1.【Pixel Art】Aseprite像素软件源码编译使用（白嫖19.99刀）
2.MMDet——Deformable DETR源码解读
3.PS源码如何使用
4.FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
5.FPGA纯verilog代码实现图像对数变换，精致精提供工程源码和技术支持
6.程序员最浪漫的像素像素表白方式，将情书写在她的源码源码用照片里，Python简直太厉害啦~

【Pixel Art】Aseprite像素软件源码编译使用（白嫖19.99刀）

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MMDet——Deformable DETR源码解读

       Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构

       Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，cogroup源码分析实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。

       核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：

Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。

Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。

Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。

       Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，帝国源码商城实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。

       在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。

       简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。

       Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。

PS源码如何使用

       1、打开Adobe Photoshop 软件,打开psd源码。

       2、云中君源码打开自己喜欢的,拖到Adobe Photoshop 软件里面去。

       3、把拖进来的像素改为×的大小。

       4、用移动工具把该好的拖到psd源码里面去。

       5、把拖到最后面去,也就是图层的最底。

       6、把动画里面的帐图层改一样多，并且帐和图层设置一个亮其它不亮的进行调节。

       7、调节好以后进行存储，存为web格式，选择gif存储即可。

FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)

       FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的视频滤镜，包括黑色检测、视频叠加、色彩均衡、去除水印、抗抖动、矩形标注、九宫格等。

       黑色检测滤镜用于检测视频中的纯黑色间隔时间，输出日志和元数据。若检测到至少具有指定最小持续时间的黑色片段，则输出开始、结束时间戳与持续时间。引力指标源码该滤镜通过参数选项rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的色彩平衡。

       视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起，称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频，输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c，通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。

       色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比，通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。

       去除水印滤镜通过简单插值抑制水印，仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c，核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。

       矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框，用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中，检测到人脸时会用矩形框进行标注。

       绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格，模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。

       调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表，绑定像素输入值到输出值，然后应用到输入视频，实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c，支持四种类型：packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。

       将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为，实现效果如黑白视频所示。

FPGA纯verilog代码实现图像对数变换，提供工程源码和技术支持

       图像对数变换旨在优化图像的对比度，尤其提升暗部细节。变换公式为g = c*log(1 + f)，其中c为常数，f代表像素值，范围为0-。对数曲线在低像素值区域斜率较大，高像素值区域斜率较低，因此变换能增强图像暗部对比度，改善细节。

       使用MATLAB生成log系数，转换为.coe文件，再通过Verilog代码固化为查找表，形成log系数表。

       借助FPGA实现图像对数变换，只需将图像像素与查找表一一对应输出。顶层Verilog代码负责实现这一流程。

       使用Vivado与MATLAB联合仿真，展示变换效果。仿真结果表明，变换后的图像对比度提升，暗部细节明显增强。

       Vivado工程设计包括HDMI输入/输出、图像数据采集、缓存管理等关键组件。HDMI输入/输出由Silicon Image公司的SIL和SIL完成，数据通过FDMA传输，然后存入DDR3做缓存。

       顶层代码负责整个流程控制，确保图像处理流程正确执行。

       进行上板调试验证，并进行演示。工程代码通过链接形式提供下载，确保用户能获取所需资源。

程序员最浪漫的表白方式，将情书写在她的照片里，Python简直太厉害啦~

       这光棍节，表弟准备向心仪的女孩表白，决心在节前脱单。

       表弟找到我，求我给他指点迷津。我本不想多事，毕竟他是我表弟，为他洗脚也乐意。我传授了他程序员浪漫的杀手锏：假装给她拍照，然后把情书内容写在照片上，打印出来送给她。

       要实现情书藏于像素，我们用到Python中的Pillow库。由无数像素组成，像素放大后，就是一个个小方格。

       首先，需要安装Pillow库。使用pip安装即可。

       了解Pillow基础，我们先尝试新建并保存，看看效果。运行代码后，一张名为img.jpg的在默认路径下生成。

       我们来看下生成的，萌萌的，正是我们要的风格。

       在学习Python过程中，初学者往往不清楚如何入门，如何系统学习，尤其是当基础知识掌握后，如何进一步提升。我特地准备了丰富的学习资源，包括免费视频教程、电子书籍和源代码。点击（**蓝色字体**）即可获取。还有大佬们随时解答疑问。

       我们尝试重新绘制，加入线条，再次确认操作效果。然后合并两张，观察融合后的效果。一切顺利。

       实战开始，分为三步：创建文案、像素尺寸、字体类型、路径等基本信息；创建小图填充内容；在大图上填充内容；最后，循环遍历每个像素点，将文字嵌入。

       让我们看看表弟心仪女孩的照片，准备开始操作。

       编写代码实现，如下是代码概览。结果生成的效果如下，因上传限制无法完整显示，仅截取部分效果展示。

       字的排列根据尺寸调整，横版照片的字会是横排。

       分享结束，我为各位准备了Python视频教程，包括入门、进阶和实战案例，希望对你们有所帮助。记住，努力是成功的唯一途径，加油！