我有一个开源的 Python 人脸识别软件库，算得上是 GitHub 上最受欢迎的十大机器学习库之一。这也意味着我常常收到关于 Python 和计算机视觉方面的新人提问。
SDL2的硬件加速纹理渲染还能给我们提供图像快速翻转和旋转的能力。在本教程中，我们将利用这一点使一个箭头纹理旋转和翻转。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
使用PHP GD库进行图像处理是PHP编程开发中常用的技术，而将其与SVG格式结合使用可以使图像处理更加灵活、高效和美观。本篇文章将围绕PHP GD库如何使用SVG格式进行图像处理展开探讨。
目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识，一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事，但是其实这个东西并没有这么难懂，可以说主要是之前别人写的公式太吓人，小编很久以前第一次接触的也是被吓晕了！所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。
摘要： 本文使用TensorFlow一步一步生成对抗样本，步骤明确清晰。首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性，后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本，适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。 如果说卷积神经网络是昔日影帝的话，那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星，它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。 神经网络合
工具栏 和 属性栏 : 左侧的是工具栏, 每选中一个工具, 在菜单栏的下部就会出现工具栏对应的属性栏;
WordPress 5.3 主要是扩展和完善了 5.0 版本引入的块编辑器，既古腾堡编辑器，除了加入新的块，交互和体验都更加直观。这些新功能增加了设计自由度，提供了更多的布局选项和样式变化，从而使设计师可以完全控制站点的外观。 此版本还引入了2020主题，为用户提供了更多的设计灵活性以及与块编辑器的集成，从而让你更加容易创建漂亮的复杂布局的网页。
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点，用来提取图像的局部的纹理特征。
本文对池化操作在卷积神经网络中的重要性进行了探讨，介绍了池化操作的几种不同形式，包括最大池化、平均池化、随机池化等，并分析了各种池化操作在卷积神经网络中的应用。同时，本文还介绍了池化操作的优点，以及池化操作在空间金字塔池化中的实现方法。
单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点，讲解图像变换与坐标系的关系，介绍单应性矩阵计算方法，并分析深度学习在单应性方向的进展。
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。
长荣海运货柜轮长赐号从23日搁浅至今逾142小时，终于在29日重新上浮（refloated）成功。船运代理公司Inchcape和苏伊士运河管理局皆证实，长赐号已经重新漂浮在水面上，但目前还不清楚需要多少时间重启运河。
本文主要是个人在学习过程中的笔记和总结，如有错误欢迎留言指出。也欢迎大家能够通过我的邮箱与博主进行交流或者分享一些文章和技术博客。
opencv的强大无须质疑，前段时间一直在用c++，总感觉怪怪的，就想着换个语言试试看，这不，小詹同学开始尝试Python啦~ 上期在windows系统上搭建好python和opencv环境后，这期简单操作下opencv中的基本图像处理，Let‘s go~ 一、图像的读取和显示 opencv中的imread、imwrite、imshow等函数是个老生常谈的问题了，python中只要在文件前边import cv2模块即可~ 代码如下所示（可滑动，下同
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
