为 dcraw 带来速度 优化代码以获得乐趣和利润 介绍 如果您曾经在 linux 上进行过一些原始图像处理,那么您可能会遇到 dcraw 或其衍生产品之一。 您可能还注意到,与 osx 或 windows 上的闭源变体相比,它的速度慢得难以忍受。 在 4 核 i7-2600K、3.4Ghz 上,开发 5202x3465 cr2 raw(eos 550d)需要整整 3.3 秒。 幸运的是 dcraw 是开源的,作为一个软件极客,我觉得至少有必要看看。 应用此处记录的优化后,开发时间减少到 1.5 秒。 映射出问题 在不了解 dcraw 代码或行为的情况下(除了最终结果是可查看的图像:)),我们首先需要弄清楚所有时间都花在哪里了。 我们可以通过仅使用 -v (verbose) 选项来获取提示来进行 dcraw.. 很多时间花在:“AHD 插值”和“转换为 sRGB 色彩空间”之间。 通常
2022-05-06 09:29:35 258KB C
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前n条最短路算法matlab源代码资料来源 这是Mitchell,Mount和Papadimitriou于1987年首次描述的用于三角形网格(三角表面)的测地线(最短路径)算法的实现,[1]进行了一些小的改进,扩展和简化。 该算法具有O(n ^ 2 log n)最坏情况下的时间复杂度,但实际上可以在合理的时间内处理百万个节点的网格。 有关快速概述,请参见[2]。 该算法的基本思想与Dijkstra的用于在加权图上找到最短路径的算法非常相似。 它包括两个步骤: 来自源的距离场在网格表面上的传播(缓慢) 追溯从目标点到最近源的最短路径(快速) 为了进行调试和比较,我还实现了两种近似算法 Dijkstra在图上由网格的顶点和边缘创建的最短路径 细分(在网格的每个边缘上放置N个附加顶点,直接连接属于同一面的所有顶点,在结果图上运行Dijkstra)细分算法的一个不错的特性是,当N = 0时,它变为Dijkstra并计算出精确的距离当N->无穷大时。 输入网格表示为两个数组:顶点(每个顶点具有树坐标)和面(每个面表示为其顶点的索引)。 与算法的大多数通信是通过SurfacePoints(网格表面
2022-05-05 20:19:27 292KB 系统开源
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人工智能-机器学习-测量机器人在FAST馈源动态跟踪测量中的应用.pdf
2022-05-03 17:05:14 5.86MB 人工智能 机器学习 文档资料
基于FAST_ICA算法的混合wav声音信号的去分离仿真,matlab2021a仿真测试,带GUI操作界面
2022-04-25 12:04:51 368KB 算法 小说 fastica matlab
快衰落信道中的酉空时调制Matlab程序。USTM_Main为主程序,ConsGen为星座产生子程序。主程序中标明了参考文献。酉空时调制是一种非相干空时码,信道发、收两端均不需要信道状态信息,不需要信道估计,适合快衰落环境。
2022-04-24 11:23:46 7KB Matlab USTM STBC Fast
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ifcht(V) 计算 N+1 × 1 数组 A 的逆切比雪夫变换。 如果 A 对应于切比雪夫多项式的线性组合的权重,则 ifcht(a) 计算由 A 在 Chebyshev–Gauss– 处插值的数据集Lobatto 点 cos(pi*(0:N)/N)。 例子: 假设 A = [3; 2; 1]。 然后函数f(x) = A(1)*1 + A(2)*x + A(3)*(2*x^2 - 1) 在 x = cos(pi*(0:2)/2) = [1,0,-1] 处评估由 ifcht(A) 给出。 x = cos(pi*(0:2)/2); %创建三点切比雪夫网格xx = linspace(-1,1); % 在域上创建密集网格A = [3; 2; 1]; f = A(1)*1 + A(2)*xx + A(3)*(2*xx.^2 - 1); plot(xx,f,x,ifcht(A),'.','Mark
2022-04-22 22:13:05 1KB matlab
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Fast Anisotropic Gauss Filtering - Geusebroek2002.pdf
2022-04-19 17:05:41 238KB 深度学习 人工智能
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快速SRGAN 该存储库的目标是实现实时超分辨率,以对低分辨率视频进行升采样。 目前,该设计遵循架构。 但是代替残差块,采用反向残差块以提高参数效率和快速操作。 这种想法在某种程度上受到。 培训设置如下图所示: 速度基准 通过平均800帧以上的运行时间获得以下运行时间/ fps。 在GTX 1080上测得。 输入图像尺寸 输出尺寸 时间(秒) 第一人称射击 128x128 512x512 0.019 52 256x256 1024x1024 0.034 30 384x384 1536x1536 0.068 15 我们看到有可能以30fps的速度将其上采样到720
2022-04-19 15:21:27 620KB neural-network tensorflow cnn tf2
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fast-rtps 1.5.0 patched for aarch64 xavier ok
2022-04-15 09:00:49 133.87MB xavier aarch64 fast-rtps
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2022-04-13 14:03:39 160.27MB ar 华为