图像处理

三唐队队长

智能车摄像头开源—9 动态权、模糊PID、速度决策、路径优化目录一、前言二、动态权1.概述2.偏差值加动态权三、模糊PID四、速度决策1.曲率计算2.速度拟合3.速度控制

探索在视频深度伪造中的细微的表情变化或对特定面部特征的小改动检测方法2019 年，美国众议院议长南希·佩洛西成为了一次针对性的、技术含量相对较低的“深度伪造”式攻击的目标。真实的佩洛西视频被编辑，让她看起来像是喝醉了酒。这一不真实的事件在真相大白之前被分享了数百万次，而且在一些人没有关注后续报道的情况下，可能已经对她的政治资本造成了不可挽回的损害。

LabVIEW 图像处理中常见的边缘检测算法在 LabVIEW 图像处理领域，边缘检测对于提取图像特征、目标识别及图像分割等任务至关重要。以下介绍几种常见的边缘检测算法及其在 LabVIEW 中的应用。

图像预处理-插值方法当我们对图像进行缩放或旋转等操作时，需要在新的像素位置上计算出对应的像素值。而插值算法的作用就是根据已知的像素值来推测未知位置的像素值。

Stable Diffusion +双Contronet：从 ControlNet 边缘图到双条件融合：实现服装图像生成的技术演进——项目学习记录学习记录contronet优化：最近，我基于 diffusers 库的 ControlNet，探索了如何通过 Canny 边缘图控制服装图像生成，并逐步升级到融合颜色图的双条件模型。有不断的问题、解决和进步，从最初的边缘图生成到最终实现 27 张图像的批量生成（包括边缘图、颜色图和生成图），每一步都让我对 ControlNet 的能力有了更深的理解。以下是我的技术演进全记录，梳理了从问题提出到解决的完整过程。部署、优化顺序：深度学习项目记录·Stable Diffusion从零搭建、复现笔记-CSDN

SD + Contronet，扩散模型V1.5+约束条件后续优化：保存Canny边缘图，便于视觉理解——stable diffusion项目学习笔记目录前言背景与需求代码改进方案运行过程：1、Run编辑2、过程：3、过程时间线：4、最终效果展示：总结与展望

Photoshop2025最新版v26超详细图文安装教程(附安装包)Photoshop是一款基于位图的图像处理软件，专注于对已有图像的编辑、修复、合成及特效制作。其核心功能包括图层管理、色彩校正、选区工具、滤镜效果等，支持多种颜色模型（如RGB、CMYK、CIELAB）和文件格式（如.PSD、.PSB）。与矢量图形软件（如Adobe Illustrator）不同，Photoshop擅长处理像素级细节，但也有限支持矢量图形和文字编辑。

【实际项目分享】多相机取图存图问题针对 5路相机同步取图场景，设计了一套高并发、低延迟的图像数据管理方案，重点解决多线程环境下的数据竞争与存储效率问题。

计算机视觉——深度学习图像处理中目标检测平均精度均值（mAP）与其他常用评估指标平均精度均值（mAP）是目标检测领域中最为流行且复杂的重要评估指标之一。它广泛用于综合总结目标检测器的性能。许多目标检测模型会输出类似以下的参数结果：

基于 Qt 的图片处理工具开发（一）：拖拽加载与基础图像处理功能实现在桌面应用开发中，图片处理工具的核心挑战在于用户交互的流畅性和异常处理的健壮性。本文以 Qt为框架，深度解析如何实现一个支持拖拽加载、亮度调节、角度旋转的图片处理工具。通过严谨的文件格式校验、分层的架构设计和用户友好的交互逻辑，构建可扩展的图像处理基础框架，为后续功能迭代奠定基础。

【图像处理基石】什么是影调？并用python实现一个哈苏色彩影调影调是摄影语言的核心，通过控制明暗、虚实与色彩，可精准传达创作意图。实际选择需结合主题情感、光线条件及画面结构，灵活运用高调、低调或冷暖色调，以强化视觉表现力。

搞程序的心海

OpenCV 进阶实战与技巧——图像处理的全面解析在上篇文章中，我们一起迈入了 Python OpenCV 的奇妙世界，学习了图像的读取、显示和保存等基本操作：用Python和OpenCV开启图像处理魔法之旅-CSDN博客。今天，我们将继续深入，探索图像的各种变换、滤波、边缘检测以及更深入地理解图像的数据表示和属性。准备好进一步驾驭你手中的像素了吗？Let's go!

PointNet++语义分割（semseg）训练自己的数据集并完成可视化并保存txt结果省流：（1）本文背景：将pipe点云上的缺陷和本体检测出来，即1种语义场景（pipe），2种类别（body和quexian）。请记住这两个数字。训练过程请看博主的《用PointNet++训练自己的数据集（语义分割模型semseg）》（2）本篇用训练好的权重去分割训练网络时的测试集或者训练集（npy格式），进行可视化，并非是用训练好的权重去分割一个新的点云。这与博主的部件分割（partaseg）可视化《PointNet++训练自己的数据集并完成可视化并保存txt结果》是不同的。此外，可视化结果也是根据b

搞程序的心海

用Python和OpenCV开启图像处理魔法之旅你是否曾好奇计算机是如何“看懂”这个世界的？从人脸识别到自动驾驶，计算机视觉技术正日益渗透到我们的生活中。而 OpenCV (Open Source Computer Vision Library)，作为一个强大的开源计算机视觉库，正是我们探索这个奇妙世界的强大工具。

哥谭市情歌王

基于OpenCV的图像处理程序设计实践下载好的文件里有以下内容gcc编译命令或Makefile 构建或使用CMake 构建最后效果：学习。

Open GL ES -＞ SurfaceView + 自定义EGL实现OpenGL渲染框架在Android开发中，当需要灵活控制OpenGL渲染或在多个Surface间共享EGL上下文时，自定义EGL环境是必要的选择

计算机视觉——图像金字塔与目标图像边缘检测原理与实践平方差和（SSD）是一种常用的图像相似性度量方法。它通过计算两个图像在每个对应位置的像素值差的平方和来衡量两个图像之间的整体差异。如果两个图像在每个位置的像素值完全相同，SSD 将为零，表明这两个图像是完全相同的。而如果像素值存在差异，SSD 将是一个非零值，表明这两个图像存在差异。

【图像处理基石】什么是自动曝光（AE）？自动曝光（Auto Exposure, AE）是一种通过调整相机参数（如曝光时间、增益、光圈等）使图像亮度达到目标值的技术。其核心是通过实时分析图像亮度，动态优化参数以保证成像质量。

图像处理中的 Gaussina Blur 和 SIFT 算法高斯模糊是通过高斯核(Gaussian Kernel) 对图像进行卷积操作实现的. 二维高斯函数定义为 G ( x , y , σ ) = 1 2 π σ 2 e − x 2 + y 2 2 σ 2 G(x, y, \sigma) = \frac{1}{2\pi \sigma^2} e^{-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}} G(x,y,σ)=2πσ21e−2σ2x2+y2 其中：

不要天天开心

Scala集合Scala集合分为序列Seq、集Set、映射Map，都扩展自Iterable特质，且有可变和不可变版本。不可变集合操作后会返回新对象，可变集合则直接修改原对象。比如数组，不可变数组定义后大小不可变，修改会生成新数组；可变数组用ArrayBuffer，能方便地添加、修改元素。List、Set、Map也各有特性，像List有序可重复，Set数据无序且不可重复，Map存储键值对。集合函数丰富，基本属性操作能获取长度、遍历等，衍生集合函数可进行头、尾、并集等操作，计算函数能求和、排序，高级函数用于过滤、映射等，