4K电视或显示器分辨率测试图片是衡量现代高清显示设备性能的重要工具。随着技术的发展，4K（3840x2160像素）分辨率已经成为许多消费者选购电视和显示器的标准，因为它提供了细腻、清晰的图像质量，是高清体验的一个重大飞跃。4K分辨率测试图片能够帮助用户评估显示设备的细节呈现能力、色彩准确性、对比度以及是否存在像素问题等。 测试内容通常包括以下几个方面： 1. **分辨率测试**：这类图片包含细小的文字、线条或者图案，目的是检测显示器在4K分辨率下是否能清晰地展示细节。如果在最大分辨率下仍然能看到清晰的文字和线条，说明显示器的分辨率表现良好。 2. **色彩准确性测试**：这些图片包含各种色彩梯度和色块，用于检验显示器的色彩还原能力。如果颜色过渡平滑，没有明显的色阶或色块，表明显示器色彩处理得当。 3. **灰度测试**：测试显示器对不同亮度级别的灰色的表现，这对于观看电影和照片编辑至关重要。良好的灰度表现可以提供更深的黑色和更亮的白色，增加图像的层次感。 4. **几何校正测试**：包含直线、角度和圆形等图形，用于检查显示器是否存在几何失真、弯曲或像素错误。 5. **刷新率和响应时间测试**：某些测试图片会包含快速移动的物体或动态场景，帮助识别是否有拖影、延迟等问题，这些都是评价显示器动态性能的关键指标。 6. **HDR（高动态范围）测试**：对于支持HDR的显示器，会有专门的HDR测试图片，用来验证显示器能否正确处理高亮和深暗部分，展现更广阔的色彩范围。 在进行测试时，确保显示器设置为出厂默认或者标准模式，避免因个人设置影响测试结果。同时，环境光线需保持适宜，避免过亮或过暗影响观察。通过对比测试结果，用户可以判断自己的4K电视或显示器是否达到预期的显示效果，以便于优化设置或选择更合适的设备。 总结来说，4K分辨率测试图片是评价显示设备性能的重要工具，它涵盖了分辨率、色彩、灰度、几何校正等多个关键指标，帮助用户确保他们的4K电视或显示器能提供最佳的视觉体验。在购买或调整显示设备时，利用这样的测试资源能确保你得到最高质量的图像输出。

基本包括了所有出现于各种数字图像处理教材、论文的标准测试图片，共335张，classic，oldclassic，aerials，misc，sequences，textures，Kodak，special，additional，Public-Domain Test Images for Homeworks and Projects，Photos with lines & edges，Bright colours photos……

在现代智能化技术的推动下，车辆检测技术已经广泛应用于交通管理、自动驾驶车辆、智能监控等领域，其核心基础是高质量的车辆检测数据集。本数据集合包含了大约1000张的车辆图片，这些图片分为测试集和训练集两部分，其主要目的是为了训练和验证计算机视觉算法中用于车辆检测的模型。 车辆检测数据集中的图片通常涵盖了不同的场景、光照条件、车辆类型和角度，以确保训练出来的模型具有较高的泛化能力和准确性。例如，在训练集中，可能会包含城市街道、高速公路、停车场等场景下的车辆图片，这些图片中的车辆可能从侧面、正面或斜角被捕捉，有的可能在白天清晰可见，有的则可能在夜间或雨雾天气中拍摄，呈现出不同的对比度和亮度。 此外，为了提高检测算法的性能，数据集中的每张图片都需进行详细的标注，标注工作包括确定车辆的位置、种类以及可能的遮挡情况。这些信息对于训练算法识别不同条件下的车辆至关重要。标注通常是通过在车辆周围绘制边界框，并为每个边界框分配一个标签来完成的，标签可能包含车辆的类别（如轿车、卡车、公交车等），甚至是车辆的品牌和型号。 本数据集的制作流程可能包括数据的收集、清洗、标注、验证等步骤。数据收集可以通过公开的数据集、自行拍摄或从网络上获取的图片进行。在收集之后，需要对图片进行清洗，去除模糊、重复或无关的图片。接下来是标注过程，专业的标注团队会利用各种标注工具来绘制边界框并添加相应的车辆信息。数据集还需要经过质量控制和验证，以确保其适用性和准确性。 使用这类数据集进行训练，可以帮助开发者和研究人员构建出可靠且高效的车辆检测系统。例如，深度学习中的卷积神经网络（CNN）是目前最常见的车辆检测算法之一，它通过学习大量的车辆图片特征，能够实现对新图片中车辆的快速准确识别。而本数据集恰好提供了这样的学习材料。 在自动驾驶领域，车辆检测技术能够帮助车辆实时识别道路上的其他车辆，以保证行驶安全。在智能监控领域，它可以用于追踪停车场中的车辆流动，或用于交通违规行为的检测等。因此，一个高质量的车辆检测数据集对于推动相关技术的发展具有重要的意义。 此外，随着技术的进步，数据集本身也需要不断更新和扩充，以反映现实世界的多样性。因此，车辆检测数据集的构建是一个持续的过程，需要不断地从现实生活中收集新的图片，并进行细致的标注和分析，从而保证数据集的时效性和实用性。 一个包含了1000张车辆图片的测试集和训练集的数据集合，对于训练和评估车辆检测算法至关重要，它能够帮助相关技术在各种复杂环境中的稳定运行，是推动智能交通和自动驾驶领域进步的重要基石。

在本文中，我们将深入探讨如何使用GD32F103微控制器（MCU）通过模拟SPI（Serial Peripheral Interface）来驱动OLED（有机发光二极管）显示器，实现显示图片、字母、汉字以及多级菜单等功能。这个工程已经经过实际测试，并且可以直接下载和修改引脚配置使用。 GD32F103是意法半导体（STMicroelectronics）推出的通用型高性能Arm Cortex-M3微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统。它拥有丰富的外设接口，包括SPI，这使得它可以方便地与多种外部设备进行通信。 OLED显示屏是一种自发光技术，相比LCD，具有更高的对比度、更快的响应速度和更宽的视角。在GD32F103上驱动OLED，通常需要通过模拟SPI接口，因为GD32F103本身并不直接支持硬件SPI。模拟SPI是指使用GPIO引脚模拟SPI协议的时序，以实现与SPI设备的通信。 1. **模拟SPI配置**： - 选择3个GPIO引脚：SCK（时钟）、MISO（主输入/从输出）、MOSI（主输出/从输入），以及一个额外的CS（片选）引脚用于控制OLED。 - 使用定时器生成SPI时钟信号，通过编程控制GPIO状态来模拟SPI的数据传输。 - 在代码中设置适当的延时，确保数据传输的正确性。 2. **OLED驱动芯片**： - OLED显示屏通常由SSD1306或SH1106等驱动芯片控制，这些芯片接受SPI或I2C命令来显示内容。 - 驱动芯片初始化包括设置分辨率、时序、电压等参数。 3. **显示内容**： - 图片：将图片转换为适合OLED显示的像素数据，通过发送一系列命令和数据来显示。 - 字母和汉字：OLED显示字符通常需要字符库支持，GD32F103需包含ASCII字符集或GB2312等汉字编码的字模。 - 多级菜单：通过发送命令改变光标位置，显示不同级别的菜单项。 4. **局部更新**： - OLED显示屏支持部分区域更新，仅刷新有变化的部分可以降低功耗。 - 更新局部内容需要知道具体显示区域的坐标，并向OLED发送相应的地址和数据。 5. **工程实现**： - 提供的工程文件包含了实现上述功能的C代码，可能包括SPI模拟函数、OLED驱动函数、显示函数等。 - 用户下载后，根据自己的GD32F103开发板引脚配置进行修改，即可直接运行。 通过GD32F103的模拟SPI驱动OLED显示是一个涉及到硬件接口、通信协议、显示控制等多个领域的综合应用。这个工程实例为开发者提供了一个实用的参考，有助于快速搭建基于GD32F103的OLED显示系统，实现丰富的显示效果。

【YUV】【3】YUV格式图像转换为RGB格式图像示例代码中 YUV420_NV12、YUV420_NV21、YUV422_YUYV/YUV422_YUY2测试图片

【MATLAB教程案例45】基于双目视觉的图像深度信息提取算法matlab仿真的测试图片样本

Matlab常用标准测试图片

更多问题参考 HOW TO USE setup 环境配置 Ubuntu18.04 + CUDA 8.0.61 + GeForce GTX 960M + NVIDIA Driver 430.14 + Python3.6 + Tensorflow-gpu git clone https://github.com/bay1/card-crnn-ctpn.git python3 -m virtualenv venv source venv/bin/activate # 激活虚拟环境 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package # 安装项目依赖，指定清华源 配置warpctc-pytorch 项目中用到了，需要我们手动安装 注意这里的命令需要在Python虚拟环境中执

前言： 一个简单的外卖系统，包括手机端，后台管理，api 基于spring boot和vue的前后端分离的外卖系统 包含手机端，后台管理功能 本项目主要供交流学习，不建议商用。 技术选型： 核心框架：Spring Boot 数据库层：Spring data jpa/Spring data mongodb 数据库连接池：Druid 缓存：Ehcache 前端：Vue.js 数据库：mysql5.5以上,Mongodb建议4.0(不要使用4.2及其已上版本，否则有部分api需要自行调整)

其中包含yolact++源码、权重文件及测试图片，图片命名为test.jpg，可自行更换。