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FPGA在图像处理领域优势显著，其并行处理能力、低延迟和可定制化特性使其成为实时性要求高、算法固定的理想选择。本文系统梳理了FPGA上实现的主流图像处理算法，包括底层预处理（色彩转换、几何变换）、图像增强（线性/非线性滤波）、特征提取（边缘检测、角点检测）、图像分割、压缩编解码等关键算法，并分析了FPGA实现时的流水线设计、并行计算、数据流架构等技术特点。FPGA特别适用于工业视觉、医疗影像、汽车
RK3568采用22nm制程工艺，搭载四核Cortex-A55处理器和Mali-G52 GPU，其核心亮点在于内置独立NPU（神经网络处理单元），支持INT8/INT16量化加速，典型功耗仅2W左右。NPU通过专用指令集和内存优化，相比CPU可实现5-10倍的AI推理加速，特别适合实时视频分析、工业质检等场景。关键性能指标CPUNPU：1TOPS算力，支持TensorFlow/MXNet/PyTo
陈万吉教授，辽宁鞍山人，1965年9月－2006年11月大连理工大学任教（1987年晋升教授，1990年任博士生导师，2006年定级二级教授），2006年11月退休后受聘沈阳航空航天大学任教（教授），现任沈阳航空航天大学飞行器结构分析研究所所长，辽宁省飞行器复合材料结构分析与仿真重点实验室主任，在大连理工大学继续招收固体力学，计算力学，计算数学等专业的博士生。Ramesh Agarwal教授，华
摘要： 本文介绍了多模态AI在图像处理中的应用，涵盖图像理解、分析、编辑和生成等核心能力。通过VIEW框架（描述、解读、提取、编辑）解析四大场景，并提供实用示例（如OCR文字提取、图表分析、设计评估等）。当前主流模型（如DeepSeek-V3.2多模态版）支持图片上传与混合文本输入，适用于教育、医疗、电商等领域。文章还强调进阶技巧（多图对比、隐私保护）和练习建议，展望多模态AI向视频处理的延伸发展
Canny边缘检测的深层理论分析揭示了其作为最优边缘检测器的数学本质。从信号处理角度看，边缘被定义为信号突变，表现为导数域中的脉冲响应。研究证明，最优边缘检测器是高斯的导数，这一结论源于信噪比最大化、定位误差最小化和单响应约束的联合优化。非极大值抑制实质是脊线检测，而双阈值策略则相当于基于连续性先验的序贯检测。该理论与声呐信号处理具有统一性，表明Canny本质上是噪声背景下对阶跃信号的最优空间域检
理论学得再多，代码跑不通也是白搭。本文将之前枯燥的理论概念转化为可运行的 Python 代码，带你从零构建一个基于 Webcam 的实时图像处理系统。我们不仅仅是调用 cv2.findContours 那么简单，而是重点演示如何构建一个**“可视化调试台” (Visual Debugging Pipeline)**。代码将把“灰度化 -> 高斯降噪 -> 二值化分割 -> 形态学去噪”的每一个中间
本文系统介绍了形态学图像处理的核心技术。首先阐述了腐蚀、膨胀等基本运算的原理与实现，通过OpenCV代码演示了其对二值图像的处理效果。接着讲解了开闭运算、击中-击不中变换等组合运算的应用场景。在算法层面，详细说明了边界提取、孔洞填充、连通分量分析等经典形态学算法的实现方法。最后将二值形态学扩展到灰度图像处理，介绍了灰度腐蚀膨胀、顶帽变换等算法。全文通过Python代码实现，并配有直观的效果对比图，
这篇文章结合视频分析和自动驾驶感知中的5年实战经验，从“原理拆解→代码实现→参数调优→场景适配”四个维度，系统对比**Lucas-Kanade（稀疏光流）** 与**Farneback（稠密光流）** 两大主流光流算法。包含**人脸追踪、交通流分析、运动分割3个实战案例**、15+可运行代码片段、量化性能对比表（精度/速度/内存），以及6个“精度-速度平衡”的核心优化技巧
本文提出OccFeat方法，通过自监督预训练解决纯视觉BEV分割的两大痛点：标注成本高和低数据泛化性差。该方法创新性地结合三维占用重建和占用引导特征蒸馏，利用激光雷达数据构建三维占用网格，并引入DINOv2图像模型提取语义特征，实现几何与语义的协同学习。实验表明，OccFeat在1%标注数据下显著提升分割性能（IoU提升10.6个百分点），且适配多种BEV架构。该方法突破了传统预训练重几何轻语义的
论文描述了数据创建方法，并评估了近期的 LLMs（例如 o1-preview、GPT-4、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 2.0 Flash）在检测和纠正需要医学知识和推理能力的医疗错误任务上的表现。前面我们已经提到，模型参数都是估计出来的。」「有 98% 的可能性是他们只是微软雇佣的研究人员，但与有权访问 OpenAI 的团队没有任何联系。此外，在这部分内容底下，微软还列出
【电商AI神器推荐】阿里旗下"绘蛙"工具解决拍摄痛点：一键将平铺图转为AI模特穿搭照，支持换装/去水印/背景替换/文案生成，服装类商家可省去模特和影棚成本。操作简单，现注册可免费体验高级功能，点击率实测有效提升。（含专属邀请链接）
ZYNQ 图像采集显示系列-显示部分（一）：系统路径与 Vivado 显示链路搭建，介绍了相关IP核参数与参数推荐
学习记录contronet优化：边缘图+颜色图
本文详细介绍了 OpenCV 中轮廓检测的核心技术，包括轮廓检测的预处理步骤、函数的使用、轮廓绘制方法以及轮廓的各种属性计算与操作（面积、周长、筛选、排序、外接形状、轮廓近似等）。轮廓检测在目标识别、图像分割、物体测量等领域有着广泛的应用，掌握这些基础操作是进行更复杂计算机视觉任务的前提。实际应用中，需要根据具体场景选择合适的轮廓检索模式和近似方法，以达到最佳的检测效果。
图像翻转是常用的几何变换技术，通过调整像素坐标实现镜像反转而不改变图像质量。OpenCV的cv2.flip()函数支持水平、垂直和对角线三种翻转方式，具有速度快、无质量损失的特点。该方法广泛应用于数据增强、镜像显示和图像校正等场景。实现时需注意颜色通道转换（BGR/RGB）、路径处理和资源释放等问题。翻转操作简单高效，是计算机视觉中重要的基础处理方法。
URetinex-Net借鉴了Retinex模型，该模型基于人眼对亮度感知的理论，旨在分离图像中的色彩和光照信息。该项目提出了一种深度展开网络，能够更精确地估计图像的亮度分布，从而在提升图像亮度的同时保留原有的色彩信息和细节。
首先，噪点是图像中随机出现的亮度或颜色异常像素（如“雪花点”“颗粒感”），主要由传感器噪声、低光照、压缩失真等引起，表现为图像中随机的亮度，也可以理解为有那么一些点的像素值与周围的像素值格格不入，常见的噪声类型包括高斯噪声和椒盐噪声。这里强调一下，滤波并不代表模糊噪点，滤波是一种技术，不同的滤波会产生不同的效果，比如低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化，所以模糊只是滤波技术产生的一种效果。前面两种滤
OpenCV作为计算机视觉领域最流行的开源库之一，提供了丰富的图像处理功能。本文将详细介绍OpenCV中三种常用的图像处理操作：镜像旋转、图像缩放和图像矫正。我们将深入探讨每个操作的原理、应用场景以及相关API的使用方法，帮助读者掌握这些核心技能。镜像旋转：使用cv2.flip()实现快速翻转图像缩放：通过cv2.resize()实现尺寸调整，重点掌握不同插值方法的适用场景图像矫正：包括仿射变换(
OpenCV 是一个功能强大且灵活的库，适用于各种计算机视觉和图像处理任务。其易用性和广泛的文档支持使得无论是初学者还是专业研究人员都能够快速上手并应用于实际项目中。
轮廓检测和分析的基本方法，包括轮廓检测的基本步骤、轮廓的属性计算以及轮廓的绘制与分析
阈值分割的核心是通过灰度阈值T将图像二值化，公式如下：I′(x,y)={2550(I(x,y)≥T)(I(x,y)<T)其中I(x,y)为原始灰度图像，I′(x,y)为分割后的二值图像，T为最优阈值，需通过算法自适应确定。
3.2 颜色空间应用示例。.1. 图像读取与显示。1.2 图像显示与保存。1.1 图像读取模式。
图像滤波摘要 图像滤波是图像预处理中抑制噪声、保留特征的关键操作，分为时域和频域处理。OpenCV实现了三种常用滤波方法： 均值滤波：用邻域像素平均值替代中心像素，通过blur()函数实现，核越大图像越模糊，但会损失细节。 中值滤波：取邻域像素中值，medianBlur()函数实现，对脉冲噪声效果显著，能保留边缘信息。 高斯滤波：GaussianBlur()函数实现，采用加权均值（权重随距离递减）
仿射变换是一种保持图像平行性和共线性的几何变换，通过线性变换（缩放、旋转、剪切）与平移变换的组合实现。OpenCV提供cv2.warpAffine()函数进行仿射变换，需先构造2×3变换矩阵，其中前2×2子矩阵控制线性变换，最后一列控制平移。常用方法包括三点映射构造矩阵（cv2.getAffineTransform()）和手动构造矩阵。仿射变换广泛应用于图像校正、姿态调整、视角变换等场景，其特点是
多图顺序拼接，全景图像拼接，薄样板插值法（TPS），单应性矩阵应用，黑边剪裁，后处理增强清晰度。
本文提供了YOLOv5的环境配置指南与实践步骤，主要包括：1）环境配置要求（Python 3.8+、PyTorch 1.8+、CUDA 11.0+等）和详细安装流程；2）实践练习的五阶段：快速上手（15分钟）、数据集准备（30分钟）、模型训练（45分钟）、模型评估优化（30分钟）和部署应用（30分钟）；3）常见问题解决方案和性能基准参考。文章还包含一个完整的Python演示脚本，展示如何加载模型、
ComfyUI-Flowty-TripoSR是一款基于ComfyUI的插件，核心是利用TripoSR模型实现从单张图像到3D模型的快速重建。虚拟现实与增强现实：在VR/AR内容开发中，能快速将现实场景或物体的单张图片转换为3D模型，为虚拟环境增添真实感十足的元素，提升用户沉浸感。游戏开发领域：游戏设计师可使用该插件迅速将概念设计图或参考图片转化为3D模型，用于游戏中的角色、道具、场景等制作，加快游
整合一个面部表情编辑与动画生成工具，可以使用一张照片生成各种面部表情动作的表情包图片，还支持一张图加一段参考视频生成视频中的面部表情视频。面部表情精准控制：支持对静态照片中的面部表情进行精细编辑，包括点头、摇头、头部旋转、眼睛开合、嘴部动作等，可从示例照片中提取表情并应用到目标图像上 。技术优势：采用深度学习算法（如GANs），确保动画流畅自然，硬件要求低，即使CPU也可以运行，但推荐独立显
FAST（，特别适合实时系统（如 SLAM、视觉里程计、跟踪等）。
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。CNN通过局部连接、权重共享和池化操作，有效减少参数数量，提高计算效率，并增强对空间特征的提取能力。其基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核提取局部特征，池化层进行下采样以减少计算量，全连接层用于分类或回归任务。CNN的训练过程包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。其优点包括自动特征
是 OpenCV 中用于计算最小外接矩形（Minimum Area Rectangle）的函数，它适用于，可以返回一个，即面积最小的矩形，并且矩形的边可以是。pointscv::Mat是 OpenCV 里的[-90, 0]
该函数在 GPU 上执行二值图像的连通域标记操作，即将图像中所有相连的前景像素区域赋予相同的标签（label），以便后续分析和处理。返回的 labels 是一个与输入图像大小相同的数据矩阵，其中每个像素的值表示它所属的连通域编号（从 0 开始）。
三条黄金法则：1️⃣创意爆发用Scribble- 让灵感快速落地2️⃣精准设计用Lineart- 商业项目首选3️⃣混合使用破极限- 结合两者优势。
大致了解了一下，光线追踪算法的前世今生，感觉数学真的是重中之中，值得我们花大力气研究。//利用光路可逆直接从像素点出发（ 这样可以节约算力 ）。//通常会让每个像素发出多条光线，这样可以让效果更好。//模拟蜡烛，以及人的皮肤；//写成离散的代数形式，有无穷项。//模拟水面反射的菲涅尔公式；
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
图像编辑领域：可快速精准地移除照片背景，便于将人物或物体放置在不同的背景中，用于广告设计时能轻松合成创意场景；在社交媒体内容创作方面，能制作出吸睛的透明背景图片。视频处理场景：特别适合处理视频帧，能以极快的速度移除视频中的背景，在电影制作中可实现绿幕抠像等特效，游戏开发里能高效处理游戏角色和场景元素的背景。图像识别与分析：在进行图像识别和分析任务前，利用该插件去除背景，可减少背景干扰，提高目标识别
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