[随笔] {vulkan} 在英伟达显卡环境下swapchain重建失败-爱代码爱编程
概述 鄙人遇到的一个小问题:在英伟达显卡下,交换链(Swap Chain)不能正常重建。比如,在窗口改变尺寸时。 问题分析 “NVidia gpus require to provide old swapch
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概述 鄙人遇到的一个小问题:在英伟达显卡下,交换链(Swap Chain)不能正常重建。比如,在窗口改变尺寸时。 问题分析 “NVidia gpus require to provide old swapch
在配置前要先安装好Visual Stdio环境 官方安装网站 注:一台Windows操作系统中可以存在多版本的Visual Stdio,多个版本之间互不干扰但不共享插件库,且高版本向下兼容,因此笔者更推荐大家安装高版本的Visual Stdio,笔者这里以Visual Stdio2015为例。 在这里先分享一下glut的配置文件 百度网盘 提取码:f
前言 这是计算机视觉的实验一作业,采用Homography方法来对广告牌上的图片进行修改,这里主要是记录下代码,以及一些理解。 图一(im_dst) 图二(im_src) Homography(单应性)变换及理解 和图像处理的其他变换一样,需要使用到对应的变换矩阵,这是一个3*3的矩阵 该矩阵所有对应的值,都是未知的;同时在数学上理解,给定坐标系上一
边缘检测算子汇总(计算机视觉前瞻) 边缘检测其实比较简单,就是对于一张图像上的所有像素点都乘以一个算子的3*3矩阵模板,这个模板对于不同的算子就有不同的表现形式。下面我们使用python脚本来对这些算子进行汇总。 一阶算子 对于一阶算子,需要分别在X方向和Y方向进行算子矩阵的乘法;其通用的代码函数可以写为:def One_order_edge(img,
数据增强就是让一张图片变得更加多样,本质上是一个东西但由于不同的图像处理方式使得略有不同。通过寻找这些样本中的相似特征来放入神经网络训练提高网络的鲁棒性,降低各方面额外因素对识别的影响,解决模型过拟合。 目标检测中的图像增强 PS:在目标检测的数据增强的过程中,还要考虑图片扭曲后框(box)的位置,即框出要识别的物体。 绿色的模型十分僵硬,无法忽视
图像增强的概念 图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器去分析和处理的形式。如突出显示感兴趣的信息,抑制不需要的信息。 分类: 空间域增强:直接对图像各像素进行处理。 点运算:灰度变换、直方图修正 局部运算:图像平滑、图像锐化 频域增强:对图像傅里叶变换后的频谱进行处理,再逆傅里叶得到新的图像。 各种滤波
https://ilearningx.huawei.com/portal/courses/course-v1:HuaweiX+NEOCN03001+Self-paced/about 1.4 统计学习理论的起源和基本思想 1.5 计算机视觉的三大基本原则 深度学习网络参数多达600万个,但是数据集最多才1500万个,所以会产生过拟合现象,解决是加入先验条件
一、BMP位图 1. 一个实际例子,选择一个24位深度的225×225位图, 由于24位位图是真彩色,没有颜色表这一样,所以 其文件大小为152.154字节,则 152.154=14+40+(225×3+1)×225 注:因为1个像素用三个字节来表示,所以乘以3;因为位图存储时,Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是 4的倍数(即以lo
3D透视:最简单易懂的成像原理及实现教程 写在前面原理介绍一般模型计算一般模型时直线OA在P上的点坐标 写在前面 这篇文章已经构思很久了,一直不知道该如何下笔,就寻思着写了再说。由于本人英语不怎么好
一般三维旋转 对于绕与坐标轴不一致的轴进行旋转的变换矩阵,可以利用平移与坐标轴旋转的复合而得到。首先将指定旋转轴经移动和旋转变换到坐标轴之一,然后对该坐标轴应用适当的旋转矩阵。最后将旋转轴变回到原来位置。 在某些特殊情况下,例如将对象绕平行于某坐标轴的轴旋转、可以通过下列变换顺序来得到所需的旋转矩阵: i. 平移对象使
图片字母验证码破解1——简易入门 Nuller 前言 搞爬虫有一段时间了,也和一些常见的反爬措施斗争了很久,验证码是反爬措施其中之一,diss它也是比较有趣有挑战性的。由于第一次搞验证码破解,虽然之前学过一些open