把设置界面输入的分辨率信息和设备界面的显卡返回的分辨率信息进行对比，判断设置是否OK，主要有两种情况：
本人比较喜欢收集壁纸，发现彼岸桌面壁纸唯美分类下的壁纸，我都很喜欢；于是写了个爬虫，后来发现整个网站的网页结构基本一致，于是加了点代码，把整个网页的高清壁纸都爬下来了
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频，他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看，肯定没有!
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。
WMTS地图服务每一层级的分辨率是多少？关于这个问题以前推算过，但总是忘记了。网上查询又是一堆废话，现在把这个问题记录如下。
EasyNVR能够接入RTSP协议的摄像头，并将拉取的视频流转化为RTSP/RTMP/HLS/FLV等格式的流，进行网页的无插件播放。
我用夸克网盘分享了「SD启动器下载」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。 链接：https://pan.quark.cn/s/b16bc4d3ff88
1.抓取当前屏幕快照ImageGrab.grab()返回一个模式为“RGB”的图像.
小编这次分享主要是视频相关的专项测试，音频相关的暂不涉及。 我们直接切入正题，关于视频通话质量对比，需要一些对比项，这里是从以下5个方面进行数据对比：码率、帧率、分辨率、清晰度、时延。 接下来我分别介绍一下这5个方面。 ▽ 码率 数据传输时单位时间内传送的数据位数，单位是kbps，即千位每秒。码率越高对应着传输能力越强，视频精度会越高。 帧率 帧率是用于测量显示帧数的量度，简称fps。每秒的帧数表示处理器处理时每秒钟能够更新的次数，高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。 分辨率/清晰度 这个两个指标代表着
三维参数导引下可控一致的人体图像动画生成项目。只需要一张照片，就能让照片里的人物动起来。
1 ControlNet SDXL1.0模型https://pan.quark.cn/s/8bff6e05dc96
网上的壁纸要么分辨率低，要么带有水印。这里有一款Mac下的小清新壁纸神器Pap.er，可能是Mac下最好的壁纸软件，自带5K超清分辨率壁纸，富有多种类型壁纸，当我们想在Windows或者Linux下使用的时候，就可以考虑将5K超清分辨率壁纸爬取下来。
接下来进入一个全新的页面，接着打开抓包工具，选择XHR，并且不要刷新！不要刷新！不要刷新！ 然后开始下拉。
我们知道，屏幕分辨率的设置影响着表单布局，假设你的机器上屏幕分辨率是800*600，而最终 要分发应用的机器分辨率为640*480，或1024*768，这样你原先设计的表单在新机器上势必会 走样。这时你一定希望表单能自己适应不同的分辨率，下面就有两种方法可供你参考。
分辨率和dpi完全一样的模拟器和真机，仍然会有略微差异，有知道是什么造成的么，归根到底的原因到底是什么呀，大神请回答…
图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。[1]
很多人视觉算法处理慢找我，真头秃，我能给的方案都有限。而且最后都是想让我给写。。。
一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息，达到更好的分割效果。
今天要介绍的是 Github 上一个基于深度学习的超分辨率工具--SRZoo，并且它还提供了多个预训练模型。Github 地址：
超分辨率，简称超分，是通过低分辨率的图片/视频从而得到高分辨率的图片/视频的过程就是超分辨率重建。
爬虫程序爬取的目标通常不仅仅是文字资源，经常也会爬取图片资源。这就涉及如何高效下载图片的问题。这里高效下载指的是既能把图片完整下载到本地又不会对网站服务器造成压力。也许你会这么做，在 pipeline 中自己实现下载图片逻辑。但 Scrapy 提供了图片管道ImagesPipeline，方便我们操作下载图片。
前期有些自媒体大 V 靠搬运一些搞笑、好玩的 GIF，然后利用剪辑软件合成一段视频，再添加一个节奏感强的 BGM 后，上传各大自媒体平台后，能带来不错的阅读量和收益。
后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。
1 <script> 2 var phoneWidth = parseInt(window.screen.width); 3 var phoneHeight = parseInt(window.screen.height); 4 var phoneScale = phoneWidth/750;//除以的值按手机的物理分辨率 5 var ua = navigator.userAgent; 6 if (/Android (\d+\.\d+)/.test(ua)
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 为解决Android设备碎片化，引入一个概念density，也就是密度.它指的是在一定尺寸的物理屏幕上显示像素的数量,一般使用dpi(dots per inch,每英寸像素数)作为单位. 比如设备分辨率为240×320,屏幕物理尺寸为1.5英寸x2英寸(对角线为2.5), 它的密度可以用分辨率/尺寸表示:240/1.5或者即320/2，密度为160dpi。 算对角线也是一样的, 长的平方+宽的平方=160000,开方后=400.可知400/2.5=160.
在项目开发的过程中，经常会遇到要查看图像细节的问题，这时候我们通常会，滚动滑轮将图像放大，或者使用电脑内置的放大器功能进行查看，如下图所示，是我使用Altium Designer软件的高清晰图像导航功能查看PCB细节的效果：
在用猿大师播放器同时播放多路海康威视的RTSP视频流，2K和4K视频有卡顿情况，修改完缓存和网络配置后仍然卡顿怎么处理？
WRF中地形数据（海拔高度）分辨率最高为30s，差不多就是900m，当模型空间分辨率较高时，比如在低于1km的情况下，经常会考虑增加地形高度的分辨率，这里使用美国的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）的DEM数据，这个数据覆盖了全球陆地，在美国本地分辨率为1s，其他地区为3s（约90m），因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
视频转码处理费用 = 视频转码输出文件时长（分钟）× 不同编码方式分辨率视频的转码单价（元/分钟）
在直播和连麦的场景中通常会用到混流功能，而所谓的混流就是根据您设定好的混流布局同步的将各路输入源混流成一个新的流，可实现直播互动效果，之前有过其他客户的方案是通过观众端拉取两路主播流的场景来实现连麦的效果，这种方案很不推荐，他的体验很不好，首先会增加cpu多数据的处理，增加手机性能的消耗，其次也就是最重要的没有办法保证两路流的实时性。
本文介绍一篇被CVPR 2021收录的论文：《Learning Optical Flow from a Few Matches》，在这篇论文中澳洲国立大学提出了一种新的计算光流的方法——从稀疏对应关系中学习光流运动。
超分辨率（Super-Resolution, SR）重建技术的基本思想是釆用信号处理的方法，在改善低分辨率（Low Resolution, LR）图像质量的同时，重建成像系统截止频率之外的信息，从而在不改变硬件设备的前提下，获取高分辨率（High Resolution, HR）的图像。
随着互联网基础设施建设的发展，4G/5G/NB-IoT各种网络技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控的诉求越来越多，互联网思维、架构和技术引入进传统监控行业里，成为新形势下全终端监控的基础需求。
实际工作中，我们经常会向其他同事咨询一些技术问题。但是，他给出的答案一定是正确的吗？
今天我们继续前边的练习，学习和练习一下：如何使用webdriver方法获取操作复选框-CheckBox、测试不同的分辨率、如何断言title、如何获取某一个元素的text属性值等等，这些小练习，来巩固基础。
目前使用这种方式，只能设置显卡列表支持的分辨率，不支持自定义分辨率。不知道有什么更好的方式，有知道的大牛给指导下。
与领先的超分辨率深度神经网络模型相比，Adobe的超分辨率有多有效?这篇文章试图评估这一点，Adobe的超级分辨率的结果非常令人印象深刻。 超分辨率技术 超分辨率是通过提高图像的视分辨率来提高图像质量
在Python中利用深度学习技术进行视频监控流的超分辨率（Super-Resolution, SR）处理，以提高监控画面的分辨率，通常涉及以下几个步骤：
在美图秀秀推出的小程序中，用户只需上传一张老照片，就能使用 AI 还原旧时光，把模糊照片变得更高清。
是的，会按照混流后的输出直播流收取转码费用。由于混流任务成功后不播放也消耗转码资源，混流的转码费用会按照混流时长进行收费，跟普通转码的播放时长计费有区别。
原文地址：动态环境SLAM | Remove, then Revert - 基于多分辨率深度图的动态物体移除方法
今天聊聊我们气象业务中比较关键的数据，那就是网格化气象数据，这个网格化数据既包含主客观的网格预报，也包含融合后的网格化实况。应用在具体的气象服务中，也经常踩到一些坑。
由于手机屏幕尺寸过小，使用原始分辨率会使得页面显示过小，因此使用了逻辑分辨率，用倍数放大的方法来保证兼容性。
其中，幅度调制A(t)仅仅表示脉冲的包络。接收机处理的主要功能是将雷达信号中承载信息的部分变换到基带，目的是测量
在视频流媒体相关的项目中，我们经常遇到诸如“推流”、“拉流”、“转发”和“转码”等术语。这些名词究竟代表什么意思呢？它们在流媒体项目中又各自具有何种意义呢？特别是在当前视频融合的项目日益增多，视频资源愈发丰富的背景下，视频相关项目的应用流程也变得越来越复杂。搞清楚这些名词定义，对于我们理解项目和应用会有很大的帮助。
如果原始排放清单分辨率小于模拟网格分辨率的话，可以通过此教程直接进行时间分配和物种分配来节省空间分配的时间。但是如果原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的时候，使用此教程来制作的排放清单可能会存在一些条带。因此，在原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的情况下，建议按照coarse_emission_2_fine_emission.py的流程先进行空间分配。
本文介绍了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super-Resolution）的图像压缩技术，该技术由Google开发，旨在提高图像分辨率和压缩效率，同时减少图像压缩带来的图像质量问题。RAISR技术基于深度学习，使用卷积神经网络来学习图像的稀疏表达，并使用优化的升采样和滤波器来合成高分辨率图像。该技术可以显著减少图像的比特数，同时保持良好的图像质量，是移动设备、浏览器和可扩展网络应用中图像压缩的有力竞争者。
图像超分辨率和去噪是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于图像处理、医学影像、卫星图像等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的图像超分辨率与去噪系统。本文将介绍如何使用Python实现这些功能，并提供详细的代码示例。
作者简介 吴晓然，声网高级视频工程师，专注于视频编解码及相关技术研究，个人技术兴趣包括多媒体架构、深度学习。
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
即时通信 IM
实时音视频
