十個python影象處理工具
資源示例使用Numpy對影象進行掩膜操作...
世錕電子淺談面向大眾科學的裸眼3D技術
主動三維繫統是使用單個數字投影儀交替篩選左眼和右眼影象，觀眾還需要佩戴與螢幕上顯示的影象同步關閉的電子快門眼鏡...
ps裁剪工具怎麼用？調整影象與畫布的尺寸（三）
內容識別：選中該選項後，當裁切區域大於原始影象時，原始影象外的內容識別填充區域將填充為與原始影象相近的影象，從而實現了柔和過度，如下圖：最後，大家可以根據下面的要求進行裁剪工具的練習：開啟一張圖片，使用快捷鍵C顯示出裁切框分別選擇“比例”、...
AN-2000車底檢查系統
IWILDT AN-2000車底檢查系統HIGH ENERGY SAFECHK SERIES影片線掃描安檢系列IWILDT車底檢查系統實現了對經過車輛的車底影象的成像抓拍和車牌識別及車輛經過時的影片檢視和儲存功能，系統主要由六個部分組成：車...
使用 OpenCV+CVzone 進行實時背景替換
append（img）indexImg =在上面的程式碼中，我們採取從網路攝像頭輸入，並且還設定幀寬度為640 X 480然後呼叫SelfiSegmentation（），並將其分配給一個變數segmentor，並且為了在顯示幀每秒（fps）...
一文總結Python數字影象處理基礎知識與前沿應用
imshow（img2， interpolation=“bicubic”）但是，為什麼我們在影象處理中故意模糊影象...
CNN卷積方法一覽
假設輸入影象維度為n*n*c，濾波器維度為f*f*n，卷積步長為s，padding大小為p，那麼輸出維度可以計算為：一個標準的單通道卷積如下圖所示：影象來自：https：//towardsdatascience...
BEV影象處理對自動駕駛系統的效能最佳化
對於BEV影象而言，通常是根據以下規則處理這些射線的所有畫素以確定它們的遮擋狀態：這裡需要說明BEV對這種遮擋目標的預測對自動駕駛行為中極具挑戰性的場景，比如當大多數檢視被車輛遮擋，並且場景呈現出高動態範圍（HDR）和陰影等現象時，自動駕駛...
學photoshop之前，你要拋掉這幾個壞習慣（一）
因為使用橡皮擦工具將會對影象進行永久性調整，也就是下次開啟影象檔案的時候，再也找不回原來的影象，而圖層蒙版提供了你選擇的理由...
小知識 | 誤導性影象質量測試 · 清晰度
調製傳遞函式（MTF）是影象清晰度的一個關鍵引數，通常表示為空間頻率的函式，它可以有幾個單位：Cycles per Pixel（Cy/Pxl）Cycles per mm（Cy/mm）Line Widths per Height（LW/PH）...
PS基礎影象尺寸教程
在解析度和列印尺寸的長度單位一致的前提下（如畫素/英寸和英寸），畫素尺寸÷解析度=列印尺寸...
最低9元一杯！“白富美”奶茶店：大減價
影象定位畢竟蜜雪冰城的店鋪數量超過了一萬家，《書香仙草》等低價品牌，都是以物美價廉的價格贏得了消費者的青睞，回頭客佔據了很大一部分，現在的高階品牌，很難在這個時候進入市場...
想看特朗普跳《雞你太美》嗎？這個AI技術做到了
福利大放送建立模仿資料集首先，研究團隊建立了一個具有多種樣式、不同人物穿不同衣服的資料集，稱為Impersonator（iPER）資料集...
使用Python和OpenCV檢測影象中的多個亮點
要開始檢測影象中最亮的區域，我們首先需要從磁碟載入我們的影象，然後將其轉換為灰度圖並進行平滑濾波，以減少高頻噪聲：這些操作的輸出如下：為了顯示模糊影象中最亮的區域，我們需要應用閾值化：操作取任意畫素值p >= 200，並將其設定為25...
我們研究了特斯拉、毫末“自動駕駛演算法”的秘密
根據毫末智行 CEO 顧維灝的在 AI Day 上的介紹，MANA 系統採用 Transformer 在底層融合視覺和鐳射雷達資料，進而實現空間、時間、感測器三位一體的深層次感知...
Python OpenCV 的知識體系梳理
bitwise_xor（）...
機器視覺系統解決方案本身的成本計算
由於當今的技術最佳化，一個完整的機器視覺系統的價格可以在幾萬到十幾萬元之間，包括硬體成本、軟體成本、計算成本和儲存成本，與人工檢測相反，基於人工智慧的工具和演算法的使用大大降低了機器視覺系統的成本，雲基礎設施和更模組化、更高效、更簡約的技術...
乾貨文：小孩1夜間記全世界首都，這種記憶法你懂嗎
這種“數字—韻律記憶法”不單單是對記憶單詞，還有更多的事情同樣需要用到...
城堡區的 Malamaire 景觀
圖 1，增強色圖 2，自然色圖 3，浮雕圖 4，浮雕這張馬賽克影象（由 NASA 的毅力漫遊車拍攝的多張單獨影象組成）顯示了火星傑澤羅隕石坑底部被暱稱為“城堡”的區域的一塊岩石露頭...
如何消除圖片中的運動模糊?
而利用拋物線掃描實現的運動不變攝影則使得整個畫面的模糊與物體的運動速度、方向都無關，同時作者還證明了此時的有效卷積核中保留了比編碼曝光時更多的頻域資訊（參看作者論文［3］），因此其最終結果更好（見下圖）：4...