如果你打开vr全景平台，看到好的作品想将360全景图片下载保存到本地，直接右键另存是下载不下来的，因为上传的图片已经过服务器端碎片化处理，在浏览器端访问时通过js脚本动态的加载碎片组合成全景漫游的效果，那么将全景图下载到本地呢？这里要用到一个专用的下载全景图的工具，可以下载近40个vr全景平台资源，包括720Yun、酷雷曼、景站、酷家乐、AirPano、建E、蛙色、四方环视、炫云这些平台。仅需要输入全景作品网址，点击分析后选择要下载的场景，按下载按钮即可下载到本地，并可以下载后在本地生成全景漫游程序，像主流的720yun平台，甚至可以支持热点箭头下载，很方便。
比Meta的「分割一切模型」(SAM)更快的图像分割工具，来了！最近中科院团队开源了FastSAM模型，能以50倍的速度达到与原始SAM相同的效果，并实现25FPS的实时推理。该成果在Github已经获得2.4K+次星标，在Twitter、PaperswithCode等平台也受到了广泛关注。相关论文预印本现已发表。以下内容由投稿者提供视觉基础模型SAM[1]在许多计算机视觉任务中产⽣了重⼤影响。它已经成为图像分割、图像描述和图像编辑等任务的基础。然⽽，其巨⼤的计算成本阻碍了它在实际场景中的⼴泛应⽤。最近，中科院⾃动化所提出并开源了⼀种加速替代⽅案FastSAM。通过将分割⼀切任务重新划分为全实
1.直方图双峰法2.最大类间方差法3.迭代法阈值化图像分割是一种最基本的图像分割方法，其基本原理就是选取一个或多个处于灰度图像范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值与阈值比较，并根据比较的结果将图像中的对应像素分成两类或多类，从而把图像划分成互不重叠的区域集合，达成图像分割的目的。全局阈值分割和局部阈值分割两种。若根据分割算法常用的分割方法有图双峰法、最大类间方差法、迭代法等一、直方图双峰法该方法依据是图像的直方图，通过对直方图进行各种分析来实现对图像的分割。图像的直方图可以看作是像素灰度值概率分布密度函数的一个近似，假设一幅图像仅包含目标和背景，那么它的直方图所代表的像素灰度值概率
一、前言：刚去一家新公司，公司要求使用videojs和videojs-vr实现播放全景视频的功能，videojs是一个播放普通视频的插件，videojs-vr也是一个插件，它的作用是让videojs可以播放全景视频。二、先放代码：html部分：//id必须有！！！controls控制播放器按钮显隐//全景视频路径//控制陀螺仪开启和关闭，手机端有效//控制陀螺仪开启和关闭，手机端有效//点击后，视角回正js部分：//使用时，按照这种方式引入即可，前提是要自行安装好依赖importvideojsfrom"video.js";importvideojsVrfrom"videojs-vr";impo
大家好，欢迎观看蛙色VR官方系列——后台使用课程！本期为大家带来蛙色VR平台，底部菜单—素材管理功能操作。 功能位置示意一、本功能将用在哪里？ 素材管理，主要是对场景列表相关的基础操作做一个详细的讲解，内容包括场景经纬度如何标注，如何进行重命名，如何添加、下载 、删除素材等各类基础操作；创作一个优质的全景作品，几乎都需要使用本功能进行操作。二、如何使用本功能？本篇教程将分为添加新素材、场景标注、素材细节管理，三个板块为大家介绍。1.添加新素材 VR漫游平台支持添加全景图、全景视频、高清矩阵三种类型；并支持同一个作品中三种类型的素材混排显示， 同样支持热点、导览、视角等功能，提升作品多样化
大家好，欢迎观看蛙色VR官方系列——后台使用课程！本期为大家带来蛙色VR平台，底部菜单—分组管理功能操作。功能位置示意一、本功能将用在哪里？ 分组管理，指观看者可点击不同分组，查看不同类型全景内容；作者可将全景图按照不同类型素材、场景信息、关联内容进行分组及命名，梳理出一目了然的分组类别，传递优质作品的内容信息。不同皮肤呈现效果不同二、如何使用本功能？ 作品分组中，可添加一级或二级分组并重命名，拖动场景可实现跨分组调整，更有便捷功能一键排序；将大量上传的素材，按照顺序有序排列，方便作者进行热点添加、导览制作、内容嵌入等深度操作，提升创作效率！1.分组创建 分组数量一般与场景数量相关，当数量较少
MICCAI2022|CLFC基于对比学习的多模态脑肿瘤分割与单模态正常脑图像的特征比较MultimodalBrainTumorSegmentationUsingContrastiveLearningBasedFeatureComparisonwithMonomodalNormalBrainImages摘要已经提出了许多基于深度学习（DL）的脑肿瘤分割方法。他们中的大多数人强调阐述深度网络的内部结构，以增强学习肿瘤相关特征的能力，而其他有价值的相关信息，如正常的大脑外观，往往被忽视。受放射科医生在识别肿瘤区域时经常被训练为与正常组织进行比较这一事实的启发，在本文中，我们提出了一种新的脑肿瘤分割
零样本参考图像分割Zero-shotReferringImageSegmentationwithGlobal-LocalContextFeatures论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作零样本迁移零样本密度预测任务参考图像分割四、方法4.1框架总览4.2Mask引导的全局-局部视觉特征全局上下文视觉特征局部上下文视觉特征全局-局部上下文视觉特征4.3全局-局部文本特征五、实施细节5.1全局-局部视觉编码器中的掩码ResNet中的掩码注意力池化ViT中的Token掩码六、实验6.1数据集和指标6.2Baselines6.3结果主要结果未知域上的零样本评估在少样本设置下与有监督方法的比
导语： 在数字化时代，旅游业面临着新的机遇和挑战。 为了吸引更多游客并提供独特的旅行体验，结合VR全景技术和智慧文旅的创新模式已经成为不可忽视的趋势。 一．提升旅游感官体验 VR全景技术正以惊人的速度在旅游业中崭露头角。通过PC端或手机，游客可以720°沉浸在全景世界中，仿佛亲身参与其中。无论是登上世界著名建筑，潜入海底世界，还是穿越时间和空间，VR全景都能将游客带入一个无限可能的新领域。二．智慧文旅提升旅行便利性 除了VR全景技术的魅力外，智慧文旅在旅行便利性方面也起到了重要作用。通过智能导览、无人机摄影、智能预订等技术手段，游客可以享受更加便捷、个性化的旅行体验。 无论是通
导 读 本文主要介绍OpenCVAlphaMatting中InfoFlow图像分割算法的使用与演示。 背景介绍 InformationFlowAlphaMatting算法是来源于GoogleSummerofCode2019，该算法在OpenCV4.3版本中被加入。 详细介绍可参考OpenCV官方文档介绍： https://docs.opencv.org/4.x/dd/d0e/tutorial_alphamat.html https://docs.opencv.org/4.3.0/d4/d40/group__alphamat.html#gad599f98a151
