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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.08475.pdf
摘要
传统图像缩放方法通常工作在像素空间和使用各种显著性测量。这个挑战是调整图像形状，对比尽力去保留重要内容。在这篇文章中，我们展示图像缩放在特征空间，深度层的神经网络包含丰富的重要分割信息。我们直接调整图像特征图，提取从一个预训练分类网络基于优化。这个新颖的方法利用分层编码的网络，尤其高层区分能力它的较深层，这个识别分割目标和区域，允许保持他们的纵横比。我们使用重建从深度特征减少人工特征介绍通过图像空间缩放操作。我们利用我们的方法在基准数据上，对比当前的方法，证明它的性能优越在挑战图像上。
效果图
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Image resizing by reconstruction from deep features-2021
论文阅读笔记---Image resizing by reconstruction from deep features-2021-清华大学摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1 绪论3.2 特征图缩放3.2.1 深度接缝裁剪3.2.2 网格翘曲3.2.3 深度多操作符3.3 图像重构3.4 图像精细化4.结果4.1 设置4.2 重要图有效性4.3 特征空间和图像空间4.4 通过深度特征图重建4.5 与之前方法的视觉比较4.6 主观实验4.7 语义保留4.8 限制5.结论 摘要 传统图像缩放方法经常在图像空
【Python&图像超分】基于深度学习的图像超分辨率重建的原理与应用
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像, 目前应用较多的应用场景是图像及视频分辨率提高，比如可以提高以往影视作品或图像的分辨率，提高视觉感官效果；或是解决视频经有损压缩后导致视频效果退化问题。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。
ImageResizing
图像是每个应用程序不可缺少的一部分。调整图像大小是所有开发人员经常遇到的问题。iOS有5中图片缩略技术，但是我们应该在项目中选择哪种技术呢？尤其是面对高精度图片的缩略时，方式不当可能会出现OOM。现在我们开始一一去看看这5中图片缩略技术吧。 UIKit UIGraphicsBeginImageContextWithOptions & UIImage -drawInRect: 用于图像大小调整的最高级API可以在UIKit框架中找到。给定一个UIImage，可以使用临时图形上下文来渲染缩放版本。这种方式最简单，效果也不错，但我不太建议使用这种方式，至于原因会在最后讲到。 extension UIImage { //UIKit func resizeUI(size: CGSize) -> UIImage? { let hasAlpha
Seam Carving for Content-Aware Image Resizing
Shai Avidan 找到了一种能在保证图像中重要的内容不受破坏的前提下实现图像resize的一种方法，称为Seam-Carving。Ariel Shamir提出了一种这样的方法,称为Seam -Carving。这种方法通过定义图像的能量函数，然后找到能量最小的“缝”(seam)，再对这“缝”进行操作来实现图像的缩放。它能保证图像的重要部分不受损害，从而保证了改变尺寸后的图像仍具有较好的质量。 ...
一个简单有效的实现图片Image Resizing and Cropping 缩放及裁剪控件代码
An Easy to Use Image Resizing and Cropping Control.
Seam Carving for Content-Aware Image Resizing（基于内容缩放图片的方法）
2007年Shai Avidan 和Ariel Shamir论文《Seam Carving for Content-Aware Image Resizing》所提出方法的Matlab代码实现和作者的论文。 效果非常炫，而且代码不长
实例76：提取图片的特征，并利用特征还原图片
通过构建一个两层降维的自编码网络，将MNIST数据集的数据特征提取出来，并通过这些特征再重建一个MNIST数据集 1.引入头文件，并加载MNIST数据 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入MINST数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data minst = input_data.read_data_set
image-resizing:为 Ghost 博客图像内容调整 Cloudflare worker 的图像大小
:construction_worker: image-resizing 使用 Cloudflare 调整 Ghost 博客图像内容的图像大小 使用 Cloudflare 的自动压缩从上的content/images/路径提供的任何图像。 :information: 商业和企业可以调整图像大小 安装 使用下面的按钮将工作器自动部署到您的 Cloudflare 区域 或者您可以克隆存储库并使用wrangler来部署它。 部署后 - 要激活它，您需要配置一个路由到您的/content/images路径到工作人员例如 https://www.yourblog.com/content/images/* 这确保了该路径下的图像请求被工作人员拦截并调整为适当的大小 特征 工作人员调整 URL 中带有/size/w<NUMBER>/图像的/size/w<NUMBER>/ 。 对于所有此类 URL，工作人员将拉取未调整大小的原始图像并将其用作调整大小的基础
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 基于潜在扩散模型的高分辨率图像合成
Robin Rombach 1 * Andreas Blattmann1 * Dominik Lorenz 1 Patrick Esser ® Björn Ommer 1 1 Ludwig Maximilian University of Munich & IWR, Heidelberg University, Germany ° Runway ML慕尼黑路德维希-马克西米利安大学 & 德国海德堡大学 IWR ° Runway MLhttps://github.com/CompVis/latent-diff
具有PWM控制VSC-HVDC链路的IEEE30总线传输系统（Simulink仿真实现）
内容概要：本文构建了一个包含PWM控制VSC-HVDC链路的IEEE30节点电力传输系统，并基于Simulink平台完成了系统的建模仿真。该模型聚焦于高压直流输电（HVDC）技术在区域电网互联中的应用，采用电压源型换流器（VSC）与脉宽调制（PWM）技术实现高效、灵活的电能传输。研究重点在于分析VSC-HVDC链路在复杂多节点电网中对潮流分布、系统稳定性及电能质量的调控能力，特别关注其在区域电网互联、新能源大规模接入以及跨区域电力交换等场景下的动态响应特性与控制性能，为现代智能电网的发展提供技术支撑与仿真验证手段。; 适合人群：具备电力系统、电气工程或自动化等相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究VSC-HVDC在多节点电网（如IEEE30节点）中的建模与仿真方法；②分析PWM控制策略下HVDC链路对电网潮流分布、电压稳定性和故障穿越能力的影响；③为区域电网互联、新能源并网及智能电网调度等课题提供仿真基础和技术验证。; 阅读建议：此资源以Simulink仿真实现为核心，建议读者在掌握电力电子技术和电力系统分析基础知识的前提下，结合仿真模型深入理解VSC-HVDC的工作原理与控制策略。在学习过程中，应着重关注模型参数设置、控制环路设计及仿真结果的分析，以达到理论与实践相结合的目的。
基于KDE-CDF置信带的不确定综合能源系统鲁棒调度优化研究（Matlab代码实现）
内容概要：本研究针对不确定综合能源系统中的鲁棒调度优化问题，提出一种基于核密度估计-累积分布函数（KDE-CDF）置信带的建模方法，用以精确刻画风能、光伏及负荷等不确定性因素的非正态概率分布特征。通过构建KDE-CDF模型，能够有效捕捉实际运行中新能源出力与负荷需求的波动性与随机性，并在此基础上设计鲁棒优化调度框架，提升系统在不确定性环境下的运行可靠性与经济性。该方法结合Matlab编程实现，综合考虑系统运行成本、峰谷差、碳排放等多重目标，实现多维度协调优化。研究还探讨了与智能优化算法（如粒子群算法）相结合的应用路径，增强了模型的求解效率与工程实用性，为含多种储能装置、电转气设备及碳捕集系统的复杂综合能源系统提供了科学的调度决策支持。; 适合人群：具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事综合能源系统规划、运行与调度工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决高比例可再生能源接入背景下综合能源系统调度中的不确定性建模难题；②提升调度方案在面对新能源强波动性时的鲁棒性与适应能力；③为融合多类型灵活性资源（如储能、电转气、碳捕集）的综合能源系统提供精细化、可落地的优化运行策略。; 阅读建议：建议读者在掌握概率统计、随机优化与电力系统运行基础知识的前提下，结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注KDE-CDF置信带的构建流程及其在鲁棒优化模型中的嵌入机制，通过调整输入数据分布、参数设置与场景配置开展仿真对比实验，深入理解不确定性建模精度对调度决策质量的影响，进而掌握从数据驱动角度提升系统鲁棒性的关键技术路径。
IOS Dev Intro - Image Resizing
http://nshipster.com/image-resizing/ Image Resizing Techniques Written by Mattt Thompson — September 15th, 2014 (revised) Since time immemorial, iOS developers have been perplexed by
使用LoRa远程控制路灯（PWM调光以及LoRaWAN单播、组播、广播）
PWM调光 1、使用有pwm波输出的引脚，本例子使用timer0，PA0引脚； 2、由于timer时钟的原因，mcu不能进入休眠； 3、主控使用EFM32，代码实现如下： #define MAX_PULSE (CPU_FREQ/1000-1) #define UNIT_PULSE MAX_PULSE/100 //单位脉宽 void pwminit(void) { ...
图像拼接--Seam Carving for Content-Aware Image Resizing
Seam Carving for Content-Aware Image Resizing 智能图像缩放 ACM Transactions on graphics (TOG). Vol. 26. No. 3. ACM, 2007 https://github.com/danasilver/seam-carving https://github.com/vivianhylee/seam-carvin...
Intel RealSense D435 深度相机详解
Intel RealSense D435 深度相机是 Intel 推出的一款基于深度感知技术的相机，广泛应用于机器人、无人机、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、3D扫描、智能监控等领域。D435 是 RealSense 系列中较为高端的深度相机之一，结合了深度传感和 RGB 摄像技术，为用户提供高精度的深度数据和高质量的图像捕捉能力。
超声波雾化驱动设计：专用芯片FM8118替代MCU的工程实践
超声波雾化是一种基于压电陶瓷谐振原理的高频能量转换技术，其核心在于在1.6–2.4MHz频段精准激励雾化片以实现高效水分子破碎。传统采用通用MCU配合分立MOSFET的方案受限于PWM频率上限、栅极驱动能力不足及EMI控制困难，导致雾化效率低、温升高、可靠性差。专用雾化芯片（如FM8118）通过集成2.1MHz振荡器、零电压开关（ZVS）控制与过流/过热双重保护，从架构层面解决高频功率驱动的本质约束，显著提升驱动效率（达83.7%）与系统鲁棒性。该技术广泛适用于桌面加湿器、医疗雾化器、农业微喷等对体积、功耗
学习笔记之——基于深度学习的图像超分辨率重建
最近开展图像超分辨率（Image Super Resolution）方面的研究，做了一些列的调研，并结合本人的理解总结成本博文~（本博文仅用于本人的学习笔记，不做商业用途） 本博文涉及的paper已经打包，供各位看客下载哈~https://download.youkuaiyun.com/download/gwplovekimi/10728916 目录 超分辨率（Super Reso...
MATLAB实战：5步搞定GNSS单点定位解算（附完整代码）
本文提供了一份基于MATLAB的GNSS单点定位实战指南。通过5个核心步骤，详细讲解了如何从卫星坐标和伪距观测值出发，利用最小二乘迭代算法，构建并实现一个完整的单点定位解算器。文章附有完整代码，并涵盖精度评估与结果分析，适合GNSS初学者和MATLAB用户快速上手实践。
IOS 图片拉伸技巧
对于有些图标等按钮 在美工设计的按钮下可以通过拉伸效果处理所需效果，最熟悉的莫过于微信聊天的 椭圆背景，也是通过这个这个原理进行背景图片。 如对该图片拉伸，如何操作？ 首先找到要拉伸的部分，很明显 两侧椭圆是不变 要拉伸的是中间部分，如何指定中间部位，先看下图 指定这4个宽度后 会形成黑色模块 直白点就是 这块内容就是拉伸后中间那块不断填充的部分 具体代码： 1 UIIm...
Rockchip rv1126平台在gstreamer1中添加OpenCv实现视频流负片的效果
rv1126 gstreamer opencv negetive effect
YOLO环境配置+项目启动全流程（Conda+PyCharm超详解）
YOLO（You Only Look Once）是一个基于深度学习的目标检测算法，广泛应用于智能识别领域。本篇保姆级教学将手把手教你如何从零开始运行一个YOLO项目，适合完全没有基础的新手。
图像检索Image Retrieval相关算法汇总
乘积量化PQ（Product Quantization）： PQ算法将D维空间切分为M个D/M维的子空间：假设现得到每张图片特征向量维度为128维，共256张图片。为了加速距离运算，现将128维向量切分成8段，如下图所示。 分别在每一段所表示的子空间中进行K-means聚类，之后在每一段中用距离该段内距离最近的聚类中心的编号来作为索引值，即每一个128维向量被压缩为8个索引值表示的向量。...
FastAPI基础项目：仿头条新闻的web项目，实现基本的新闻列表页和详情页查看功能
该项目是一个基于FastAPI和MySQL的新闻应用入门项目。主要包含新闻列表页和详情页两个功能页面。项目结构清晰，包含主应用文件、数据库脚本和HTML模板。使用SQLAlchemy进行数据库操作，通过脚本可自动生成50条示例新闻数据。环境配置简单，仅需安装FastAPI、MySQL驱动等基础依赖，通过.env文件管理数据库连接。该项目适合作为FastAPI+MySQL的入门学习案例，展示了基本的CRUD操作、分页查询和模板渲染功能。
ImageResizer图片水印处理，有坑（准备用ImageProcessor）
doc:http://imageresizing.net/docs/v4/plugins/watermark 需要安装ImageResizer.Plugins.Watermark插件dll 注意配置。还有一个问题，就是这个插件，对合成的图片，右下角有一个16像素的红色块，查了好久处理不掉，真实坑啊！ 打算用ImageProcessor：http://imageprocessor.org/...
第110章 PCL PointCloudFusing 点云融合重建详细讲解
点云融合是指将多个不同视角、不同位置、不同传感器获取的点云数据进行合并，得到一个更加完整、准确的三维模型。多视角扫描：从多个相机或传感器获取点云数据，需要将这些数据融合成一个统一的三维模型。传感器融合：例如将激光雷达（LiDAR）点云与相机的图像数据融合，以便获得更高质量的三维重建。动态场景重建：动态环境中的物体，点云数据不断更新，如何平滑地融合这些点云是一个重要课题。点云融合的目标是将不同来源的点云数据准确地合并，消除冗余，减少噪声，并提高整体的点云密度和精度。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
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