深度解读安卓系统开发中的图形处理技术

在安卓系统开发中，图形处理技术是至关重要的一环。图形处理技术涉及到了安卓应用程序中的图像、动画、视觉效果等方面，直接影响用户体验和应用性能。本文将从多个角度深度解读安卓系统开发中的图形处理技术。

1. 图形处理的基础

图形处理技术的基础在于安卓系统的图形架构。安卓系统使用Skia作为图形库来处理2D图形，使用OpenGL和Vulkan来处理3D图形。Skia是一个开源的2D图形处理库，包括了各种绘图功能，如图像合成、滤镜效果、文本渲染等。OpenGL和Vulkan则是用来处理3D图形渲染，提供了强大的图形处理能力。

2. 图形渲染管道

在安卓系统中，图形渲染管道是实现图形处理的核心机制。图形渲染管道包括顶点着色器、片元着色器等处理单元，通过管道中的各个阶段处理顶点数据和纹理数据，最终将图形渲染到屏幕上。开发人员可以通过自定义着色器和管线配置来实现各种复杂的图形效果。

3. 图像处理

图像处理是安卓应用中常见的需求，如图片的加载、缩放、裁剪、滤镜等。安卓系统提供了Bitmap和Drawable两种图像处理方式，开发人员可以通过Bitmap类来操作像素级别的图像处理，也可以使用Drawable类来处理矢量图形。安卓系统还支持GPU加速的图像处理，可以加快处理速度并节省资源。

4. 动画效果

动画效果是提升用户体验的关键因素之一。在安卓系统中，动画效果可以通过属性动画、帧动画、揭露动画等方式实现。属性动画可以对任意对象的属性进行动画处理，帧动画逐帧播放预先定义的图像序列，揭露动画通过动态显示和隐藏视图来创建炫酷的效果。

5. OpenGL和Vulkan

为了实现高性能的3D图形处理，安卓系统引入了OpenGL和Vulkan这两种图形API。OpenGL是跨平台的图形API，支持2D和3D图形渲染，已经成为行业标准。而Vulkan则是一种面向现代硬件的低开销、高性能的图形和计算API，能够更充分地利用多核处理器和多线程处理。

6. 性能优化

在图形处理中，性能优化是至关重要的。安卓开发人员可以通过减少图像资源的大小、优化绘制流程、避免内存泄漏等方式来提升应用的性能。对于复杂的图形处理需求，合理利用GPU加速和多线程处理也是提升性能的有效手段。

安卓系统开发中的图形处理技术涵盖了多个方面，从底层的图形库到高级的动画效果，都需要开发人员深入理解和灵活运用。通过对图形处理技术的深度解读，开发人员可以更好地优化应用性能，提升用户体验。

---

安卓开发中矢量图的绘制及动画

矢量图也称为面向对象的图像或绘图图像，是根据几何特性来绘制的图形，在安卓开发中可以使用失量图代替原来的图片资源，矢量图具有占用空间小和可以随意缩放但不失真的优势，在我的多个项目中都有运用。

通过学习和实践，我总结了一些与矢量图相关的知识，方便今后更好的使用矢量图，同时也可以供大家查阅参考。

绘制矢量图之前需要先定义画布的宽高，后续的绘制效果都展示在这个画布上。在绘制过程中需要输入的坐标就是这个画布上的点。

安卓的矢量图常见于 drawable 文件夹下，是一个xml文件，由 vector 标签包裹，在 vector 标签中可包含多个 path 标签，依次叠加显示。

在矢量图中最重要的就是 path 属性，图像的样式就是由 path 属性中的数据绘制而成，这些数据由不同的命令组合而成，下面就介绍一些矢量图的绘制命令。

将前面的命令示例连接起来就可以生成一个完整的图像，它大概长这个样子：

画布的尺寸为500x500，图上的顶点是200,10的位置，也是我们开始作图的起点。通过这个图片可以更好的理解每一个绘图命令。

安卓中可以为矢量图添加动画效果，这样用户就可以看到一个动的图片，可以一定程度的提高app的交互效果。矢量图动画是图形内部的变化，可以做到View动画无法实现的效果。

这种动画针对的是矢量图中 path 字段的值，通过连续改变 path 字段的值而达到产生动画的效果。

注：pathData动画所需的AnimatedVectorDrawable最低要求API等级为25

实现一个矢量图动画需要以下几步： 1. 准备起始状态和结束状态的矢量图两张。 2. 创建动画配置文件。 3. 创建动画矢量图文件。 4. 启动动画。

基于这种要求，我准备了两个矢量图：

控制动画运行的是一个 objectAnimator ，此处把 objectAnimator 包裹在一个 set 中也是可以的，说白了就是执行这个动画文件。duration 用来指定动画的持续时间。propertyName 中的pathData指的就是矢量图中的pathData。valueFrom 和 valueTo 一个是起始路径，一个是结束路径，可以想到，这个动画就是在持续修改pathData，从而达到展示动画的效果。而 valueFrom 和 valueTo 的值是直接从先前准备的矢量图中复制过来的，所以那个结束状态的矢量图中唯一有用的东西就是pathData属性，没有那个文件也无所谓。valueType 这里必须填写pathType，这是专门用来计算path的类型。

此时，文件的最外层由 animated-vector 包裹，同时需要添加一个 drawable 参数，这个 drawable 用于指定动画应用于那个矢量图上，我们是要从未启用状态变成启用状态，所以是在未启用状态开始执行动画，在动画未开始的时候展示的也是未启用状态。此处我们指定为 @drawable/icon_filter_off 。 内部有一个 target 标签，这个标签可以有多个，分别对应不同的动画，但同一个 path 只能应用一个动画。name 用于指定要执行动画的 path 。status正是我们为右下角小图标path设置的名称。animation 用于指定需要执行的动画。此处引用我们刚刚创建的动画资源 @animator/filter_turn_on 。 当我们创建好动画矢量图之后，页面中引用的资源就不再是之前的静态矢量图了，需要把 ImageView 的图片替换成 @drawable/animated_filter_on

经过这么多的步骤，我们终于做出了一个矢量图动画，而且是一个。说实话，有点累，然而我这个状态切换的动画一套就要两个，所以我又加了一个回来的动画和对应的动画矢量图，一共六个文件，完成了筛选状态的两个切换动画。这还是比较简单的实现方式，对于两种状态切换的动画，网上还有一种使用selector的方式，这种方式更麻烦，而且使用方法并没有简单一些，所以我的选择是在需要切换状态的时候更改 ImageView 的图片资源，然后再执行动画。

trimPath动画相当于是改变了矢量图绘制的位置，是从头开始画还是从80%的位置开始画，然后再动态的修改这个百分比，从而达到动画的效果。理解起来倒不是很难。

先放一个我使用trimPath动画做的loading效果，这个动画效果被我用在LoadingDialog中，在界面加载的时候会重复播放这个动画。

android:name=load 不用多说，这个是我们做动画时路径名称。这里为了让心电图路径更清晰，我设置了描边宽度为20( android:strokeWidth=20 )，同时还要设置描边的颜色才能展示出来。后面的 android:trimPathStart=0 和 android:trimPathEnd=0 是本次trimPath动画的重点。

这两个属性都设置为0是因为动画的起始帧都为0，然后通过 objectAnimator 慢慢把这两个属性变为1，这样一个慢慢增长的动画就形成了。网络上一个横线变成搜索按钮的示例是将这两个属性分别应用到了两个 path 上，而我是将两个属性同时应用到一个 path 上，原理都是一样的。

在配置文件中，我将两个动画都设置为3秒且循环播放，起始点的动画慢于终点的动画1秒，达到只画中间1秒间隔线段的效果。和路径变形动画的区别是 android:valueType=floatType ，我们只需要计算从0到1的数字，然后应用到 trimPathStart 和 trimPathEnd 字段上。至此，loading的动画就配置完了。

这一步已经没什么可说的了，就是将指定的矢量图中指定的路径设置一个指定的动画。

通过几天的学习，已经大致掌握了矢量图的展示及动画的制作，但这一套流程下来成本比较高，是程序员方式的动画制作流程。除了制作成本，创意成本也是相当高的，一个好的创意能极大的提升用户体验，而好多时候我们的创意能够被实现也是很困难的。希望以后能实现一些更好的效果，让用户使用起来更舒服。

SVG—最简单的SVG动画 SVG路径（path）中的圆弧(A)指令的语法说明及计算逻辑 Android中的矢量图 Android高级动画（2）

什么是图像识别技术？

图像识别技术，也称为计算机视觉（Computer Vision，CV），是一种将数字图像转换为机器可读信息的技术。 它是一种处理和分析图像颜色、形状、大小、纹理等特征的方法，以便让计算机能够对图像进行分类、识别或理解。 图像识别技术通常包括以下步骤：1. 图像采集：通过数字相机、扫描仪或其他设备采集原始图像数据。 2. 图像预处理：对原始图像进行去噪、增强、边缘检测、滤波等处理，以提高图像质量并减少后续处理的复杂性。 3. 物体检测与分割：通过算法和模型，将图像中的不同物体分离出来，并确定它们的位置和形状。 4. 特征提取：从图像中提取出有代表性的特征，如颜色、形状、纹理等。 5. 模式识别：通过预训练模型或深度学习算法，将提取出的特征与已知的模式进行比较，以对图像进行分类、识别或理解。 图像识别技术在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、智能家居、医疗诊断、安全监控、文物保护等。 随着计算机硬件和软件的不断提升，图像识别技术的应用也将越来越广泛。

基于安卓系统的App开发技术分析与研究(基于android的app的设计与开发)

软件开发流程是一个逐步渐进的过程，将整个软件开发过程划分为顺序相接的四个阶段，每个阶段完成全部规定的任务后再进入下一个阶段，一个软件从开始到最后一共需要以下几个流程：

一．初始需求阶段

●用户提出需求：确定项目开发的目标和范围，与其可行性。

●分析需求规格：敲定主要功能模块，确定开发周期和报价。

●需求讨论规划：双方面谈，将软件需要实现的各个功能进行详细需求分析调整。

二．合同原型阶段

●签署开发合同：双方签订合同，客户支付预付款并提供人力、物力及相关协助。

●原型详细设计：将需求分析转化成未来系统符合用户期望的原型设计。

●开需求评审会：原型设计完成后，客户审核并确认具体设计，供应商开始编写实现。

三．个性化开发阶段

●软件开发设计：对整个软件系统进行设计，如系统框架设计、数据库设计等，为系统开发一个健壮的结构并调整设计使其与实现环境相匹配。

●程序开发编码：在开发构建阶段，由供应商程序员根据详细设计及计划，将所有应用程序功能开发并集成为产品。

●软件测试阶段：测试要验证对象间的交互作用，验证软件中所有组件的正确集成，检验所有的需求已被正确的实现,识别并确认缺陷在软件部署之前被提出并处理。

四．交付维护阶段

●产品软件部署：部署的目的是成功的生成版本并将软件分发给最终用户。

●正式验收交付：要确定软件、环境、用户是否可以开始系统的运作，交付阶段的重点是确保软件对最终用户是可用的。

●后期项目维护：软件产品发布后，根据需求变化或硬件环境的变化对应用程序进行修改。

以上就是软件开发流程的四个阶段，但在软件开发过程中并不是必须按照这个进行的，可以根据项目的大小周期适当调整，从中找到最贴近自己公司情况开发流程。

逻辑思维软件

深度解析OPPO R9s处理器

OPPO R9s作为一款颇受欢迎的手机，在市场上备受瞩目。而其中的处理器也是不容忽视的部分，它直接决定了手机的性能表现。那么，OPPO R9s的处理器实际上是怎样的呢？

处理器型号：骁龙625

OPPO R9s采用了高通骁龙625处理器。该处理器是中低端芯片中的佼佼者，拥有8个ARM Cortex A53内核，最高主频达2.0GHz，支持Adreno 506 GPU图形处理器。骁龙625使用14nm制程工艺，相比于28nm制程工艺有明显的功耗优势，整体性能也更加卓越和稳定。

运行速度：速度较快

通过实测可以得知，OPPO R9s的运行速度是非常快的，具有很高的反应速度。它不仅可满足普通用户日常使用的需求，还可以流畅地运行大多数高清游戏和应用程序。同时，骁龙625还采用了优化技术，包括了Vulkan API、OpenCL 2.0等等，可以进一步提高其性能表现。

游戏体验：流畅不卡顿

作为一款智能手机，游戏性能也是非常重要的。骁龙625拥有强大的Adreno 506 GPU图形处理器和Hexagon 546 DSP，能够同时支持Vulkan API和OpenGL ES 3.1+，可以流畅运行3D游戏，而且运行速度非常快，画面细腻柔和，不卡顿，可谓是极佳的游戏体验。

功耗和发热：比较省电

在实际使用过程中可以发现，OPPO R9s的电池续航能力很出色，要归功于骁龙625处理器的出色节能特性。它采用了14纳米制造工艺，相比28纳米的前代芯片，功耗同样也有所减少，加上优化后的Kryo CPU架构，大大缩小了CPU功耗，因此电池续航能力较高。同样，在置于负荷中时也不容易过热。

总结

从处理器方面来说，OPPO R9s绝对是一款值得拥有的手机。其搭载了高通骁龙625处理器，同时又具有很高的反应速度、流畅的游戏体验和出色的节能特性。无论是日常的使用还是打游戏，都能表现出难以置信的速度和表现力。

各类场景应用中涉及的AI算法汇总

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

内容安全，目标检测，图像识别，智能视觉生产，图像搜索，图像分割，物体检测，图像分类，图像标签，名人识别，概念识别，场景识别，物体识别，场景分析，智能相册，内容推荐，图库管理，网红人物识别，明星人物识别，图像搜索，商品图片搜索，版权图片搜索，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，菜品识别，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，智能识图，拍照搜商品，精准广告投放，电商导购，图像分析，图像理解，图像处理，图像质量评估，场景识别，物体识别，场所识别，图像自训练平台，图像分类，目标检测，图像分割，关键点检测，图像生成，场景文字识别，度量学习，图像识别，图像比对，图像分类使用手册，图像分类API文档目标检测使用手册，目标检测API文档Logo检测使用手册，Logo检测API文档，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，车牌识别，相册聚类，场景与物体识别，无限天空，图像识别引擎，黄色图片识别，暴力图像识别，工业轮胎智能检测，肋骨骨折识别，显微识别，图像处理，广告识别，人脸算法，人体算法，图像识别，图像增强，OCR，图像处理，ZoomAI，智能贴图，智能制作，质量评价，图像识别，智能鉴黄，图像识别，实时手写识别，唇语识别，通用文字识别，手写文字识别，图像技术，图像识别，图像审核，图像搜索，图像增强，图像特效，车辆分析，图像生成，绘画机器人独家，动漫化身独家，像素风独家，超清人像独家，图像融合，换脸技术，神奇变脸，图像风格化，证件照生成，线稿图像识别，宝宝检测，图像分类，圉像深度估计，天空分割，食物分割，猫狗脸技术，食物识别独家，图像美学评分，车辆分析，车型识别，车型识别（含指导价），车型识别（含配置参数），车标识别，人脸识别（活体），车牌识别，表情识别，安全帽识别，计算机影像，计算机视觉，聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互，图像视频分析，Logo检测，内容审核，智能批改，笔记评估，思维导图评估，物体检测，物体识别。

二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

人脸分割人脸识别，无，人体分析HAS，识别人的年龄，性别，穿着信息，客流统计分析，智能客服，热点区域分析，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，换脸甄别，人脸支付，人脸核身，人像变换，人脸试妆，人脸融合，人体分析，手势识别，人脸验证与检索，人脸比对，人脸比对sensetime，人脸水印照比对，静默活体检测，静默活体检测sensetime，人脸检测和属性分析，人脸特征分析tuputech，配合式活体检测，人脸安防，计算机视觉，智能应用服务，人脸查询人脸分析人脸统计名单库管理人脸布控，人脸应用，人体应用，人体查询，车辆查询车辆分析车辆统计车辆布控车辆名单库管理，车辆应用，人脸图像识别人体图像识别车辆图像识别，图像识别，图像比对，人脸比对，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，人脸检测，人脸比对，人脸搜索，人脸关键点，稠密关键点，人脸属性，情绪识别，颜值评分，视线估计，皮肤分析，3D人脸重建，面部特征分析人体识别，人体检测，人体关键点，人体抠像，人体属性，手势识别人像处理，美颜美型，人脸融合，滤镜，声纹识别支付，语音合成，语音合成，声纹识别，语音唤醒，人脸识别引擎，摄像头人脸识别，图片人脸检测，身份识别，人脸识别，人脸属性，人体识别，声纹识别，衣服检索及聚类，语音分析，声纹识别，说话人归档，人脸和人体识别，人脸检测，手势识别，人脸与人体识别，人脸识别云服务，人脸识别私有化，人脸离线识别SDK，人脸实名认证，人像特效，人体分析，人脸技不，皮肤分析独家，头部分割，宏观人脸分析，人脸关键点检测，微观人脸分析独家，头发分析独家，五官分割，头发分割人体技术，人体外轮廓点检测独家，精细化人像抠图，人体框检测，肢体关键点检测，人像分割，服饰识别，手势识别，皮肤分割，人脸，说话人识别，人脸检测识别，人脸1：1比对，人脸检测，AI人脸/人形车辆，大数据人像图片防伪，QoS保障，CDN，表情识别，举手动作识别，人脸检测，网络切片，边缘计算，人脸分析，人脸检测，人脸搜索，人体分析，手势识别，着装检测，人脸识别，行为检测，人脸识别，人形检测，行为分析，人脸检测，人脸跟踪，人脸比对，人脸查找，人脸属性分析，活体检测，声音指纹，声纹识别。

三、视频

视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，

四、ocr文字识别

手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，增值税发票核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别，银行卡识别，名片识别，身份证识别intsig，营业执照识别intsig，增值税发票识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD，身份证识别，增值税发票识别，营业执照识别，火车票识别，出租车发票识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，色情内容过滤，政治人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，身份证识别，驾驶证识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎，身份证识别，图片文字识别，通用文字识别，身份证识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别，身份证识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别，银行卡识别，身份证识别，字幕识别，网络图片识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR，身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录

五、自然语言NPL

文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语义解析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，

6、知识图谱

知识图谱，药学知识图谱，智能分诊，腾讯知识图谱，无，药学知识图谱，智能分诊，知识理解，知识图谱Schema，图数据库BGraph，知识图谱，语言与知识，语言处理基础技术，语言处理应用技术，知识理解，文本审核，智能对话定制平台，智能文档分析平台，智能创作平台，知识图谱，实体链接，意图图谱，识别实体，逻辑推理，知识挖掘，知识卡片

7、对话问答机器人

智能问答机器人，智能语音助手，智能对话质检，智能话务机器人，无，电话机器人，NeuHub助力京东智能客服升级，腾讯云小微，智能硬件AI语音助手，对话机器人，无，问答系统对话系统智能客服，Replika对话技术，客服机器人，智能问答，智能场景，个性化回复，多轮交互，情绪识别，智能客服，金融虚拟客服，电话质检，AI语音交互机器人，中移云客服·智能AI外呼，人机对话精准语义分析

8、翻译

协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，图片翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中

9、声音

便携智能语音一体机，语音合成声音定制，语音合成，一句话识别，实时语音识别录音文件识别，客服电话，语音录入，语音指令，语音对话，语音识别，科学研究，安防监控，声音分类，语音合成，语音识别，实时语音转写，定制语音合成，定制语音识别，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，语音识别，语音合成，声纹识别，语音识别，语音听写，语音转写，实时语音转写，语音唤醒，离线命令词识别，离线语音听写，语音合成，在线语音合成，离线语音合成，语音分析，语音评测，性别年龄识别，声纹识别，歌曲识别，A.I.客服平台能力中间件，语音识别，语音交互技术，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，远场语音识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，语音合成，实时语音识别，长语音识别，语音识别，语音合成，波束形成，声源定位，去混响，降噪，回声消除，分布式拾音，语音识别，语音唤醒，语音合成，声纹识别，智能语音服务，语音合成，短语音识别，实时语音识别，语音理解与交互，离线唤醒词识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，电话语音识别，语音唤醒，离线语音识别，离线命令词识别，远场语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音技术，短语音识别，实时语音识别，音频文件转写，在线语音合成，离线语音合成，语音自训练平台，语音交互，语音合成，语音识别，一句话识别，实时短语音识别，语音合成，语音唤醒，本地语音合成，语音翻译，语音转文本，短语音听写，长语音转写，实时语音转写，语音内容审核，会议超极本，语音交互技术，语音识别，语义理解，语音合成，音频转写，音视频类产品，语音通知/验证码，订单小号，拨打验证，点击拨号，数据语音，统一认证，语音会议，企业视频彩铃，语音识别，语音文件转录，实时语音识别，一句话语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音评测，通用语音评测，中英文造句评测，在线语音识别，语音识别，语音唤醒，语音合成，语音合成，语音识别，语音听写，语音转写，短语音转写(同步)，语音识别，语音 情感 识别

十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测，商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，强化学习，智能地图引擎，内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，个性化与推荐系统，推荐系统，舆情分析，舆情标签，智慧教育，智能语音评测，拍照搜题，题目识别切分，整页拍搜批改，作文批改，学业大数据平台，文档校审系统，会议同传系统，文档翻译系统，视频翻译系统，教育学习，口语评测，朗读听书，增强现实，3D肢体关键点SDK，美颜滤镜SDK，短视频SDK，基础服务，私有云部署，多模态交互，多模态 情感 分析，多模态意图解析，多模态融合，多模态语义，内容审查器，Microsoft基因组学，医学人工智能开放平台，数据查验接口，身份验证（公安简项），银行卡验证，发票查验，设备接入服务Web/H5直播消息设备托管异常巡检电话提醒，音视频，视频监控服务云广播服务云存储云录制，司乘体验，智能地图引擎，消息类产品，视频短信，短信通知/验证码，企业挂机彩信，来去电身份提示，企业固话彩印，模板闪信，异网短信，内容生产，试卷拆录解决方案，教学管理，教学质量评估解决方案，教学异常行为监测，授课质量分析解决方案，路况识别，人车检测，视觉SLAM，高精地图，免费SDK，智能诊后随访管理，用药管家，智能预问诊，智能导诊，智能自诊，智能问药，智能问答，裁判文书近义词计算，法条推荐，案由预测，

计算机图形图像处理相关的论文

随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。然而我们该如何写有关计算机图形图像处理的论文呢?下面是我给大家推荐的计算机图形图像处理相关的论文，希望大家喜欢!

计算机图形图像处理相关的论文篇一

《计算机图形图像处理技术分析》

摘 要：随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，Photoshop、CAE、CAD等计算机图形图像处理软件被广泛的应用在各个领域，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。在未来的发展过程中，要不断改进和完善计算机图形图像处理技术，推动计算机图形图像处理技术更加广泛的应用和发展。本文简要介绍了计算机图形图像处理技术，阐述了计算机图形图像处理技术的应用。

关键词：计算机;图形图像;处理技术

中图分类号：TP391.41

计算机图形图像技术以计算机网络系统为平台，实现了人们主观意识中图像和真实存在的图形之间的相互结合，各种各样的计算机图形图像处理软件，为人们的主观处理和操作提供了很多的便利，随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

1 计算机图形图像处理技术概述

1.1 基本含义

计算机图形图像处理技术是指通过几何模型和数据将描述性的形象或者概念在计算机系统软件中进行存储、定稿、优化、修改和显现。计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1]，以及对图像进行形式转换，如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。

1.2 基本组成

计算机图形图像处理技术的基本组成主要包括计算机硬件设备和计算机图形图像处理软件。计算机硬件设备性能的好坏对于计算机图形图像处理效果有着直接的影响，计算机图形图像处理软件将终端的显示和计算机结合在一起，由于计算机图形图像处理技术自身具有设计、存储、修改等功能，可以迅速整合图片数据，不仅可以保障计算机图形图像的处理效果，也可以有效地提高计算机中央处理器和计算机图形图像处理软件的运行效果。键盘和鼠标作为终端的输入设备，可以完成对图形的修改和定位，并且利用显示器、绘图仪、打印机等显示设备和输出设备，可以完整的保存计算机图片。

1.3 基本功能

计算机图形图像处理技术主要具有五个基本功能：对话、输入、输出、存储和计算。对话功能是指利用通讯交互设备和计算机显示器实现人机交流。输入和输出功能是指计算机图形图像处理软件可以随时输入和输出相关的图形图像。存数功能是指实时监控计算机的图形图像数据进行有效的检索和维护。计算功能是指计算机图形图像处理软件对相关的图形图像进行必要的数据交换和计算分析。

1.4 计算机图形图像处理技术的运行环境

计算机图形图像处理技术的硬件配置主要包括工作站和微型机，软件配置就是建立在工作站和微型机上的运行软件。计算机图形图像处理技术的工作站软件主要有TDI和Alias两种，工作站的软件主要负责处理计算机工作站中的各种图形图像处理。微型机上的计算机图形图像处理软件主要包括3DStudio、Winimage：morph和Photoshop等，3DStudio是微型机上的一种最主要的图形图像处理软件，被广泛的应用在多个计算机系统中;Winimage：morph是一种常用的二维图形图像处理软件，可以将一个图形或者图像制作成另外一个图形或者图像;Photoshop是一个非常专业的图形图像处理软件，其支持图形图像资料的分色制版，给人们进行图形图像处理带来很多的便利。

2 计算机图形图像处理技术的应用

2.1 用户接口

人们利用计算机系统的用户接口来操作多种计算机软件，计算机图形图像处理技术和用户接口的有效结合，借助于计算机操作系统构建友好的人机交互用户图形界面，极大地提高了计算机图形图像处理的简便性和易用性。近年来，微软公司普及和推广的图像化windows系统，充分发挥了计算机图形图像处理技术和用户接口全面融合的重要作用。

2.2 动画与艺术

随着计算机科学技术的快速发展，计算机硬件设备和计算机图形学也在蓬勃发展，静态的图形图像已经很难再满足人们对高质量、优质的、动态的图形图像的巨大需求，因此近年来，计算机动画技术蓬勃发展，特别是一些美术设计人员，多是依靠计算机图形图像处理软件来进行艺术创作。计算机图形图像处理技术的快速发展，同时推动了艺术设计技术的应用和开发，例如，3DS Studio Max三维设计软件和Photoshop二维平面设计软件[2]。

2.3 可视化科学计算

近年来，我国社会主义市场经济快速发展，各个领域的信息通信越来越频繁，计算机网络技术的广泛应用和普及，使得计算机系统数据库中的信息量日益庞大，计算机数据处理和分析技术面临着严峻的考验。相关的技术操作人员利用计算机数据处理和分析软件，很难准确、快速地从计算机的数据库系统中检索出需要的信息数据，难以总结出数据信息的共性和特征。通过将计算机数据处理技术和计算机图形图像处理技术有效的结合起来，可以通过计算机图形图像技术将大量的复杂结构的信息数据进行归类，操作人员通过计算机数据处理软件可以对有共性特征和本质特征的数据信息进行快速检索，极大地提高了计算机数据处理和分析的效率。可视化的科学计算技术最早出现在美国的科学协会研讨中，目前，可视化的科学计算技术被广泛的应用在气象分析、流体力学、医学等领域中[3]，特别是在医学领域，利用可视化的科学计算技术可以实现高精度的远程控制和操作，可以应用在远程的脑部手术中，突破医学难题。在未来的发展过程中，可视化的科学计算技术将会在更多的领域发挥更加重要的作用。

2.4 工业制造和设计

目前，计算机图形图像处理技术在工业制造和设计领域应用的最为广泛，特别是二维三维CAD和CAE等计算机图形图像处理软件，不仅在工业生产的产品制造和产品设计过程中，还有土木工程领域，甚至是集成电路、网络分析和电子线路等电子电工领域都有着广泛的应用。在高精度的工业制造和设计领域中，利用计算机图形图像处理软件，可以在很短的时间内完成高精度的图形图像设计和画图，极大地提高了技术人员的工作效率，同时，标准的计算机图形图像处理程序，提高了工业制造和设计的精确度，有效地降低了设计误差。由于工业产品多是批量化的制造和生产，利用计算机图形图像处理技术，可以极大地提高企业批量化的运行效率和生产质量，降低工业产品的质量检测投入成本，为工业企业带来了更大的经济效益。

3 结束语

计算机图形图像处理技术的广泛应用和快速发展，推动了多个领域的技术革新，充分发挥人们的想象和创造力，创造出很多独特新奇的图形图像效果，丰富人们的日常生活，同时也为企业节约了很多的图形图像处理成本，提高了产品竞争力。在未来的发展过程中，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。

参考文献：

[1]韩晓颖.浅谈计算机图形图像处理技术[J].福建电脑，2011(10)：83-84.

[2]和晓娟.计算机图形图像处理技术的探讨[J].信息与电脑(理论版)，2013(11)：164-165.

[3]王应荣，王静漪.计算机图形图像处理技术[J].天津理工学院学报，2012(03)：6-10.

作者简介：刘倩(1981-)，女，满族，硕士，讲师，研究方向：图形图像处理与多媒体技术。

作者单位：宁夏大学 数学计算机学院，银川

---

---

相关标签： 深度解读安卓系统开发中的图形处理技术、

上一篇：揭秘安卓系统开发中的多媒体处理技术要点

下一篇：如何打造具有可扩展性的安卓应用开发技巧大