一个微小的硬件加速像素帧缓冲区。 但为什么？ 为您喜爱的平台快速制作简单的 2D 游戏、基于像素的动画、软件渲染器或模拟器的原型。然后添加着色器来模拟 CRT，或者只是用一些漂亮的 VFX 来增加它的趣味性。 pixels不仅仅是一个将像素推送到屏幕的库，还不是一个完整的框架。您负责管理窗口环境、事件循环和输入处理。 特征 基于现代图形 API 构建，由wgpuVulkan、Metal、DirectX 12、OpenGL ES3 提供支持。 DirectX 11、WebGL2 和 WebGPU 支持正在进行中。 使用您自己的自定义着色器获得特殊效果。 完美像素边界上的硬件加速缩放。 支持非方形像素纵横比。（在制品） 例子 康威的人生游戏 自定义着色器 亲爱的 ImGui 示例winit Egui 示例winit WebGL2 的最小示例 SDL2 的最小示例 最小的例子winit 最小的例子fltk 像素入侵者 raqote例子 故障排除 驱动程序问题 最常见的问题是主机 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

快速近似反走样是一种后处理式反走样技术,其效果好、效率高,但由于是根据亮度值检测边缘,导致模型纹理贴图上的条纹和高光部分也会被检测出来,从而造成不必要的反走样.针对这一问题,该算法提出了一种改进的反走样方法:根据物理和阴影信息检测出模型与阴影边缘,再以边缘周围状况计算确定混合朝向,最后结合亚像素覆盖率进行反走样运算.实验表明,该算法在保留了原快速近似反走样效率的同时,有效地消除了不必要的反走样.

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提出了一种新的基于统计特性的LSB隐写分析算法。该算法利用密写对图像中相邻像素相关性的影响来判断隐秘信息的有无。新算法只需考虑相邻像素对中像素值一个为奇数、另一个为偶数的情况，且只需分别统计奇数较大的相邻像素对的个数与偶数较大的相邻像素对的个数，统计量小，实现简单。实验结果表明，新的隐写分析算法具有较高的检测性能。

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本文详细介绍了zernike矩边缘检测的原理，并提出一种自动搜索阈值的方法，简单可行。希望对大家有帮助。

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ESPCN-TensorFlow TensorFlow（ESPCN）中高效子像素卷积神经网络的TensorFlow实现。 基于网络和本改编的代码。 这个网络可以实现的实时性能 ，同时也超越了质量 。 先决条件 Python 2.7 TensorFlow 脾气暴躁的 Scipy版本> 0.18 用法 在训练每个新模型之前，运行prepare_data.py格式化训练和验证数据培训： python train.py 可以指定时期，学习率，批量大小等： python train.py --epochs 10 --learning_rate 0.0001 --batch_size 32 用于生成： python generate.py 必须指定检查点，低分辨率图像和输出路径python generate.py --checkpoint logdir_2x/train --lr_image

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