《以奋斗者为本》读书笔记(一)价值创造和评价

博主对华为存在许多负面看法,华为令人痛恶的加班文化、奋斗者协议、利用司法和公关力量对员工的控制和胁迫,都是博主十分排斥的(当然博主是个局外人,仅代表个人看法)。最近逛华为的体验店,也切实感觉到,如果不与苹果对比,华为在消费产品确实做得不错,华为在通信上亦是实力强劲。作为一家商业公司而言,华为确实实现了高速增长,也为社会创造了不少财富,相比于躺着赚钱的互联网和金融,在需要站着赚钱的制造业上的成功更让人敬佩。

此时中美战略对抗亦进入一个新阶段,前段时间拜读了大火的《美国陷阱》,也是把全球企业对抗背后的国家较量展示的淋漓尽致,亦体会到全球市场竞争的实质就是和平时期的战争。而于中国而言,华为在此时的意义不言自明,博主亦有兴趣了解华为的企业文化,理解华为内部管理和行动的准则。这篇博客是对华为内部管理培训教材第一章和第二章的整理,目前只是细碎的笔记,留以后来有需要的时候索引和扩充。…

Image Watch支持自定义的图像类型

Image Watch插件是为了满足OpenCV可视化图像处理调试而开发的插件,天然的支持OpenCV各种图像类型。如果我们要支持自己的图像类型在Image Watch中显示,那么应该怎么做呢?
有两种方法可以使用 Image Watch 来显示自己的图像,一是使用Image Watch自带的显示内存操作,使用@mem(img_ptr,type,width,height,stride) 来显示,二是使用Image Watch的类型拓展,加入自己的类型的配置文件即可。

自制操作系统(二)保护模式

上一篇博客我们简单写了一个引导,还没有进入系统,在进入系统之前,我们有必要先了解下CPU的实模式和保护模式。我们的程序不加任何保护,直接运行在CPU上,称为实模式,16位实模式最大寻址空间为1M。CPU可以通过保护模式拓展寻址空间,并进行访问权限管理和校验,32位保护模式的寻址空间可以拓展到4G。在保护模式下物理内存、页、中断都会保护起来、不同特权级下IO端口也不能随意使用。…

自制操作系统(一)引导扇区

一个操作系统,想要被BIOS找到,依靠的就是引导扇区。所以操作系统的第一步就是实现引导扇区。这篇博客要用到两个工具:nasm和vmware。引导扇区一般用汇编编写,我们使用nasm来把编译汇编源文件翻译成机器码。nasm工具可以在 这里 下载。另外我们在虚拟机上模拟启动(或者烧录到U盘启动),所以准备VMWare或者其它虚拟机软件,准备好着这两个工具就可以开始了。…

GradientShop介绍

GradientShop是在梯度域上对图像进行编辑的一个框架,通过该框架可以完成Sharpen、Relight、ToneMapping、Deblock、NPR Filter、DeFlickering等多种图像处理任务。这篇博客简单介绍GradientShop,着重介绍各项功能的实现过程。

坑没填完,先置顶提醒下自己0.0…

图像融合(三)Exposure Fusion

上一篇博客介绍了Laplace Pyramid进行fusion,其实也就介绍了Exposure Fusion的基本原理。Mertens Exposure Fusion 是HDR图像合成上非常经典的算法。Exposure Fusion的多尺度图像融合同样借助Laplace Pyramid分解和重建,特别强调的是编辑laplace金字塔的过程,在计算亮度权重、对比度权重、曝光权重后将构建权重的高斯金字塔,然后进行拉普拉斯金字塔的重建,最后得到一张各部分曝光都很良好的图像。…

图像融合(一)Poisson Blending

泊松融合(Poisson Blending)又作 Seamless clone,用于将两幅图像“无缝”的融合起来,基本原理就是最优化一个方程,尽量在和base边界处保持相关的亮度,同时保留剪切过来图像的梯度,这样看起来两张图像就“无缝”拼合在一起了。因为该工具在opencv中已经存在,所以我们可以直接使用opencv体验其效果。这篇博简单介绍原理,以及感受效果。…

使用MatlabLib制作动画图表

制作简单的动态图表,用Matplotlib就可以了,Matplotlib中的FuncAnimation类可以通过一个迭代器不断创建图像帧,最后可以通过plt.show,或者直接save,将帧拼成动画保存下来。原理非常简单,博主简单做下记录,没有太多介绍。

前排放个参考链接,里面有更多炫酷的动图制作代码:Animatin-With-Matplotlib

永久关闭AWS并解除信用卡绑定

最近莫名其妙的收到一份美元信用卡扣费账单。万恶资本主义的血汗工厂——亚马逊——提供过12个月AWS的免费试用,即使停止了示例也会扣费,试用到期后没有提示自动扣除信用卡费用,AWS还不能删除默认信用卡绑定,即使注销账户还是有可能产生扣费,恶心程度堪比国内百度。

信用解绑这个问题很关键,研究了下解决AWS流氓扣费的办法,以供参考:…

图像的信噪比的计算

信噪比是图像信号的重要指标,信噪比就是信号功率除以噪声功率。在图像数据中我们需要考虑图像传感器的黑白电平,有时又可以通过传感器已经标定好的噪声系数得到信噪比,简单记录下图像信号中信噪比的计算。…

使用labelme标注landmark点

标注landmark的话,人脸landmark标注工具比较多,但是想要标注其它物体的landmark点,可能就要自己动手了。labelme作为一款开源好用的多边形标注工具,博主借用labelme多边形标注的json文件,将其转化成landmark点的文件(博主这里使用的是.pts文件),这样我们就可以先标注好多边形,将多边形的顶点作为landmark点。…

视频帧间插值(一)Softmax Splatting for Video Frame Interpolation

视频插帧是计算机视觉许多应用中的一个传统问题,splatting transformer network 技术已被广泛用于两幅图像之间的新图像合成:非监督深度估计,非监督光流预测,光流预测,新视角合成,视频插帧,视频增强,视频编辑、视频压缩、去除视频运动模糊中。视频插帧方法被分为flow-based、kernel-based、phase-based。这些方法都是估计出两帧之间的光流场,一般通过warp前一帧来得到中间帧。视频插帧在某些场景下特别困难,比如场景和物体在不断运动和变化,或者存在遮挡时,插帧问题会同时存在多个解。

这篇博客介绍CVPR2020的一篇论文,是flow-based的方法。这篇文章主要贡献有两个,一是使用了softmax splatting的方法来处理不同源像素warp之后到同一点的问题,二是使用了特征金字塔,应该是对大位移有更鲁棒。…

YOLO_V3从训练到部署

darknet是一个C语言实现的深度学习框架,几乎不依赖任何库,安装编译都很方便,训练好的模型可以直接在opencv上部署,堪称业界良心。这篇博客主要包含目标检测数据标注和预处理、yolo_v3代码编译、模型训练、在opencv上部署,都是简要的笔记。…