- 资源如何将彩色图片调整成黑白图片以及如何调整图片的Dpi.0 1浏览会员免费
- 在Arduino平台上,使用蜂鸣器播放音乐是一个常见的项目,这可以通过控制蜂鸣器发出不同频率的声音来实现。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用Arduino控制蜂鸣器播放《小星星》(Twinkle Twinkle Little Star)的旋律。 ### 硬件需求: - 1 x Arduino UNO板 - 1 x 蜂鸣器(有源或无源) - 1 x 面包板 - 若干跳线 ### 软件需求: - Arduino IDE ### 连接方式: 将蜂鸣器的正极连接到Arduino的D3(或其他任意数字引脚),负极连接到GND。 ### 示例代码: ```cpp // 定义音符频率 int notes[] = { 262, // C5 294, // D5 330, // E5 262, // C5 262, // C5 294, // D5 330, // E5 330, // E5 349, // F5 392, // G5 440, // A5 494, // B5 523, // C6 (高音1) 0, // 休止符0 14浏览会员免费
- 本内容涉及数码相机(Camera)的畸变测量方法,是行业普遍任何的一套标准。标准编号ISO-178500 2浏览会员免费
- 这篇文章的核心内容是介绍一种新的图像去噪算法——非局部均值(Non-Local Means, NL-means)算法。以下是文章的主要要点: 方法噪声:文章首先提出了一种新的衡量标准,即方法噪声,用于评估和比较不同数字图像去噪方法的性能。 去噪算法:去噪的目标是从带噪声的测量中恢复原始图像,其中噪声通常被模拟为高斯白噪声。 去噪方法:许多去噪方法的核心思想是通过平均来实现去噪,包括局部平滑滤波器、变分法(如全变分最小化)、频域滤波器(如经验维纳滤波器和阈值小波方法)等。 NL-means算法:文章提出了一种新的基于非局部平均的去噪算法,称为NL-means。该算法利用图像中所有像素的信息,通过比较像素邻域的相似性来计算权重,然后进行加权平均。0 10浏览免费
- 这篇文章的核心内容是关于一种图像去噪算法——非局部均值(Non-Local Means, NLM)算法的快速且开源的实现。以下是文章的主要要点: 算法介绍:文章提出了一种快速且无参数的NLM算法实现,该算法用于去除图像中的噪声。NLM算法由Antoni Buades, Bartomeu Coll和Jean-Michel Morel在2005年引入,因其简单性、出色的视觉效果以及利用自然图像的非局部冗余性而受到广泛欢迎。 算法改进:文章基于线之和的计算来计算块距离,这些线在块移位下是不变的。通过从一个图像数据库中计算NLM的最佳参数(以平均峰值信噪比PSNR为标准),实现了一个无需参数调整的NLM算法。0 9浏览免费
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- Meshflow 视频降噪算法来自于 2017 年电子科技大学一篇高质量论文。该论文提出了一个新的运动模型MeshFlow,它是一个空间平滑的稀疏运动场 (spatially smooth sparse motion field),其运动矢量 (motion vectors) 仅在网格顶点 (mesh vertexes) 处定义,它可被视为一个下采样的dense flow。具体来说,我们在视频帧上放置一个2D网格,然后跟踪连续帧之间的图像角点 (image corners),从而在每个特征位置生成运动矢量,然后将这些运动矢量转移到其对应的附近网格顶点,以使每个顶点从其周围特征中累积几个运动。MeshFlow是一个稀疏的运动矢量2D数组,其包含所有网格顶点处的运动。0 10浏览免费
- "Image and video denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering" 是一篇关于图像和视频去噪技术的研究论文,它介绍了一种基于稀疏3D变换域的协同滤波方法。这种方法的核心思想是利用图像或视频中的空间和时间冗余信息来去除噪声0 17浏览免费
- 这份文件是《2024音视频技术发展报告》,由LiveVideoStack出品,旨在深入了解流媒体和RTC(实时通信技术)的从业情况,把握音视频新技术的发展方向。 LiveVideoStack成立后,行业对音视频技术人才的需求增加,促使LiveVideoStack进行调研分析。 研究方法包括桌面研究、问卷调查、专家访谈和数据分析。0 12浏览免费
- 北京工业大学 创新实验课程,音乐厅音质设计 实验报告 经过了本学期的《音乐厅音质设计》课程的学习,我们对于声学部分的知识以及影响 音乐厅音质的各类因素有了初步的了解。以最后音乐厅混响时间(声音衰减 60db 所需时 间)达到 1.5s-1.8s 为标准,力求在响度、清晰度、丰满度、空间感,等各方面寻求平衡并 且无声学缺陷。我们组本次选择了多功能厅作为我们的题目进行设计,在多功能厅内部布 置上,我们组对其各部分结构的材料进行了一番选取,内容如下:0 11浏览会员免费
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- FSIM: A Feature Similarity Index for Image Quality Assessment 传统的全参考图像质量评价标准FSIM(Feature similarity,特征相似度);ssim一经提出引来了很多人的研究,并在其上进行了一些列的变种,其中一种比较成功的算法就是FSIM,该算法认为一张图片中的所有像素并非具有相同的重要性,比如物体物体边缘的像素点对于界定物体的结构肯定比其他背景区域的像素点更为重要;另外一种重要的评价指标VIF尽管在不同的子带上具有不同的权重,但是在具体的某一子带上参与计算的像素点均具有 相同的权重;根据图像本身的特点,这样不加区分并不合适;因此改进的方向实际上重在如何区分这些重要点并给予合适的权重。0 10浏览免费
- 视频评价工具AVQT介绍,用于评价视频质量,是全参考评价算法,其中也包括了PSNR、SSIM、MSE等传统的算法,非常详细的使用说明。 是Apple开发的一款集成到Mac系统中的算法。 利用终端即可使用,具体可以参考文章所介绍0 8浏览免费
- SSIM 最早被提出来的论文,是图像领域一个非常重要的评价方法0 10浏览会员免费
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- 在当今的数字时代,AI绘画技术正逐渐改变着动漫绘本的创作方式。这项前沿的技能,将传统绘画与人工智能相结合,为创作者提供了无限的可能性。以下是对AI绘画五分钟原创动漫绘本技能的详细描述: 【AI绘画的诞生与发展】 AI绘画技术是基于深度学习和神经网络的研究成果。通过大量的数据训练,AI学会了理解和模仿人类的绘画风格,从而能够创作出全新的艺术作品。这项技术在近年来取得了飞速的发展,已经被广泛应用于动漫、游戏、广告等多个领域。 【五分钟原创动漫绘本】 AI绘画技术的出现,使得原创动漫绘本的创作变得更加快捷和高效。在短短五分钟内,AI可以根据用户的设定和要求,生成一系列独特的绘本画面。这些画面不仅具有高度的原创性,还能够保持统一的风格和主题,为绘本故事增色添彩。 【AI绘画的优势】 AI绘画技术在原创动漫绘本创作中具有明显的优势。首先,它大大缩短了创作周期,让创作者能够更快地看到作品的效果。其次,AI绘画可以轻松实现多种风格的切换,为创作者提供了丰富的选择。最重要的是,AI绘画能够激发创作者的灵感,帮助他们突破传统的思维框架,创造出更加新颖和独特的作品。0 101浏览会员免费
- 针对传统互信息图像匹配方法中因灰度概率分布计算量大而导致匹配速度慢的问题,提出一种增量式灰度统计的图像匹配新方法。该方法在初始待匹配子图概率分布统计表的基础上,经过增量式计算避免了相邻图像块中灰度概率统计的重复性操作,大大减少了图像匹配过程中的概率统计的运算量。实验结果证明了该算法在保持互信息图像匹配优势的同时,提高了图像匹配的速度。0 6浏览会员免费
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- 模板匹配之Linemod论文:Gradient Response Maps for Real-TimeDetection of Textureless Objects0 19浏览会员免费
- :在机场行李分拣场景下,传统多目标追踪算法存在目标ID切换率高和目标轨迹误报率高的问题。提出一 种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的行李追踪技术。增加了CBAM模块,替换ADH解耦头以及改变训练时 的损失函数,增加了检测精度,加强了目标特征的判别性,降低目标的ID切换率。在Byte数据关联中进行了GSI 插值后处理,不仅利用了高分框和低分框,也使得长时间遮挡后的追踪效果得到保证,降低了因遮挡产生的ID错 误切换。在机场行李分拣数据集上,MOTA和IDF1分别达到了89.9%和90.3%,有了较为明显的提升,能稳定的 实现对行李箱ID的追踪。 关键词:机场行李分拣;多目标跟踪;基于检测的跟踪;YOLO v8;ByteTrack0 51浏览会员免费
- 龙迅2023年Q4推出了车规级LT9211D_U2Q07CAN,通过AEC-Q100 二级测试合格。本篇技术资料为R1.1更新版本,PDF添加TS/TJ和ESD数据。LT9211D为目前大陆市场MIPI转1/2端口LVDS之唯一车规级产品。 LT9211D是一款高性能MIPI DSI/CSI-2转2端口LVDS转换器。LT9211D对输入MIPI视频数据进行反序列化,解码数据包,并将格式化的视频数据流转换为AP和移动显示面板或摄像机之间的LVDS发射器输出。LT9211D支持最大12.5dB的输入均衡和可编程预加重,以提高性能。0 15浏览会员免费
- HDMI协议中文版本,全文翻译0 41浏览会员免费
- 2024年最新USB2.0摄像头方案目录,是由深圳市众鑫创展科技有限公司自主研发的最新方案目录0 40浏览会员免费
- 本测试方案主要介绍了volte视频测试环境的搭建,提出了需要的条件等。相比传统的语音通话,要实现用户与企业之间的VoLTE视频通话,需要具备如下条件: (1)线路:由运营商提供IMS线路,且需向其申请开通视频通信功能,由于目前不同运营商网络未实现VoLTE视频通话的互通,因此所申请线路暂支持该归属运营商网络的手机拨打,不可跨网测试; (2)终端:用户手机必须支持VoLTE或5G,手机卡必须开通VoLTE或5G服务,且实际测试前还需在手机设置中启用“VoLTE高清通话”功能; (3)企业:线路接入设备由传统语音网关更换为支持video的vidisit的会话边界控制器SBC;原有话务平台支持video通信,如不支持则需部署“视频话务平台”;坐席端使用支持video的终端(或软终端); 本方案适合于运营商相关技术人员、volte项目相关的技术人员; 本方式主要用于需要视频的场合,特别是需要手机视频无障碍通话的场景。 通过volte视频通话的功能,用户可以像呼叫电话、手机一样直接呼叫对方,实现视频通话。0 54浏览会员免费
- CS194-26-计算摄影学0 14浏览会员免费
- 这是一个简短的文档,描述了在非gui环境中处理全景图的各种开源工具和技术。这些例子都是基于Linux的经验,但大多数应该在OS X或Windows上工作,最多只需要做一点修改。 这篇文档对于理解hugin本身“底层”发生了什么也很有用,建议任何想要使用hugin源代码的人阅读。 内容 你为什么要那样做? 2 panotools“脚本” 简单的命令行拼接 在命令行上创建hugin项目 4.1生成项目文件 4.2控制点生成 4.3修剪控制点 4.4优化位置和几何形状 4.5光度参数优化 4.6设置输出选项 4.7类似于Hugin GUI助手的示例工作流程 在命令行上拼接hugin项目 5.1重新映射(渲染)图像 5.2混合 6 .用panostart把它们连在一起 用于操作项目文件的脚本 命令行工具的完整列表 8.1控制点生成 8.2工程文件修改 8.3控制点修剪 8.4优化 8.5渲染 8.6混合 8.7 misc 8.8色差 8.9查询 8.10 tiff文件 8.11输出格式 8.12旧工具 有用的图像处理工具0 21浏览会员免费
- 详细描述了数字图像的处理、特点及应用,有助于工程人员、初学者等对图像处理的学习、理解和应用。文中讲述了创建图像特征的处理和算法,并讲述了算法的原理。0 11浏览会员免费
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