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-------------------author:pkf -----------------------------time:2015-8-20 ---------------------------------------------qq:1327706646 (1) sps 数据结构 (2) 指数哥伦布码(Exponential-Golomb code, 即Exp-Golomb code) (3) 宽高计算 (4) 代码实现 --------------------------------

感觉主要是数据的创新,方法就是比较了传统方法(RF,SVM,Adaboost)和CNN,输入比较了单像素输入和像素周围3,5,7大小的范围.也不是语义分割,最基本的CNN,单像素时还用的1*1的卷积 用的数据是landsat8作为检测的图,真值点用欧空局的2014年全球38m建城区数据为基准随机生成,再利用OpenStreetMap, 和 MOD13Q1-NDVI来对生成的点进行校正. 数据的处理方面除了landsat8的原始波段,将1-7波段最近邻法上采样到15m分辨率,再计算了NDBI, I

在之前的两篇中,我们使用 public 静态方法对之前的内容进行了一个抽取,有了 public 静态方法这个工具,我们的学习行为也发生了一点变化. 在没使用 public 关键字之前呢,每一个示例仅仅是一个知识的记录作用.而我们用了 public 关键字之后,我们可以把知识作为一个可以复用的方法.但是呢,这样就有了一个顺序的问题. 我们是先写方法在写 MenuItem?还是先写 MenuItem 还是在写方法? 笔者给出的答案是,在学习新的 API 或者新的知识点的时候建议先写 MenuItem

摘要:当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著,本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测,为大家介绍如何利用\(\color{#4285f4}{M}\color{#ea4335}{A}\color{#fbbc05}{T}\color{#4285f4}{L}\color{#34a853}{A}\color{#ea4335}{B}\)设计一个车辆检测系统的软件,通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练.验证模型,最终实现系统可选取图片或视频进行检测.标注,以及结果的实时显示和保存.

摘要:这次是将AnimeGAN部署到Ascend 310,从而实现对自己想要图片的一键转换为我们想看到的卡通风格. 本文分享自华为云社区<[CANN训练营]CANN训练营_昇腾AI趣味应用实现AI趣味应用(上)随笔>,作者: Tianyi_Li. 前言 你喜欢动画片,或者说卡通,动漫吗? 我是挺喜欢的. 绚丽多彩的卡通世界从来没有缺失过吸引力.手冢治虫画笔下,那个可以上天入地的阿童木,在与邪恶世界的斗争中教会了我们勇敢与正义.漫画工匠宫崎骏用清新的水彩勾勒出自然的乡村景观,不染一丝现实的尘土.

上一篇提到图片元信息Exif的提取,当然还有一类音视频文件,也同样存储着许多宝贵的元数据,那就开源到底呗,虽然自己找寻过程也是蛮艰辛坎坷的,大家看后有收获,只求多多传播下,让前人的工作可以更有价值. 此篇对应的Excel催化剂功能实现:第83波-遍历文件夹内文件信息特别是图像.音视频等特有信息 https://www.jianshu.com/p/ad98adc64f0b 音视频元数据的提取,用到了MediaToolkit类库,较其他复杂的方案来说,这个对我这种业余开发者最友好,最后很幸运地相遇了

最近在看一些关于CSS3方面的知识,主要是平时看到网页中有很多用CSS3实现的很炫的效果,所以就打算系统的学习一下.在网上找到很多的文章,但都没有一个好的整理性,比较凌乱.昨天看到w3cplus网站中关于CSS3的一些文章,觉得讲解的比较细,所以就决定以此作为学习的模板,一步步开始. 平时上下班在地铁上经常是拿着手机看小说新闻之类的,考虑到在手机端直接访问这些网页肯定会耗费很大的流量,所以最好是将这些文章下载下来放在手机里看,比如保存成图片或pdf当然是最好的选择. 之前曾在园子里看到某前端高手

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

版权声明:本教程涉及到的数据仅练习使用,禁止用于商业用途. 目录 1.概述 2.详细操作步骤 第一步:输入立体像对 第二步:定义地面控制点 第三步:定义连接点 第四步:设定DEM提取参数 第五步:输出DEM并检查结果 第六步:编辑DEM 1.概述 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型.DEM除了包括地面高程信息外,还可以派生地貌特性,包括坡度.坡向等,还可以计算地形特征参数,包括山峰.山脊.平原.位面

一.准备工作: 回到之前SimpleH264Analyzer程序,找到SPS信息,并对其做解析 调整项目目录结构: 修改Global.h文件中代码,添加新数据类型UINT16,之前编写的工程中,UINT8和UINT32都为小写表示,为了更符合编程规范,将其改为全大写(可使用ctrl+H在整个解决方案内进行替换). typedef unsigned char UINT8; typedef unsigned short UINT16; typedef unsigned int UINT32; 之后编

目录 爬取5K分辨率超清唯美壁纸 简介 编写思路 使用教程 演示图片 完整源代码 @ 爬取5K分辨率超清唯美壁纸 简介 壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界,有的人喜欢风景,有的人喜欢星空,有的人喜欢美女,有的人喜欢动物.然而,终究有一天你已经产生审美疲劳了,但你下定决定要换壁纸的时候,又发现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Lin

超分辨率重建技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像.SR可分为两类:    1. 从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像    2. 从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像.基于深度学习的SR,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即Single Image Super-Resolution (SISR) 一.基于深度学习的超分辨率重建方法整理 1.SRCNN Super-Resolution Convolutional Neural Network(

有时候,我们获得一段视频,需要将其中的每一帧都提取出来,来进行一些相关的处理,这时候我们就可以需要用到ffmpeg.exe来进行视频帧的提取. ffmpeg简介:FFmpeg是一套可以用来记录.转换数字音频.视频,并能将其转化为流的开源计算机程序.采用LGPL或GPL许可证.它提供了录制.转换以及流化音视频的完整解决方案.它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多code都是从头开发的.(百度百科) ffmpeg.exe下

利用ffmepg提取视频帧实际上是利用C#调用ffmepg命令行进行处理对应的视频,然后输出出视频帧 GetPicFromVideo("); static public string GetPicFromVideo(string VideoName, string WidthAndHeight, string CutTimeFrame) { string ffmpeg = @"E:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe";//ffmpeg执行文件的路径 string P

pyhanlp 共性分析与短语提取内容详解   简介 HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵.想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析.在作者的原文中,有几个问题,为了便于说明,这里首先给出短语提取的原理.在文末在给出pyhanlp的调用代码. 共性分析 互信息mi,左熵lr,右熵re,详细解释见下文 信息论中的互信息 一般而言,信道中总是存在着噪声和干扰,信源发出消息x,通过信道后信宿只可能收到由于干扰作用引起的某种变形的y.信宿收到y后推测信源发出x的概率,这一过程可由后

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

最近在做一个avi视频文件的提取与合并,花了几天熟悉avi文件格式.制作了一个提取与合并的动态库,不过仅限于提取视频,视频的合并还没添加一些额外判断,可能导致不同分辨率的视频文件合成后不能播放.欢迎大家下载试用,有什么问题也请反馈到我邮箱:shiqgao87@gmail.com http://files.cnblogs.com/littlejohnny/QAviOpt.rar

压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2

Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前,特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族.先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇. 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子,它是一种基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平.垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置,Moravec是第一个角点检测算法,也是角点家族的开山鼻祖. 角点家族的九袋长老是Chris Harris & Mike Stephens在1988年提出的Harris角点检测算

关于bmp图片的格式,网上有很多文章,具体可以参考百度百科,也有例子程序.这里只提要注意的问题. (1)结构体定义问题:首先按照百度百科介绍的定义了结构体,但是编译发现重定义BITMAPFILEHEADER等.其实只要包含了Windows.h,里面的wingdi.h就已经定义了处理bmp的结构体,故不需要自己再重复定义. (2)读取文件的字节对其问题:要使用#pragma pack (1)来方便读取文件头的结构体,否则结构体的大小会由于字节对齐问题改变.不知是否头文件中已经使用了该宏,在我的代码