在本文中，我们将深入探讨如何使用 object-fit 将图像适应到特定的空间中，以及如何使用 object-position 在该空间中进行精确定位。...在过去，我们要么在图像编辑器中裁剪图像，要么通过设置宽度/或高度约束来调整图像大小（这不是一个完美的选择），或者执行某种复杂的裁剪，或者可能转而使用背景图像（如果图像不仅仅是为了装饰的话）。...object-fit 属性为图像提供了background-size为背景图像所做的功能：它为图像在指定区域内的显示提供了选项，如果需要，可以隐藏部分图像。...所以，如果我们有一个300px乘300px的图像，并将其尺寸设置为300px乘200px，图像会出现扭曲。 object-fit 属性为我们提供了图像在该调整后的内容框内显示的选项。...但实际上并不完全如此，因为这样会使图像定位到左边，而不是居中，这是object-fit的默认设置。结合object-position，object-fit为图像在容器内的定位提供了更多的选项。
图1 为什么我们的视线会第一眼看到黑色的拼图 （图像来源：pexels网站） 我把这个检查表称为“决定视线顺序的优先法则”。 这听起来有一些拗口，我将其简化一些称之为“六项优先法则”。...因为焦点的优先级比明亮和位置的优先级更高 不同 接下来，我们的视线会关注不同之处。 这就是为什么图1中的黑色拼图会一下子吸引我们的视线的原因。...如果图像中没有运动元素， 每个元素都处在焦点位置，各个元素也没有明显的不同， 那么我们的视线会关注那些更明亮的颜色。这也解释了为什么很多数字图像的标题是白色的。...就像在图1中，因为背景是白色的， 所以黑色的拼图是与众不同的，不同也表示了更高的关注优先级。 更大 在优先级列表中，第5项是更大。 我们的视线更容易关注取景框中那些更大的元素。...你的视线一下子就会关 注到站在前面的女人，同时也因为她处于更明亮的位置，看 起来也比镜头中的其他人占据更大的版面（图像来源：肯特 布罗/pexels网站） 你会发现主演或者主唱会站在V形队伍的最前面。
三、背景图像概述 在本章第1节“背景样式概述”，我们已经给大家分析了在CSS中控制元素的背景样式包括背景颜色和背景图像，其中控制元素的背景图像涉及到的属性比较多，下面稍微给大家讲解一下，以便为读者理清后面的学习思路...3、background-position background-position属性定义了背景图像在该元素的位置。...image.png 定义背景图像在元素的位置，一般需要定义背景图像的横向位置和纵向位置，例如上图定义了背景图像在横向距离元素左边80px，在纵向距离元素顶边40px。...因此在这里设置了div元素的宽width和height，其中width值和height值跟图片实际的宽度和高度一样。...这跟hr本身特点有关，在CSS进阶“hr的CSS设置”这一节我们会详细讲解到。 注意：设置有背景图片的元素的宽或高大于背景图片本身的宽或高，才会有平铺效果。
指定背景图像在元素中出现的位置。... 百分比 用长度值指定背景图像在元素中出现的位置。可以为负值。 center 背景图像横向或纵向居中。 left 背景图像从元素左边开始出现。... 百分比 用长度值指定背景图像在元素中出现的位置。可以为负值。 auto 背景图像的真实大小。...cover 将背景图像等比缩放到完全覆盖容器，背景图像有可能超出容器。 contain 将背景图像等比缩放到宽度或高度与容器的宽度或高度相等，背景图像始终被包含在容器内。...repeat-x 背景图像在横向上平铺 repeat-y 背景图像在纵向上平铺 repeat 背景图像在横向和纵向平铺 no-repeat 背景图像不平铺 round 当背景图像不能以整数次平铺时
视网膜屏幕（retina屏幕）清晰度解决方案 视网膜屏幕指的是屏幕的物理像素密度更高的屏幕，物理像素可以理解为屏幕上的一个发光点，无数发光的点组成的屏幕，视网膜屏幕比一般屏幕的物理像素点更小，常见有2...图像在视网膜屏幕上显示的大小和在一般屏幕上显示的大小一样，但是由于视网膜屏幕的物理像素点比一般的屏幕小，图像在上面好像是被放大了，图像会变得模糊，为了解决这个问题，可以使用比原来大一倍的图像，然后用css...percentage：用百分比指定背景图像大小。不允许负值。 auto：背景图像的真实大小。 cover：将背景图像等比缩放到完全覆盖容器，背景图像有可能超出容器。...contain：将背景图像等比缩放到宽度或高度与容器的宽度或高度相等，背景图像始终被包含在容器内。 下面来使用这张图片作为背景缩放一下看看。 ?...contain：将背景图像等比缩放到宽度或高度与容器的宽度或高度相等，背景图像始终被包含在容器内。 ?
但是在计算机的世界里，数据都是在离散空间中进行表示，对于图像而言，基本的计算单元就是像素点。...至此，不难理解，离散数据（例如图像）上的微分操作完全可以转换为卷积操作。 当数组维度更高，变成二维数组呢？...在图像融合任务中，前景放置在背景上时，需要保证两点： 前景本身主要内容相比于背景而言，尽量平滑； 边界处无缝，即前景、背景在边界点位置上的像素值，需要保持边界一致。...S是背景图片， 是合并后目标图像中被前景所覆盖的区域，则 是 的边界。设合并后图像在 内的像素表示函数是 ，在 外的像素值表示函数是 。...代码实现 函数代码已经收录在了 OpenCV 的官方函数 seamlessClone 里：github source code 使用的时候，需要三张图片：前景图、背景图、mask图（指明前景图中需要融合的区域
同时，与现有的语义/实例预测任务不同，Cam4DOcc不仅关注对邻近前景对象的预测，还注重对自动车辆更可靠导航需求的周围环境背景的占据估计。...2D-3D基于实例的预测：许多现成的2D BEV实例预测方法可以使用全景摄像头图像预测未来的语义。第三种基线是通过沿着z轴复制BEV占据网格到车辆高度来获取3D空间中预测的GMO，如图3c所示。...可以看出，该基线假设行驶表面是平坦的，并且所有移动对象具有相同的高度。我们不评估此基线对GSO的预测，因为通过复制来提升2D结果对于模拟比GMO更复杂结构的大型背景是不适当的。...图5显示了由我们的OCFNet和CFNet†预测的nuScenes GMO占据情况的结果，表明仅使用有限数据训练的OCFNet仍然可以合理地捕捉GMO占据网格的运动。...这个实验揭示了Cam4DOcc为什么在占据预测任务中建议使用膨胀的GMO注释的原因：仅使用摄像机图像预测可移动对象的复杂未来3D结构非常困难，而预测膨胀的GMO可能促进更可靠和更安全的自动驾驶导航。
1、属性说明 1.1、background-image background-image 属性为元素设置背景图像。 元素的背景占据了元素的全部尺寸，包括内边距和边框，但不包括外边距。...1.4、background-repeat background-repeat 属性设置是否及如何重复背景图像。默认地，背景图像在水平和垂直方向上重复。 值 描述 repeat 默认。...1.5、background-size background-size 属性规定背景图像的尺寸。 值 描述 length 设置背景图像的高度和宽度。第一个值设置宽度，第二个值设置高度。...percentage 以父元素的百分比来设置背景图像的宽度和高度。第一个值设置宽度，第二个值设置高度。如果只设置一个值，则第二个值会被设置为 "auto"。...contain 图片宽度和高度比例不变，容器内至少有一张完整的图，容器留白区，铺不下的再裁掉。 1.6 background-clip background-clip 属性规定背景的绘制区域。
从RGB/BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间 不难发现，上一篇文章中的彩色花朵图与图1其实是一副图像，只是前者是彩色图像，后者是灰度图像。...我们也可以利用一些图像处理工具来观察RGB色彩空间与HSV色彩空间的对应关系，如PS就是非常好的图像处理工具，打开PS，选择前景色或背景色，会显示一个颜色选择窗口，如图5所示。...将RGB色彩空间中的R、G、B分别调整为255、255、0，即黄色。RGB的黄色对应了HSV色彩空间中H=60的颜色，如果正好是光谱颜色，那么S = V = 100%。...表2是将图像在RGB/BGR色彩空间与HSV色彩空间之间转换时需要使用的色彩空间转换吗。 下面的代码将BGR色彩空间的图像（flower.jpg）与HSV色彩空间互相转换，并保存转换结果。...其中图6是原图，图7是转换到HSV色彩空间的图像。图8是读取的HSV色彩空间的图像。图9是从HSV色彩空间转换到BGR色彩空间后的效果。
如今，在高度约束的环境下，传统的案例已经获得了近乎完美的表现，在这种环境中，对姿势（上一期已经分享了姿势感知模型）、光照、表达和其他非同一性因素的控制是严格的。...05 色度不变图像 本次分享的新方法讨论并实现了基于先前导出的肤色模型的光照不变人脸图像在色度空间中的推理目标。...首先回顾了色度的定义，然后研究了对数空间中色度图像的一个内在特征，从而形成了如下灰度色度不变人脸图像。...色度不变图像生成 在研究色度空间中皮肤模型的特征时，它的乘法形式和指数项都很容易引导我们进入对数处理，它能够将空间中皮肤模型公式转化，如下： 下图中的插图证明和支持了上述推论。...特别是选择的鼻梁区域承受更多的光照变化，而前额区域只有不变的方向照明进行比较分析。相应地，图c中的直线比图d中的直线范围小。
scroll 背景相对于元素本身固定，而不是随着它的内容滚动（对元素边框是有效的）。 对父元素 css_demo 设置 overflow: scroll， 当元素内容超出页面时滚动。...它定义了 观察者（即浏览器窗口）与 3D 元素之间的距离，从而影响到元素的透视效果。 透视效果是指当元素在 3D 空间中移动时，根据其与观察者的距离，产生的远近感和大小变化。...遗憾的是，仍然没有一种简单的方法可以让一个元素在不依赖javascript的情况下占据整个视口高度。 height: 100vh 是如此接近伟大，但考虑到它在移动设备上的局限性，最好避免它。...给定背景图像位置的百分比偏移量是相对于 容器 的。...因此 50% 的值表示水平或垂直居中背景图像，因为图像的 50% 将位于容器的 50% 标记处。
类选择器的优先级比标签的元素高....背景图片 语法： background-image : none | url (url) // none : 无背景图（默认的） // url : 使用绝对或相对地址指定背景图像 如果图片不重复地话...（默认的） no-repeat : 背景图像不平铺 repeat-x : 背景图像在横向上平铺 repeat-y : 背景图像在纵向平铺 设置背景图片时，默认把图片在水平和垂直方向平铺以铺满整个元素...（2）默认宽度就是它本身内容的宽度。 （3）高度，行高、外边距以及内边距都可以控制。...| repeat-x | repeat-y repeat : 背景图像在纵向和横向上平铺（默认的） no-repeat : 背景图像不平铺 repeat-x : 背景图像在横向上平铺
后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样，导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。...左边图片的内容是狗粮而不是狗，属于标签噪声；右边的图像中，草原占据了整个图像的大部分，同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置，属于背景噪声。 ?...另外，因为该数据集中彩色西装比深色西装要少，所以第三个 key slot 比第二个更能代表西装这个类别，因此其对应的 r-score 也更高。 ?...通过饼状图可以看到，同一个类别的 bag 在 key slot 的空间中是聚集在一起的。此外，他们还用柱状图分别展示了所有 key slot 在毛衣（Sweater）和西装两类上的 r-score。...总结 在本文中，在多实例学习的框架下，研究者设计了一种自组织记忆模块来同时解决网络图片中的标签噪声和背景噪声问题，并在图像分类实验中取得了优异的结果。
因为它的数学原理看起来非常像物理学中的扩散。让我们来看看什么是扩散。 假设我只用两种图像训练了一个扩散模型：猫和狗。在下图中，左边的两组代表了猫和狗的图像组。...Stable Diffusion 模型 现在我需要告诉你一些坏消息：我们刚才谈到的并不是 Stable Diffusion 的工作方式！因为上述扩散过程是在图像空间中进行的！...VAE 将图像与潜空间进行转换 Stable Diffusion 模型的潜空间是 4x64x64，比图像像素空间小 48 倍。我们谈到的所有正向和反向扩散实际上都是在潜空间中完成的。...因此，在训练期间，它不是生成一个有噪声的图像，而是在潜空间中生成一个随机张量（潜噪声）。它不是用噪声破坏图像，而是用潜噪声破坏图像在潜空间的表示。这样做的原因是由于潜空间较小，所以速度会快很多。...在上图中，右边的采样比中间的采样有更高的分类器指引尺度。在实践中，这个比例值就是对具有该标签的数据的漂移项的乘数。
虽然对隐空间白化之后能让其具有前文讨论的一些性质，但仍然需要将隐空间中的样本进行旋转，这样数据所对应的概念在轴能够被高度激活。具体来说，我们需要找到一个正交矩阵，其列表示第轴。...3.2 概念可视化 下图中显示了两个代表性图像的二维表示图。当CW模块应用于不同层时，图中的每个点对应于图像的百分位数排序表示。这些点根据层的深度用箭头连接。...这些图证实了在较低层学习的抽象概念往往捕捉较低层次的含义（例如颜色或形状），而更高层次则捕捉高级含义（例如对象类型）。...例如，在左图像中，床是蓝色的，其中蓝色是关于“飞机”类的典型低层信息，但不是关于“床”的，因为卧室通常是暖色的。因此，在较低层，床图像在“飞机”轴上的排名高于“床”轴。...然而，当CW应用到更深层时，可以获得高级别信息，从而图像在“床”轴上具有更高的排名，在“飞机”轴上的位置更低。 在右图中，通过网络层，日落图像没有典型的天空蓝色。
我们的实验表明，在所有重叠阈值和目标遮挡级别上，可实现的召回率都显著提高，表明我们的方法产生了高度准确的对象建议。特别是，我们实现了25%以上的召回2K提案比最先进的RGB-D方法MCG-D。...点云密度:这个势编码盒内点云的密度 S (p)表明是否体素p是占领(包含点云点),和Ω(y)表示在盒子里面体素的集合定义为y。图1可视化的潜力。这种层级只是简单地计算盒内已占据的体素的比例。...设F为一个自由空间网格，其中F(p) = 1表示从摄像机到体素p的射线不击中已占据的体素，即，体素p在自由空间中。...此外，其他方法使用不确定类的建议来生成候选目标，而我们根据目标类生成它们。这允许我们通过利用为每个类量身定制的大小先验来实现更高的回忆值。图3显示了500份提案的召回作为IoU重叠的函数。...定性结果：图4和图5给出了汽车和行人的定性结果。我们展示了输入的RGB图像，前100个建议，3D的GT盒子，以及我们的方法与最佳3D IoU的提案(从2000个提案中选择)。
日常生活中,我 们将地球视为二维平面,但实际上它是三维空间中的球状流形。 每个点周围邻域的定义暗示着存在变换能够从一个位置移动到其邻域位置。例 如在地球表面这个流形中,我们可以朝东南西北走。...尽管在人 工智能应用中生成一个脸或者其他物体的图像是非零概率的,但是实践中我们从来没有观察到这 个现象。这也意味着人工智能应用中遇到的图像在所有图像空间中的占比是忽略不计的。...我 们用一维道路中的地址号码确定地址,而非三维空间中的坐标。提取这些流形中的 坐标是非常具有挑战性的,但是很有希望改进许多机器学习算法。这个一般性原则 能够用在很多情况中。...图5.13展示了包含脸的数据集的流形结构。 ?...图20.6提 供了这样一个例子。 在本书的最后,我 们会介绍一些学习这样的流形结构的必备方法。在图20.6中,我们将看到机器学习算 法如何成功完成这个目标。
解决办法 当图像的长宽比与包含元素的宽度和高度不一致时，我们并不总是需要添加一个不同大小的图像。在深入研究CSS解决方案之前，我想向你展示一下我们以前在照片编辑应用程序中是如何做到这一点的。...考虑一下下面的例子，在这个例子中，图像被赋予了一个固定的高度。...文本+背景图 在这个用例中，决定是使用img元素还是CSSbackground，将取决于以下几点。 图像是否重要？如果CSS因为某种原因被禁用，我们是否希望用户看到这个图像？...元素 你是否曾经需要一个video作为背景？如果是这样，那么你可能希望它占据其父本的全部宽度和高度。...正如你在这里看到的，视频并没有覆盖文本&背景图，尽管它的属性是：position: absolute, width: 100%, and height: 100% 为了使它完全覆盖其父体的宽度和高度，我们需要覆盖默认的
微分与卷积 连续空间中的微分计算，就是大学里微积分那一套公式。但是在计算机的世界里，数据都是在离散空间中进行表示，对于图像而言，基本的计算单元就是像素点。...至此，不难理解，离散数据（例如图像）上的微分操作完全可以转换为卷积操作。 当数组维度更高，变成二维数组呢？...在图像融合任务中，前景放置在背景上时，需要保证两点： 前景本身主要内容相比于背景而言，尽量平滑； 边界处无缝，即前景、背景在边界点位置上的像素值，需要保持边界一致。...可以理解成图像前景、背景梯度相同。边界一致是指什么？可以理解成在边界上像素值相同。再用一张图来说明： 上图中 u 表示需要被合成的前景图片，V 是 u 的梯度场。...代码实现 函数代码已经收录在了 OpenCV 的官方函数 seamlessClone 里：github source code 使用的时候，需要三张图片：前景图、背景图、mask 图（指明前景图中需要融合的区域
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