版本的不稳定性,出于对风险的考虑,建议大家不要将其安装在用于工作学习的常用电脑上。 入门级图像处理 & 管理工具 Apple 在图像处理领域,唯能给老用户留下的「财富」只有两款:iPhoto 和 Aperture。通俗地说
进的人工智能,它给出的答案会是校车,而且 99% 地肯定。但 AI 错了。 诚然,现在的计算机图像识别技术已经非常先进。比方说,下面这幅图 AI 虽不能 识别 出 这是一条戴着墨西哥帽的吉娃娃狗(
TinyMCE 4.2 发布,此版本添加了一个最新的特性:内置图像编辑工具! 图像工具允许你缩放,剪切,过滤图像。作为图像工具插件的一部分,还添加了上传 API 来处理修改文件的上传。 TinyMCE
也许是觉得大家还不太习惯使用内置的图像搜索功能,Google Photos 决定“搞个大新闻”。今天早些时候,Google Photos 团队在 Twitter 上发了这么一条消息: 这条 tweet
Google AI 子公司 DeepMind 开发出一个神经网络,能根据一张 2D 图像“想象出”它的 3D 场景。该系统被称为 Generative Query Network (GQN), 相关研究报告
AI 技术的发展带来什么帮助吗? 的确可以! 谷歌已经证明了量子计算也能解决传统机器学习中的图像分类问题,而且随着技术发展,量子计算机将在在学习能力上超越经典的神经网络。 另外量子计算还能解
误的答案,当修改幅度很大时,系统甚至无法给图片贴标签。还有一些研究人员追溯网络,查看单个神经元会对图像做出怎样的反应,理解系统学到了什么。 德国图宾根大学(University of Tübingen)科学家
到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学
知名图像处理软件 GIMP 现已发布 2.8 正式版。该版本包含许多新增特性,非常值得诸位用户为之升级。 GIMP 2.8 的主要亮点包括: 期待已久的单窗口模式终于着陆 能够组合层 对文本工具进行了改善
Thumbnailator 是一个用来生成图像缩略图的 Java 类库,通过很简单的代码即可生成图片缩略图,也可直接对一整个目录的图片生成缩略图。 Thumbnails.of(new File("original
图片内容滑块是一个非常受欢迎的UI组件,它被广泛使用在图像或新闻网站。 与传统的JavaScript开发相比 jQuery 使得它更容易实现。只需要几行代码,开发者就可以设定您的图像滑块是如何工作的。在项目开发当中,我
还要理解你上传的各种图片。因此,Facebook 收购了 Face.com,Google 开发了 图像识别系统 。不过,一家新的初创公司 Orbeus 已经有了成形的产品。 提到初创公司孵化器,大家首先可能想到
Moravec ((角点检测))。 Marvin 是一个可扩展的Java图像处理框架。它提供的功能处理图像,处理捕获的视频帧,支持利用多线程处理图形。它的功能都可以通过插件进行扩展。插件能够
己的声级,而响亮的歌曲会与你音乐库中的其他歌曲相匹配来降低级别。 Effects Pro —— 我首先需要承认在 Google Play 中关于图像处理的软件并不少。然后那儿有提出关于使用一个简单的照片滤镜需要尊少的
Echo 是一个独立的 JavaScript 懒加载图像的工具,快速、体积小(不足1k)和使用 HTML5 的 data- 属性。Echo 支持 IE8+ 。 示例代码: jopen 2013-12-03 29499 0
EasyDefaultImages 是一款简单的项目,能快速生成 iOS 应用的默认启动图像,用法超级简单方便。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/
GPUImage是一个基于GPU图像和视频处理的开源iOS框架。提供各种各样的图像处理滤镜,并且支持照相机和摄像机的实时滤镜。GPUImage顾名思义,是基于GPU的图像加速,所以图像处理速度十分快,并且能够自定义图像滤镜。支持ARC。
QVision是一个自由和开放源码库,用于开发计算机视觉,图像/视频处理,科学计算应用。它是基于Qt的应用程序框架,所以它是一种面向对象,跨平台的C++库。它具有以下功能: 视频和图像的输入/输出。 图像处理。 图形界面编程。 增强现实可视化。
LTI-Lib 是一个包含图像处理和计算机视觉常用算法和数据结构的面向对象库,提供 Windows 下的 VC 版本和 Linux 下的 gcc 版本,主要包含以下几方面内容: 1、线性代数 2、聚类分析
将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep