An Image Viewer with Lossless Rotation, EXIF and Other Goodies

最新推荐文章于 2025-07-18 20:06:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-18 20:06:53 发布 · 950 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#image

本文介绍了一个用于查看JPEG图片的简单应用，该应用支持无损旋转及EXIF数据处理等功能。通过这个查看器，用户可以更好地管理和查看JPEG图片，并利用EXIF信息进行图片的编辑和展示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

单目深度估计中的LOSS构造【未完待续】
qq_34923437的博客
10-25 4561
Appearance based reprojection loss (也称photometric loss) 0. 无监督单目深度估计问题被转化为图像重建问题。既然是图像重建，就有重建源source image和重建目标target image，我们用It’和It表示 1.Monocular sequence 训练时，source It’ 不止1张，损失函数是各It’损失函数之和 2.对于某Scale的图像损失函数为: α一般0.85。SSIM: 结构相似性structural si..
Reversible data hiding in VQ index table with lossless coding and adaptive switching mechanism
02-11
### 可逆数据隐藏在VQ索引表中的技术与机制 #### 一、引言与背景 近年来，可逆数据隐藏（Reversible Data Hiding, RDH）引起了学术界的广泛关注。除了对未压缩图像进行RDH外，由于图像压缩在实际应用中的普遍性，...
深度学习用于图像/视频增强的损失函数(loss)及评价指标
热门推荐
shentu7的博客
05-07 1万+
图像/视频增强一般包含去噪、超分辨率等等，如何来评价经过增强后的图像就需要衡量指标来评定，图像质量评价从方法上可分为主观评价方法和客观评价方法，本文主要介绍客观评价方法中三个重要的评价指标均方误差（MSE，Mean Squared Error）、峰值信噪比（PSNR，Peak Signal to Noise Rate）和结构相似性(SSIM,Structural Similarity）。 在深度学...
图像压缩之《Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Attention Modules》
qq_17464457的博客
02-29 3444
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.01657.pdf 代码地址：暂未公布 摘要 现在基于深度学习的图像压缩方法有着快速的发展同时也有着令人满意的结果，但是，在可学习的压缩算法和现行压缩标准之间仍然存在性能差距，尤其是在广泛使用的PSNR度量方面。本文探讨了最近的可学习的图像压缩算法中的存在的冗余问题，作者发现对于率估计，准确的熵模型极大的影响着模型的参数优...
【已解决】NotImplementedError: The pixel data with transfer syntax JPEG 2000 Image Compression
AI浩
12-30 705
【代码】NotImplementedError: The pixel data with transfer syntax JPEG 2000 Image Compression (Lossless Only)
【转】JPEG Rotation and EXIF Orientation
daisyhd的专栏
11-10 9665
JPEG Rotation and EXIF Orientation Digital Cameras with orientation sensors allow auto-rotation of portrait images. Unfortunately, support for this feature is not widespread or consistently applied.
Apple - Image I/O Programming Guide
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
06-06 1192
一、介绍 1、谁应该阅读本文档？ 2、本文档的组织 3、也可以看看 二、使用Image I/O 的基础知识 1、在应用程序中使用Image I/O 框架 2、支持的图像格式 三、创建和使用图像源 1、从图像源创建图像 2、从图像源创建缩略图 3、逐步加载图像 4、显示图像属性 四、使用图像目标 1、设置图像目标的属性 2、将图像写入图像目标 3、创建动画图像
【端到端图像压缩2024】《S2LIC: Learned Image Compression with the SwinV2 Block, Adaptive Channel-wise and 》
weixin_43509698的博客
12-22 1308
作者提出了一个自适应通道和全局注意力交互上下文（ACGC）熵该模型可以在层间和层内环境中有效地实现双特征聚合。具体来说，我们划分潜在表示然后在并行棋盘上下文中应用ACGC模型，以实现更快的解码速度和更高的率失真性能。我们在自适应全局切片间利用可变形注意力上下文，以基于实际的空间相关性和上下文动态地细化注意力权重。此外，在主转换结构中，我们引入了残差SwinV2 Transformer模型来捕获全局特征信息，并利用密集块网络作为特征增强模块，以改善图像的非线性表示转型结构。
.QOI: Lossless Image Compression in O(n) Time
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
07-18 858
I was just tinkering with some ideas that I thought would maybe compress images. The result surprised me quite a bit.
RoCEv2 高性能传输协议与 Lossless 无损网络
烟云的计算
02-22 2693
它是 DCB (Data Center Bridging）标准的一部分，用于将流量分配到不同的队列，为每个队列分配一个权重，控制每个流量队列能够使用的带宽百分比，保证高优先级的流量，如 RDMA 流量通常会分配足够的带宽资源。因此，一旦出现丢包，就只能采用 go back N 重传机制，比如：网络链路上已经发送了 1，2，3，4，5 个数据包，假如当 2 这包丢掉了，那么 3，4，5 这三个包都要重传，重传的成本非常大。如下图所示，一旦发生丢包重传，RDMA 的性能就会急剧下降。
calic.rar_calic_calic matlab_image compression_lossless
07-13
Contect based adaptive lossless image compression.
dicomviewer.rar_EZDICOM_dicom JPEG Lossless_dicomviewer
07-15
eZDicom DELPHI5 源碼範例
A New VLSI Structure for An Improved Near-lossless Color Image
02-05
标题与描述均提到了一种新的VLSI结构用于改进的近无损彩色图像压缩算法，这一主题在IT领域尤其在图像处理与传输技术方面具有重要价值。以下是对该主题涉及的关键知识点的详细解析： ### 一、VLSI结构与无线内窥镜...
Lossless image compression using Matlab_imagecompression_imageco
10-01
在“Lossless image compression using Matlab”项目中，可能包含了实现这些无损压缩算法的MATLAB代码示例，包括霍夫曼编码、算术编码、游程编码或LZW编码，也可能涉及到其他高级技术如预测编码、DPCM（差分脉冲编码...
mmexport1755325166750.mp4
08-16
mmexport1755325166750.mp4
Go语言教程&案例&相关项目资源
08-16
Go语言教程&案例&相关项目资源
基于应力的多轴疲劳分析应用程序.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
### 生物质炉具现场测试污染物排放特征及减排效果评估
08-16
内容概要：该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试，比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示，生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放（自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%；手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%），但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现，经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持，还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化，进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群：从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标：①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力；②为政策制定者提供科学依据，优化补贴政策；③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向；④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明：该研究通过大量数据分析和模拟，揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战，特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议，如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等，为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外，研究还开发了一个智能政策建议生成系统，可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议，为农村能源转型提供了有力支持。
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
08-16
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
改进的近无损彩色图像压缩VLSI结构
"ANewVLSIStructureforAnImprovedNear-losslessColorImageCompressionAlgorithmInsideWirelessEndoscopyCapsule" 在无线内窥镜胶囊中，高质量的图像压缩算法是必不可少的，因为这能有效降低通信带宽和传输功率。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值