震撼视野超值享受——ACERV3-771笔记本

Aspire V3是ACER在2012年主打实用效能的全新系列,而V3-7系列则是其中拥有17.3英寸超大屏幕的"台式机替代品",1600×900像素分辨率的震撼视野与杜比音效的组合,完全可以充当家庭影音娱乐终端的角色。这种大屏幕新品的价格一定很贵吗?ACERV3-771的回答是,还真不一定!     

目标千元级 双核平板就应这个价

继Android4.0成为低价平板电脑的标配后,如今699元就能买到双核新品,这是数月前无法想象的事情。那么,这些最新出炉的双核芯片性能到底如何?能否助力千元级平板电脑抢占更多iPad之外的那些高端平板的市场蛋糕呢?     

给卡通人物拍张X光片

近来网上流传一张"Hello Kitty去医院拍了X光片"的图片,让人忍俊不止,大呼有创意。今天我们就照葫芦画瓢,给你喜欢的卡通人物也照张X光片!了解骨骼结构要制作X光的照片,首先要了解骨骼结构。由于我们的对象是动画主角或家中的玩偶,四肢的骨骼基本差不多,根据人体的骨骼结构加以适当     

360全新四核特供机

360手机最近在线上发布其第一款四核特供机DeovoV5。产品采用NVIDIATegra31．2GHz四核处理器,运行内存1GB,内置4GB存储器,支持TD-SCDMA网络,屏幕方面则使用了4．7英寸的TFT．分辨率为720X1280。前后摄像头分别为200／800万像素,电池容量则为1850mAh。     

基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测

实现一种基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测方法。首先采用既能过滤噪声又能保护边缘信息的中值滤波对图像进行平滑处理。然后采用梯度锐化加强边缘像素强度,通过简单的二值化获得图像的初始边缘,系统采用连通区域标记的方法去除位于图像封闭边界内的残留黑块。最后通过实验结果与人工提取的结果比较,进行误差分析,找出本文算法的不足之处,以便对该算法进行改进。实践证明,本文的边缘检测方法对含有噪声点且灰度分布比较均匀的图像有很好的效果。     

明基G1全球最轻薄旋转屏大光圈相机任京发布

2012年6月19日．明基G1全球最轻薄旋转屏大光圈相机（与2012年第二季业界同级旋转屏大光圈相机比较）新品发布会于北京福朋喜来登酒店盛大召开。本次发布会上首度亮相的明基G1数码相机,不仅外观设计轻薄典雅,操作便捷．使用轻松,更因采用明基BenQ历时一年自主研发的F18超大光圈、46X光学变焦镜头,同时搭载1400万像素CMOS感光元件,与3英寸92万像素级270度LED翻转屏幕．及多项先进科技与智慧功能．从而能够为消费者带来前所未有的拍摄乐趣．与无限精彩的创作可能。明基G1的问世．不仅在高端消费类卡片机市场填补了华人品牌空白．甚至在与同类型日韩产品PK较量中也丝毫不落下风。     

时尚全能变形王——华硕Transformer Pad InfinityTF700平板电脑测试

平板电脑华硕Transformer PadInfinity TF700(以下简称TF700)平板电脑在延续Transformer Prime超薄、时尚、多功能并带有变形底座的基础上,升级为Nvidia的Tecgra 3处理器和1920×1200像素全高清屏幕,此外还提供了800万像素摄像头以及丰富的应用程序包。     

如何选购DV数码摄像机?

如今DV数码摄像机在家庭中已经很普及了,不少朋友都计划购买,但是很多人不知道如何选购?下面就谈谈这个问题,让您选购时有个参考!1 CCD像素越高越好DV传感器主要有CMOS和CCD这两种类型,在相同分辨率下,CMOS价格比CCD便宜,但CMOS拍摄的图像质量要比CCD的     

除了像素还有什么?——尼康D800数码单反相机评测

关于尼康D800,自3月下旬上市以来,听到最多的两件事,就是像素超高,以及供货紧张,售价高企。像素的问题,国内外无数发烧友都已经进行过各种各样的测试,对比产品涵盖尼康自家的祖孙三代(D3、D3s、D4),兄弟众人(D700、D7000、     

融合显著性与运动信息的相关滤波跟踪算法

主流的目标跟踪算法以矩形模板的形式建立被跟踪物体的视觉表征, 无法有效区分目标与背景像素, 在背景复杂、目标非刚体形变、复杂运动等挑战性因素影响下容易出现模型偏移的问题, 导致跟踪失败. 与此同时, 像素级的显著性信息与运动先验信息作为人类视觉系统有效区分目标与背景、识别运动物体的重要信号, 并没有在主流目标跟踪算法中得到有效的集成利用. 针对上述问题, 提出目标的像素级概率性表征模型, 并且建立与之对应的像素级目标概率推断方法, 能够有效利用像素级的显著性与运动观测信息, 实现与主流的相关滤波跟踪算法的融合; 提出基于显著性的观测模型, 通过背景先验与提出的背景距离模型, 能够在背景复杂的情况下得到高辨识度的像素级图像观测; 利用目标与相机运动的连续性来计算目标和背景的运动模式, 并以此为基础建立基于运动估计的图像观测模型. 实验结果表明, 提出的目标表征模型与融合方法能够有效集成上述像素级图像观测信息, 提出的跟踪方法总体跟踪精度优于多种当下最先进的跟踪器, 对跟踪场景中的背景复杂、目标形变、平面内旋转等挑战性因素具有更好的鲁棒性.