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          • 本申請實施例提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該圖像處理方法包括:獲取圖像塊的圖像特征,所述圖像塊從待處理圖像中切分獲得;根據(jù)所述圖像特征,確定用于處理所述圖像塊的處理主體;若確定所述處理主體為圖像信號處理單元,則通過所述圖...
          • 本申請涉及一種圖像處理方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括:獲取從同一圖像中分別提取的低分辨率特征圖和高分辨率特征圖;對高分辨率特征圖進(jìn)行線性投影,獲得高分辨率投影特征圖,對低分辨率特征圖進(jìn)行線性投影,獲得低分辨率投影特征圖;對低分辨率投影特...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像分割方法、圖像分割裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。圖像分割方法包括:獲取待處理圖像,并確定所述待處理圖像中的待分割目標(biāo)。根據(jù)所述待分割目標(biāo)確定模板圖像。根據(jù)所述待分割目標(biāo)圖像的圖像特征,在所述待處理圖像中確定第一匹配點。根據(jù)所...
          • 本申請實施例公開了一種光線反射效果的渲染方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機(jī)視覺領(lǐng)域。包括:獲取場景深度圖,場景深度圖包含屏幕空間中各個像素的深度值;基于場景深度圖,對屏幕空間進(jìn)行三角面劃分,得到空間三角面,空間三角面的頂點為屏幕空...
          • 本發(fā)明提供了一種辮狀河三角洲訓(xùn)練圖像生成方法及裝置,該方法,包括:步驟S1:構(gòu)建辮狀河三角洲水下分流河道的河道中線;步驟S2:基于所述河道中線構(gòu)建河道分叉;步驟S3:基于所述河道分叉刻畫出主河道和次河道;步驟S4:將所述主河道和次河道寫入三...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提出一種消化道建模方法、系統(tǒng)、裝置和建模設(shè)備。該方法包括:在利用內(nèi)窺鏡對待測對象的消化道進(jìn)行檢測的過程中,獲取通過第一外部攝像頭拍攝的內(nèi)窺鏡的插入部插入消化道的深度數(shù)據(jù)、基于第二外部攝像頭所拍攝圖像識別出的病灶事...
          • 本申請公開了一種圖像采集設(shè)備的標(biāo)定方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。其中,該方法涉及大模型數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)標(biāo)定領(lǐng)域,包括:獲取真實世界中的第一圖像采集設(shè)備采集到的真實圖像;基于第一圖像采集設(shè)備的初始位置和初始姿態(tài),控制虛擬世界中的第二圖像采集...
          • 本申請公開一種標(biāo)定特征的排序方法及裝置、圖像攝取裝置的標(biāo)定方法及裝置、計算機(jī)設(shè)備、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)、以及計算機(jī)程序產(chǎn)品。標(biāo)定特征的排序方法包括以下步驟:獲取一標(biāo)定件圖像,所述標(biāo)定件圖像配置為對一配置有多個標(biāo)志物的標(biāo)定件進(jìn)行拍攝得到的圖像,...
          • 本申請實施例公開了信息處理方法和裝置,涉及媒體技術(shù)領(lǐng)域,用于提高圖像特征點的質(zhì)量。該方法包括:獲取傳感器信息,上述傳感器信息包括目標(biāo)加速度和目標(biāo)角速度,上述目標(biāo)加速度為慣性測量單元測量的加速度,上述目標(biāo)角速度為IMU測量的角速度;根據(jù)上述傳...
          • 本公開涉及一種信息處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及車輛,涉及信息分析處理技術(shù)領(lǐng)域,在本公開中,在確定目標(biāo)對象的目標(biāo)位置信息時,僅需要獲取圖像采集設(shè)備采集的至少兩張候選場景圖像,并利用至少兩張候選場景圖像的相關(guān)信息,即可計算獲得目標(biāo)對象的目標(biāo)位置信...
          • 本申請?zhí)峁┗谌S特征的物體位姿估計方法、裝置、終端及介質(zhì),通過將RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測,并利用目標(biāo)檢測結(jié)果和深度圖像進(jìn)行三維點云重建。利用三維數(shù)字模型進(jìn)行位姿粗估計,并通過匹配算法將三維數(shù)字模型與點云數(shù)據(jù)相匹配的方式對位姿進(jìn)行優(yōu)化。本申請...
          • 本申請?zhí)峁┗阱^框特征的物體位姿估計方法、裝置、終端及介質(zhì),通過采集RGB圖像和深度圖,并對RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測和錨框定位。接著利用錨框和對應(yīng)的深度圖進(jìn)行三維點云重建,以生成目標(biāo)物體的三維點云數(shù)據(jù)。最后基于三維點云,計算目標(biāo)物體的物體間偏...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視頻跟蹤的巖石薄片正交偏光視頻轉(zhuǎn)圖片方法及系統(tǒng),涉及涉及薄片鑒定和計算機(jī)視覺的交叉技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集巖石薄片樣本旋轉(zhuǎn)偏光視頻數(shù)據(jù);采用CoTracker網(wǎng)絡(luò)對所述視頻數(shù)據(jù)的多個樣本點進(jìn)行跟蹤;對所述樣本點的動態(tài)運(yùn)動軌跡...
          • 本申請公開了一種缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其中,獲取待檢測對象的目標(biāo)對象圖像;確定待檢測對象的目標(biāo)缺陷檢測類型,并獲取對應(yīng)目標(biāo)缺陷檢測類型的參考對象圖像及其參考檢測結(jié)果圖像;通過通用缺陷檢測模型,獲...
          • 本申請實施例公開了一種圖像采樣處理方法、裝置、計算機(jī)、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能領(lǐng)域,該方法包括:獲取初始圖像的引導(dǎo)特征以及待采樣特征;對引導(dǎo)特征與待采樣特征進(jìn)行引導(dǎo)濾波處理,得到引導(dǎo)濾波特征;對引導(dǎo)濾波特征與待采樣特征進(jìn)行互相似檢測...
          • 本申請公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖心CT圖像三維超分重構(gòu)方法及裝置。該方法包括將預(yù)先獲得的預(yù)處理后的巖心CT序列切片輸入訓(xùn)練好的顆粒分割重構(gòu)模型,得到基于多切片的顆粒分割縱向超分圖像;顆粒分割三維重構(gòu)模型包括Transformer和3D?...
          • 本公開是關(guān)于一種對產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法、裝置及存儲介質(zhì)。對產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法包括:獲取產(chǎn)線中產(chǎn)品的實時二維圖像信息,并確定映射關(guān)系,所述映射關(guān)系用于將所述產(chǎn)品的參考二維圖像信息映射為所述實時二維圖像信息,所述參考二維圖像信...
          • 本發(fā)明公開了一種儲氣庫臨界出砂壓差的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取目標(biāo)儲氣庫關(guān)聯(lián)的各油氣井的注采類型;其中,所述注采類型包括再利用注采井、新鉆井以及單采井;根據(jù)各油氣井的注采類型,確定各油氣井匹配的儲層參數(shù);根據(jù)各油氣井匹...
          • 本發(fā)明涉及一種裂縫性有水砂巖氣藏開發(fā)配產(chǎn)方法及系統(tǒng),屬于油氣田動態(tài)分析研究領(lǐng)域。所述方法包括基于生產(chǎn)井試井綜合滲透率、儲容比及斷縫指向強(qiáng)度系數(shù),確定優(yōu)化配產(chǎn)井;對確定的優(yōu)化配產(chǎn)井,建立基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版;基于基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版,以及...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的壓裂參數(shù)設(shè)計方法、裝置和設(shè)備,該方法包括:基于目標(biāo)井所在區(qū)塊的油氣藏類型,構(gòu)建相同油藏類型的樣本數(shù)據(jù)庫;采用數(shù)據(jù)分析法對樣本數(shù)據(jù)庫分析篩選出各個壓裂段的產(chǎn)量影響因素;繪制樣本數(shù)據(jù)庫中各個壓裂段中產(chǎn)量影響因素的盒...
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