人脸图像处理
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聊聊大模型推理系统之 BlendServe：通过资源感知批处理策略，最大化硬件资源利用率和推理吞吐量
作者：InternLM、Qwen 等 LLM 全文约 2600 字，预计阅读 7 分钟 近年来，大型语言模型（LLM）的广泛应用推动了推理服务系统的不断优化。然而，在离线批量推理场景中，如何平衡计算资源利用效率和性能仍是一个亟待解决的问题
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谷歌第七代TPU来了，号称最强大的AI处理器
前言：预计至2025年，AI领域将经历一次重大转型，生成式AI的应用将不再局限于回答简单问题，而是通过智能系统解决更为复杂的问题。AI的未来发展不仅局限于更大规模的模型构建，更在于模型能够对问题进行分解、执行多步骤推理，并模拟人类思维过程
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NXP移动机器人方案：边缘处理、电源、传感器及通信
芝能智芯出品 随着传感器、电子器件和人工智能技术的迅猛发展，移动机器人正从单一功能的自动化工具演变为具备高度自主性与智能化的复杂系统。 我们根据NXP的《Exploring Mobile Robotics: Real-Time Control
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英特尔Arrow Lake处理器AI大缩水：算力砍掉三分之二
英特尔已经官宣了Lunar Lake处理器，主打超强的AI算力，英特尔表示Lunar Lake处理器最高可以拥有超过120TOPS的AI算力，不过对于桌面用户来说，Arrow Lake才是面向他们的产品
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OpenAI微软被诉侵权!大模型时代下的版权问题该如何处理？
作者：小岩 编辑：彩云 最近，OpenAI在自己的产品研发上开足马力，与Google的大模型之战进行得如火如荼。不过，令人颇感意外的是，此时的OpenAI竟然成为了被告，被投诉侵权，并且还连带着它背后的大股东微软一起
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最牛量子处理器Heron亮相，IBM让量子计算不再空谈理论
?引言：纸上谈兵的量子计算，如何早日真的落到实处？ 【科技明说 ｜ 科技热点关注】 首次推出的IBM Quantum Heron，是最新系列的量子处理器，为当前IBM Quantum处理器中性能最高、错误率最低的量子处理器
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使用Flux.jl进行图像分类
在PyTorch从事一个项目，这个项目创建一个深度学习模型，可以检测未知物种的疾病。 最近，决定在Julia中重建这个项目，并将其用作学习Flux.jl[1]的练习，这是Julia最流行的深度学习包（至少在GitHub上按星级排名）
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使用 SKimage 的图像预处理
介绍 图像是视觉对象的二维表示，例如照片、绘画或素描。在数字成像中，图像存储为像素值数组，其中每个像素代表图像亮度和颜色的样本。每个像素的颜色可以由一个或多个通道表示，如传统彩色图像中的红色、绿色和蓝色 (RGB) 通道
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AIMB－278第12／13代Intel Core处理器Mini－ITX主板高性能解决方案，助力提升计算性能
近日，嵌入式物联网解决方案供应商研华科技推出AIMB－278工业主板。AIMB－278采用第12／13代Intel? Core?处理器，利用DDR5和PCIe x16 Gen 5，提供出色的吞吐量。同
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使用 OpenCV for Android 进行图像特征检测
android 开发人员，可能熟悉使用activities， fragments， intents以及最重要的一系列开源依赖库。但是，注入需要本机功能的依赖关系（如计算机视觉框架）并不像在 gradl
图像特征检测 2023-02-21 -
使用 OpenCV-SeventhSense SOTA 模型进行人脸识别
OpenCV 最近发布了与 SeventhSense 合作的人脸识别 SDK。它是 NIST 人脸识别挑战赛（2022 年 3 月）的前 10 名模型，速度极快且无需 GPU。在 opencv－seventhsense FR webapp 中，你可以创建一个集合并将组织中的人员聚合到组中
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如何使用 Python比较两张图像并获得准确度？
本文，将带你了解如何使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。首先，你需要了解我们是如何比较两个图像的。我们正在使用Face Recognition python 模块来获取两张图像的128 个面部编码，我们将比较这些编码
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使用 c++ 将图像转换为 ASCII 艺术
什么是 Ascii 艺术？ASCII艺术是一种图形设计技术，使用计算机进行演示，由1963年ASCII标准定义的95个可打印字符（总共128个）和ASCII兼容字符集（超过标准7位ASCII的128个字符）拼凑而成
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使用 Python 的铅笔素描图像
图片在 Python 中表示为一组数字。所以我们可以进行各种矩阵操作来得到令人兴奋的结果。在本教程中，将向你展示如何只用几行代码创建“铅笔”草图图像。这个过程非常简单：1. 灰度图像2. 反转颜色3. 模糊倒置图像4. 将减淡混合应用于模糊和灰度图像我们可以为此选择任何我们想要的图像
Python 2023-01-03 -
AI图像革命已来，我们离AI生成的元宇宙生态还有多远？
在科技界，2022年可谓是人工智能之年。在过去的十二个月里，我们看到了人工智能艺术、工具、作家、音乐作曲家和基于人工智能的皮肤分析的爆炸式增长。但毫无疑问，该领域的明星还得是AI图像生成器。在社交媒体上，由计算机创建的生动数字插图和简单的单词提示已经逐渐代替了普通照片
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三部门发布“深度合成”技术新规，对元宇宙、人脸合成等公司影响大
12月11日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部联合发布《互联网信息服务深度合成管理规定》（以下简称《规定》），自2023年1月10日起施行。深度合成技术涵盖了内容合成、人脸合成、语音合成以
深度合成 2022-12-14 -
OpenCV 对图像的基本操作
今天要用的照片。nasa．png代码import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltBLUE ＝ ［255，
OpenCV 2022-12-12 -
在 python 中使用 Haar-Cascade 进行人脸检测
介绍在本文中，我们将讨论在 OpenCV python 中使用 Haar Cascade（级联）实现人脸检测器。识别图像中的给定对象称为对象检测。可以使用多种技术来完成此任务，但在本文中，我们将使用带有预训练 XML 文件的 haar 级联
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在 Python 中使用 OpenCV 进行图像处理
任务描述· 使用 Python 代码自己创建图像。· 拍摄 2 张图像，裁剪两张图像的一部分并交换它们。· 拍摄 2 张图像并将它们组合成一张图像。例如拼贴画。首先，我们将探索有关 Python 中图像处理和 OpenCV 库的各种细节
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数字图像处理：边缘检测
序言在之前的文章中，我介绍了傅里叶变换，这次我将介绍另一种图像处理方法，边缘检测。在openCV中，有很多函数可以让我们找到图像的边缘，在这篇文章中，我将挑选出比较有代表性的Sobal算子和Laplacian算子进行介绍
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使用 OpenCV 进行人脸检测
使用 OpenCV 和 Python 检测人脸的一种非常流行且简单的方法步骤 01我为此使用 Google Colab，首先，请确保你已安装 OpenCV。你可以使用 pip 安装它：pip install opencv－python步骤 02请确保这些库已经安装
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使用 OpenCV 和 Python 在直播中模糊人脸
本文将学习如何使用 OpenCV 和 Python 在直播中模糊人脸。这将是一个非常有趣的博客，让我们开始吧！我们最终结果的快照：第 1 步：导入所需的库· 为图像操作导入 cv2· 为数组
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苹果最新专利忙着研究AI图像合成，视觉灵敏度抑制算法精准获取人眼疲劳度！
知情郎·眼｜侃透公司专利事儿今天聊聊苹果的新专利。看看苹果的工程师最近忙着解决哪些技术难点问题，尤其在AI领域，有啥新进展。最近苹果日子过的不大顺当，新产品iPhone?14因为郑州富士康疫情也延迟交货了
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python中的图像增强技术
关键词：－ 对数变换、幂律变换、图像增强、对比度拉伸数字图像处理 （DIP） 对不同类别的图像执行各种操作，例如图像增强、图像分析、图像压缩、图像变换等。图像增强用于对图像进行操作，以提取用户识别的所需和重要的关键特征，例如：调整图像的对比度值
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英伟达与甲骨文扩大合作，升级云端AI处理能力
近日，英伟达宣布与甲骨文扩大长期合作关系，合作期长达数年。在共同发布的声明中，甲骨文指出将加速导入英伟达的加速运算系统，包括GPU、系统与软件。在本次合作内容聚焦在甲骨文将在云端基础建设服务（Oracle Cloud Infrastructur, OCI）的升级
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图像上的 OpenCV 算术运算
OpenCV 简介图像可以进行算术运算，例如加法、减法和按位运算（AND、OR、NOT、XOR）。这些操作可以帮助改善输入图像的属性。图像算法对于分析输入图像的属性是必要的，可以将操作后的图像用作增强的输入图像，并且可以对图像应用更多操作，以进行阈值化、膨胀等
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在 C++ 中使用 OpenCV 对图像中的对象进行扭曲透视
例子。代码：＃include ＜opencv2／imgcodecs．hpp＞＃include ＜opencv2／highgui．hpp＞＃include ＜opencv2／imgproc．hpp＞＃i
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使用 Google Colab 训练的图像分类模型
介绍图像分类是按照预先确定的原则对图像内的像素组进行分类和识别的过程。在创建分类规则时使用一种或多种光谱或文本质量是可行的。两种流行的分类技术是“有监督的”和“无监督的”。图像分类如何工作？使用标记的样本照片，训练模型以检测目标类别（要在图像中识别的对象）
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建立重复图像查找系统
是否要识别重复或接近重复的图像？或者计算数据集中每个图像的副本数？如果是，那么这篇文章是给你的。本文的目标有五个方面：1. 理解重复图像查找器和基于内容的图像检索系统之间的区别2. 演练比较相似图像的
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使用U-Net方法对航空图像进行语义分割
在机器学习中，模型是在各种应用中训练的，特别是在深度学习和图像数据集上。基于卷积运算的方法在许多领域都进行了研究，尤其是手臂检测、自动驾驶汽车、无人机航拍图像、战争技术。人眼能够很容易地对所看到的进行分类和区分
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使用Pytorch进行图像增强的综合教程
最近，在研究项目中，开始了解图像增强技术的重要性。该项目的目标是训练一个能够重建原始图像的鲁棒生成模型。所解决的问题是异常检测，这是一个相当具有挑战性的问题，因为数据量很小，而且模型不足以单独完成所有工作
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Flask Web 框架中的 OpenCV 人脸检测部署
介绍本文，我们将介绍使用 Flask API 部署进行人脸检测。OpenCV 是一个 Python 库，旨在解决计算机视觉问题。它用于各种应用，例如人脸检测、视频捕获、跟踪移动对象和对象披露。Flask APIFlask 是一个广泛使用的微型 Web 框架，用于在 Python 中创建 API
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Python 3 显示图像的方法
如果你正在寻找一个库来帮助你在 Python 中显示图像，那么你很幸运。Python 有许多不同的库可用于显示图像。三个最受欢迎的库是Pickel、Matplotlib 和 OpenCV。到底应该选哪一个，还是看自己的个人喜好了
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在 R 中使用 Keras 构建深度学习图像分类器
介绍深度学习和人工智能的一个重要应用是图像分类。图像分类是根据图像所包含的特定特征或特征对图像进行标记的过程。该算法识别这些特征并利用它们来区分图像并为它们分配标签。卷积神经网络 （CNN） 是深度学习图像分类模型的主要构建块，通常用于图像识别、图像分类、对象检测和其他类似任务
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使用 TensorFlow 2.x API 介绍图像中的显着性图
TensorFlow 2．x 简介在计算机视觉领域中，显着性图是图像在人类视线最初聚焦的区域。显着性图的主要目标是突出特定像素对人类视觉感知的重要性。例如，在下图中，花和手是人们首先注意到的东西，因此必须在显着性图上强调它们
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关于图像处理和Python深度学习的教程：第二部分
我们将以对比度增强开始第二部分。6、对比度增强某些类型的图像（如医学分析结果）对比度较低，很难发现细节，如下所示： xray ＝ imread（＂images／xray．jpg＂）
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关于图像处理和Python深度学习的教程：第一部分
介绍在这篇文章中，我们将学习如何执行图像处理。在整篇文章中，我们使用到的库是Scikit Image。基础知识1、什么是图像？图像数据可能是文本之后最常见的数据。那么，电脑如何理解你在埃菲尔铁塔前的自拍呢？它使用一个称为像素的小正方形网格
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基于卷积神经网络的图像分类
现在是学习卷积神经网络及其在图像分类中的应用了。什么是卷积？卷积运算是使用具有恒定大小的“窗口”移动图像，并将图像像素与卷积窗口相乘以获得输出图像的过程。让我们看看下面的例子：我们看到一个9x9图像和一个3x3卷积滤波器，其恒定权重为3 0 3 2 0 2 1 0 1，以及卷积运算的计算
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使用计算机视觉转换水彩艺术中的图像
介绍在本文中，我们将研究能够将图像更改为水彩艺术形式的应用程序，我们将仅使用计算机视觉操作，即不涉及任何机器学习技术，仅涉及精细的图像处理技术。计算机视觉的现实应用因此，在讨论该方法并跳转到代码部分之前，让我们首先讨论一下该项目中使用的技术如何在实际场景中提供帮助
计算机视觉 2022-06-06
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