视觉智能开放平台产品使用合集之是否有人脸分割功能
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之“图像抠图/分割”处理完以后，如何居中
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之对于双胞胎有没有什么好的处理办法
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视觉智能开放平台产品使用合集之文生图下架后，有什么替代的办法
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视觉智能开放平台产品使用合集之在Web应用和WinForm应用程序中调用API时，出现Web端能够成功调用而WinForm端调用失败，是什么原因
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视觉智能开放平台产品使用合集之转换为图片时，都是黑白，是什么原因
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视觉智能开放平台产品使用合集之web前端拉起人脸识别该如何操作
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视觉智能开放平台产品使用合集之生成视频是如何计费的
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视觉智能开放平台产品使用合集之人体检测怎样可以检测出残缺
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视觉智能开放平台产品使用合集之视频人物卡通化本地文件处理慢，有没有优化的办法
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视觉智能开放平台产品使用合集之摄像头一直未捕捉到用户脸部，会如何提示
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视觉智能开放平台产品使用合集之人脸搜索返回的数据集，是如何进行排序的
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视觉智能开放平台产品使用合集之刷脸成功后是否会返回图片和视频
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视觉智能开放平台产品使用合集之如何处理本地文件或网络文件链接
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视觉智能开放平台产品使用合集之合成后的视频在哪里下载
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视觉智能开放平台产品使用合集之分别用两张同一个人像的png图片，一个可以调用成功，一个提示参数有问题，是什么原因
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视觉智能开放平台产品使用合集之图像超分MakeSuperResolutionImage耗时一般是多久
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视觉智能开放平台产品使用合集之图美学评分AssessComposition是同步接口还是异步接口
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视觉智能开放平台产品使用合集之如果传一张验证的，是否会同时返回正副页的结果
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视觉智能开放平台产品使用合集之调用API是否需要配置环境变量
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视觉智能开放平台产品使用合集之需要核对身份证号码是不是本人注册的，该怎么操作
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视觉智能开放平台产品使用合集之人脸识别离线SDK支持离线识别吗
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视觉智能开放平台产品使用合集之电商建议使用哪个产品分割
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视觉智能开放平台产品使用合集之图像构图美学评分的标准是什么
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视觉智能开放平台产品使用合集之镜头解析API返回的是帧，是否需要换成具体的秒数
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视觉智能开放平台产品使用合集之创建多个AccessKey，资源是否可以共用
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视觉智能开放平台产品使用合集之对于图片大小又怎样的要求
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视觉智能开放平台产品使用合集之如何通过文本生成图片
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视觉智能开放平台产品使用合集之主题表示的是视频拆条后每个片段的还是整个视频的
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视觉智能开放平台产品使用合集之如何比对上传的图片与身份证照片是不是本人
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视觉智能开放平台产品使用合集之文字敏感内容识别和文字违禁内容识别有什么区别
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视觉智能开放平台产品使用合集之比较详细个人隐私政策链接在哪里可以查看
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视觉智能开放平台产品使用合集之辨率控制建议是多少
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视觉智能开放平台产品使用合集之抠图效果不是很好该怎么办
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之是否支持录屏视频以及实时视频里识别人脸
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之文字识别和印刷文字识别有什么区别
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之如何对功能进行单独授权
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之图片审核请求了15张图片，只返回了10张图片，是什么原因
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之直播美颜服务如何使用
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
FFmpeg开发笔记（三十一）使用RTMP Streamer开启APP直播推流
RTMP Streamer是一款开源的安卓直播推流框架，支持RTMP、RTSP和SRT协议，适用于各种直播场景。它支持H264、H265、AV1视频编码和AAC、G711、OPUS音频编码。本文档介绍了如何使用Java版的RTMP Streamer，建议使用小海豚版本的Android Studio (Dolphin)。加载项目时，可添加国内仓库加速依赖下载。RTMP Streamer包含五个模块：app、encoder、rtmp、rtplibrary和rtsp。完成加载后，可以在手机上安装并运行APP，提供多种直播方式。开发者可以从《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》获取更多信息。
FFmpeg开发笔记（三十）解析H.264码流中的SPS帧和PPS帧
《FFmpeg开发实战》书中介绍了音视频编码历史，重点讲述H.264的成功在于其分为视频编码层和网络抽象层。H.264帧类型包括SPS(序列参数集，含视频规格参数)，PPS(图像参数集，含编码参数)和IDR帧(立即解码刷新，关键帧)。SPS用于计算视频宽高和帧率，PPS存储编码设置，IDR帧则标志新的解码序列。书中还配以图片展示各帧结构详情，完整内容可参考相关书籍。
FFmpeg开发笔记（二十九）Windows环境给FFmpeg集成libxvid
XviD是开源MPEG-4视频编码器，与DivX相似但后者非开源。早期MP4常使用XviD或DivX编码，现已被H.264取代。在Windows上集成FFmpeg的XviD编解码库libxvid，需访问<https://labs.xvid.com/source/>下载源码，解压后在MSYS环境中配置、编译和安装。之后重新配置FFmpeg，启用libxvid并编译安装。详细步骤包括configure命令、make和make install。成功后，通过`ffmpeg -version`检查是否启用libxvid。更多音视频开发技术可参考《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》。
FFmpeg开发笔记（二十八）Linux环境给FFmpeg集成libxvid
XviD是开源的MPEG-4视频编解码器，曾与DivX一起用于早期MP4视频编码，但现在已被H.264取代。要集成XviD到Linux上的FFmpeg，首先下载源码，解压后配置并编译安装libxvid。接着，在FFmpeg源码目录中，重新配置FFmpeg以启用libxvid，然后编译并安装。成功后，通过`ffmpeg -version`检查是否启用libxvid。详细步骤包括下载、解压libxvid，使用`configure`和`make`命令安装，以及更新FFmpeg配置并安装。
基于 docker 环境的 LET-VINS 复现
该文介绍了在Docker环境下实践LET-NET的步骤。从GitHub克隆LET-NET代码，使用Docker运行vins-mono环境。安装ncnn，配置代理，更新源，安装依赖并验证安装成功。在运行LET-NET时遇到opencv版本不兼容，指出怎么安装指定版本的 opencv。解决Docker容器中的显示问题，通过`xhost +`命令运行LET-NET。在ROS中构建VINS-Mono时，cv_bridge找不到的问题，通过安装cv_bridge，设置ROS环境和工作空间，以及解决ncnn的配置问题，最终成功运行VINS-Mono。还需要下载UMA-VI数据集并修改相关路径以运行演示。
SSE2 指令集简介以及与SSE的差别
SSE2，Intel在2001年为Pentium 4引入的扩展，增强了SSE的功能，添加了对双精度浮点和64位整数运算的支持，新增144条指令，提升向量处理能力。SSE2的C代码示例展示了如何通过`_mm_add_ps`加速向量加法。启用SSE2编译器支持可优化处理图像、音频和视频等大量计算任务的性能。
SSE - 多媒体编程中的利器 - SSE指令集简介和C代码示例
本文介绍了SSE（Stream SIMD Extensions）指令集在多媒体处理中的应用，它能提升浮点运算性能，尤其适合处理大量数据。SSE允许一次处理4个32位浮点数，提高效率。文中通过示例展示了如何在C++中集成SSE，比如使用`__m128`数据类型和`_mm_set_ps1()`等函数优化浮点数放大算法。测试结果显示，使用SSE优化后的算法比未优化版本快约3倍，强调了SSE在高效处理多媒体数据中的价值。
OpenGL生态中的GL, GLU, GLUT, GLX, GLEW, GLEE和GLEXT详解
该文介绍了OpenGL生态系统中的关键组件，包括GL（基础绘图API）、GLU（提供辅助函数）、GLUT（窗口管理和事件处理）、GLX（X Window系统上的OpenGL扩展）、GLEW和GLEE（动态查询和封装OpenGL扩展）以及GLEXT（OpenGL扩展集合）。这些库和工具协同工作，帮助开发者构建跨平台的图形应用程序，提升兼容性与功能。理解它们的作用对优化OpenGL编程至关重要。
分形逃逸时间算法中的 Normalized Iteration Count（NIC）技术 让颜色更柔和
Normalized Iteration Count (NIC) 技术是一种提升逃逸时间算法中分形图像质量的方法，它产生更平滑的颜色过渡。数学公式表示为：`mu = n + 1 - log(log(|Z(n)|)) / log(p)`，其中 `Z(n)` 是迭代次数，`|Z(n)|` 是复数模长，`p` 通常取2。示例代码提供了 Ruby, Maxima 和 C 语言的实现。
