17 Jul 2025

WebAssembly（WASM）は、ネイティブに近い実行速度のため、畫像およびビデオ?jiǎng)I理に適したバイナリ命令形式です。 1.複數(shù)の言語で中間形式へのコンパイルをサポートし、ブラウザで効率的に実行します。 2。畫像とビデオの処理には大量の計(jì)算が含まれ、WASMはJavaScriptよりも効率的です。 3。使用するときに言語とツールチェーンを選択し、関數(shù)をカプセル化して畫像データを受信し、JSは処理のためにデータをWASMに渡し、結(jié)果を渡します。 4。ビデオ?jiǎng)I理には、フレームレート、同期、メモリ管理の制御が必要であり、JSはフレームをつかみ、処理してから合成のためにWASMに渡します。 5.データ形式の変換、メモリの割り當(dāng)てとリリース、パフォーマンスボトルネックの位置決め、ブラウザの互換性の問題に注意してください。

23 Jul 2025

PHP統(tǒng)合AI畫像処理には、直接実裝できないサードパーティAPIまたはローカルモデルのヘルプが必要です。 2。Google CloudVision APIなどの既製のサービスを使用して、顔認(rèn)識(shí)、オブジェクトの検出、その他の機(jī)能を迅速に実現(xiàn)します。利點(diǎn)は、迅速な開発と強(qiáng)力な機(jī)能です。欠點(diǎn)は、支払いが必要であり、ネットワークに依存し、データセキュリティのリスクがあることです。 3. Tensorflowliteまたはonnxruntimeと組み合わせたImagicickやGDなどのPHP畫像ライブラリを介してローカルAIモデルを展開します。カスタマイズでき、データはより安全で、コストは低くなりますが、開発は難しく、AIの知識(shí)が必要です。 4.混合ソリューションは、APIを使用してローカルモデルの検出と美化に使用するなど、APIとローカルモデルの利點(diǎn)を組み合わせることができます。 5. AI畫像処理APIの選択は包括的です

17 Jul 2025

PythonとOpenCVをマスターするための鍵は、リアルタイムの畫像処理を?qū)g裝するための3つのステップにあります。1。必要なライブラリをインストールし、カメラをテストして畫像を読みます。 2.各フレームでグレースケール、ぼかし、エッジ検出などのリアルタイム処理操作を?qū)g行します。 3.低構(gòu)成デバイスのスムーズな動(dòng)作を維持するために、解像度を削減し、フレームレートを制御し、計(jì)算領(lǐng)域を削減するなど、パフォーマンスを最適化します。

23 Jul 2025

H5Canvas畫像処理フローには、次のものが含まれます。1。寫真をキャンバスにロードする。 2。ピクセルデータの取得。 3。ピクセルアレイの操作。 4。キャンバスを書き戻します。メインスレッドのブロックを避けるために、ウェブワーカーを使用します。具體的な手順は次のとおりです。1。メインスレッドはイメイガタを労働者に送信します。 2。労働者は結(jié)果を処理して返します。 3.メインスレッドはキャンバスを更新します。注ポイントは次のとおりです。クロスドメインの寫真は、IMG.Crossorigin、伝送効率の最適化、互換性テスト、畫質(zhì)制御、労働者數(shù)の合理的な制御を設(shè)定する必要があります。

19 Dec 2024

前回の投稿では、プロットや明るさとコントラストの調(diào)整など、OpenCV での RGB イメージの操作の基本について説明しました。 RGB 色空間は光の強(qiáng)さで色を表現(xiàn)するため、コンピュータのディスプレイに最適です。

18 Apr 2025

このチュートリアルは、AWSサービスを使用してサーバーレスイメージ処理パイプラインを構(gòu)築することをガイドします。 APIゲートウェイ、Lambda関數(shù)、S3バケット、およびDynamoDBと対話するECS Fargateクラスターに展開されたnext.jsフロントエンドを作成します。 th