‘vis_mb_type’ 36. 37. 块类型可视化 10 编码选项 - 67 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 38. ‘buffers’ 39. 40. 图像缓冲区分配 41. ‘thread_ops’ 42. 43. 线程操作 44. ‘nomc’ 45. 46. 跳跃运动补偿 vismv integer (decoding 方差 2: 复合, 3: 循环刷新). WebP图片编码封装 liebwebp是google提高的对于WebP图像格式的编码器，它提供任意有损/无损编码模式。有损图像 本质上是对VP8框架的封装。无损图像由google单独编码器支持。 当前libwebp只支持YUV420的有损图像和RGB无损。两种模式都支持透明通道。因为API限制了进行 RGB有损和YUV420无损编码时像素格式会自动转 CN) 构建 1. 默认预置 picture 1. 数码图片，例如人像拍摄、室内拍摄、 photo 1. 室外图像，自然光 lighting drawing 1. 手绘或者画线，具有高对比度的细节 icon 1. 小尺寸彩色图像 text 1. 文本之类的 x264 H.264/MPEG-4 AVC 编码器封装 编译需要头和库文件，还需要利用

机制设计：广告排序机制、竞价机制、出价建议、流量预估、预算分配。 ● 创意优化：智能创意设计。广告图片、文字、团单、优惠信息等展示创意的优化。 岗位要求： ● 有三年以上相关工作经验，对 CTR/CVR 预估，NLP，图像理解，机制设计至少一方面有应 用经验。 ● 熟悉常用的机器学习、深度学习、强化学习模型。 ● 具有优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，对数据敏感，善于分析 / 解决问题。 的人工智能技术，并将之迅速落地在实际生活服务场景中，完成线下经济的数字化。 美团 AI 诞生于美团丰富的生活服务场景需求之上，具有场景驱动技术的独特性与优势。以业务场景与 丰富数据为基础，通过图像识别、语音交互、自然语言处理、配送调度技术，落地于无人配送、 无人微仓、智慧门店等真实场景下，覆盖人们生活的方方面面，用科技助力用户生活质量提升， 产业智能化升级乃至整个社会的生活服务新基建建设。 机制设计：广告排序机制、竞价机制、出价建议、流量预估、预算分配。 ● 创意优化：智能创意设计。广告图片、文字、团单、优惠信息等展示创意的优化。 岗位要求： ● 有三年以上相关工作经验，对 CTR/CVR 预估，NLP，图像理解，机制设计至少一方面有应 用经验。 ● 熟悉常用的机器学习、深度学习、强化学习模型。 ● 具有优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，对数据敏感，善于分析 / 解决问题。

o）的模型性能，从图中可以看到，YOLOv6 在精 度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法。 图 1-2 展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比，曲线上的点从左往右 分别表示图像分辨率依次增大时（384/448/512/576/640）该模型的性能，从图中可 以看到，YOLOv6 在不同分辨率下，仍然保持较大的性能优势。 2. YOLOv6 关键技术介绍 YOLOv6 大地提升了模型的训练效率。 3. 引入自蒸馏思想并设计了新的学习策略，大幅提升了 YOLOv6-M/L 的模型 精度。 算法 < 15 4. 通过训练时 Early Stop 强数据增强及推理时图像 Resize 优化策略，修复了 前期版本中输入尺寸对齐到 640x640 后精度损失的问题，提升了现有模型的 实际部署精度。 表 1 展示了 YOLOv6 与当前主流的其他 YOLO 系列算法相比较的实验结果，对比 DALI 库，将预处理 直接放到 GPU 中运算。该库可以在 GPU 上对二进制图片进行解码和预处理，极大 的缓解 CPU 瓶颈，下图 12 为 DALI 的经典流程。 图 12 DALI 加速图像预处理流程 3.2.2 吞吐测试 如下图 13 所示，INT8 + DALI 的吞吐达到了 1182 imgs/s，比 INT8 吞吐提升了 1.14 倍。引入 DALI 预处理后，T4 GPU

driver.quit() # 关闭控制台 if __name__ == '__main__': test_selenium() ★cv2模块（opencv-python图像视频处理） # pip3 install opencv-python import cv2 def test_cv2_img(): img1 = cv2.imread('D:\\tmp\\test 进入无限循环，不使用循环则只捕捉一张图片就结束 了 ret, frame = capture.read() # 将摄像头拍到的图像作为 frame值 frame = cv2.flip(frame, 1) # 如果是电脑前置摄像头，则需要 将图像左右调换 cv2.imshow('video', frame) # 将frame的值显示出来 有两个参 数 前一个是窗口名字，后面是值 '__main__': test_pyautogui_cv2() ★PIL模块（pillow图像处理） PIL是指“Python Imaging Library”，PIL通过Image类来表示一个图像对 象，可以对该对象进行各种操作，如调整图像大小、裁剪、旋转、滤 镜、格式转换等。在将PIL图像对象保存为其他格式时，需要使用 save()方法，并将文件名参数设置为要保存的文件名及格式后缀。基本

器的电脑，他正在渲染 cornell box 的图像， 这个图像在单核上渲染需要 4 分钟。 • 他把图像切成 4 份，每个是原来的 1/4 大小 ，这样每个小块渲染只需要 1 分钟。 • 然后他把 4 个小块发给 4 个处理器核心， 1 分钟后 4 个处理器都渲染完毕得到结果。 • 最后只需将 4 个小块拼接起来即可得到完整 的 cornell box 图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱 1 2 3 4 1 分 15 秒 1 分 30 秒 0 分 45 秒 0 分 30 秒 解决 1 ：线程数量超过 CPU 核心数量，让系统调度保证各个核心始终饱和 • 因此，最好不是按照图像大小均匀等分，而是按照工 作量大小均匀等分。然而工作量大小我们没办法提前 知道……怎么办？ • 最简单的办法：只需要让线程数量超过 CPU 核心数量 ，这时操作系统会自动启用时间片轮换调度，轮流执 15 13 5 解决 2 ：线程数量不变，但是用一个队列分发和认领任务 • 但是线程数量太多会造成调度的 overhead 。 • 所以另一种解法是：我们仍是分配 4 个线程，但 还是把图像切分为 16 份，作为一个“任务”推送到 全局队列里去。每个线程空闲时会不断地从那个 队列里取出数据，即“认领任务”。然后执行，执行 完毕后才去认领下一个任务，从而即使每个任务 工作量不一也能自动适应。

opens and registers a backend • https://github.com/01org/libva • 依赖于后端驱动，可以提供Video硬件加速 • 解码 • 编码 • 图像后处理 可用的后端驱动 • Intel VA(i965) driver for Intel chip-sets • Intel hybrid driver • Intel HD driver • this area. FFmpeg VAAPI 的一些细节信息 • HWAcceled Decoder与Native Decoder • Encoder • 速度与单路的功耗比 • 有了速度，图像质量怎么样 • FEI • AVFilter (VPP) • Scaling • De-interlace • The others • 如果硬件或者驱动不支持，该怎么办? 一些有意思的问题 • (EGL/OpenGL, OpenCL). • 某些Cases下图像质量更好 • 可能支持的转码路数更多一些 (particularly on Iris graphics) • 同时可以支持Windows平台 • 可以与Intel OpenCL 交互 FFmpeg VAAPI FFmpeg QSV To Do List • 图像质量 • Flexible Encoding Interface(FEI)

3.x 和 Python 2.x，因此对应 的 pip 命令是 pip3。 现在，让我们来安装一个第三方库——Python Imaging Library，这是 Python 下非常强大的处理图像的工具库。不过，PIL 目前只支持到 Python 2.7，并且有年头没有更新了，因此，基于 PIL 的 Pillow 项目开发非常 活跃，并且支持最新的 Python 3。 一般来说，第三方库都会在 假设我们希望从文件流 fp 中读取图像，我们首先要判断该 fp 对象是否 存在 read 方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读 取。hasattr()就派上了用场。 请注意，在 Python 这类动态语言中，根据鸭子类型，有 read()方法，不 代表该 fp 对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中 的一个字节流，但只要 read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响 读取图像的功能。 参考源码 get_type.py attrs.py Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 184/531 实例属性和类属性 由于 Python 是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。 给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过 self 变量： class Student(object):

我(们)的出路路在哪⾥里里 我(们)的出路路在哪⾥里里 ⼤大前端 React Native Weex ⼩小程序 Flutter 机器器学习 深度学习 计算机视觉 ⾃自然语⾔言处理理 ⻛风格化图像处理理 其余的出路路 区块链 P2P信贷 做个快乐的肥宅 ? 做个快乐的肥宅 I have an idea! App: 普尔亚后援会 • 使⽤用相机或者照⽚片库 • 识别照⽚片中的普尔亚⼿手势 HOW? 我(们)的出路路在哪⾥里里 ⼤大前端 React Native Weex ⼩小程序 Flutter 机器器学习 深度学习 计算机视觉 ⾃自然语⾔言处理理 ⻛风格化图像处理理 CreateML WWDC 2018 Session 703 https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2018/703/ ⼀一般流程 从⾳音乐的曲调和节奏识别⾳音乐情绪 Music Keyword 梁梁祝 温柔婉转 命运交响曲 激情雄壮 ⼩小苹果 轻松欢快 其他场景 • 本地垃圾短信识别 • 游戏 AI (GameplayKit) • 专⽤用的图像分类/识别 • etc… 总结 ? • ⼩小模型，Client Side ML 的关键 • 对于既有特征表现⾮非常出⾊色 (ImageNet Category) • 简单，⽆无脑，拖拽式得到可⽤用模型

pyautogui 是一个自动化控制鼠标和键盘的 Python 模块，使用 pyautogui 执行的一 些常见任务：移动鼠标光标、单击鼠标（左键、右键和中键单击）、截取屏幕截图、在屏 幕上查找图像或模式、获取当前鼠标位置等等。 pyperclip 可以在不同应用程序之间复制和粘贴文本数据，有一些应用程序界面不支 持按键的 Ctrl C 和 Ctrl V 操作，可以借此实现。 pythoncom 58 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 进入应用程序界面，接下来在待操作区域进行图像识别，得到模拟点击的位置或者 相对坐标位置，以下示例中 im1 是应用程序界面截图，img 是待模拟点击功能按钮区域截 图，以下两种方法均可实现。 方法 1：图像识别方法 im1 = pyautogui.screenshot(region=(截图区域左上角 X 轴坐标, 截图区域左上角 截图区域左上角 Y 轴 坐标,截图区域的宽度, 截图区域的高度)) # 在 im1 区域内定位 img 图像 grayscale=True 开启灰度识别 confidence=0.7 相似度 匹配阈值。 loc = pyautogui.locate(img, im1, grayscale=True, confidence=0.7) # 点击待操作功能按钮截图中心坐标 x, y = pyautogui

Demo 布局 一般情况下，使用上文介绍的各种输出函数足以完成各种内容的展示，但直接调用输出函数产生的输出之间 都是竖直排列的，如果想实现更复杂的布局（比如在页面左侧显示一个代码块，在右侧显示一个图像），就需 要借助布局函数。 pywebio.output 模块提供了 3 个布局函数，通过对他们进行组合可以完成各种复杂的布局: • put_row() : 使用行布局输出内容. 内容在水平方向上排列 title (str) –图片描述 • width (str) –图像的宽度，可以是 CSS 像素 (数字 px) 或者百分比 (数字%)。 • height (str) –图像的高度，可以是 CSS 像素 (数字 px) 或者百分比 (数字%)。可以 只指定 width 和 height 中的一个值，浏览器会根据原始图像进行缩放。 • format (str) –图片格式，非必须。如 png plotly、pyecharts 等第三方库进行数据可视化 • 与 Web 框架整合时支持同时使用基于线程和协程的会话实现 • 添加defer_call() 、hold() 会话控制函数 • 添加put_image() 输出图像、remove(anchor) 移除内容 • 加入动画提升 UI 体验 • 添加测试用例，构建 CI 工作流 Detailed changes by module UI • 添加元素显示动画