利用了jQuery.ajax()函数实现头像裁剪，上传，预览 CropBox头像裁剪，上传...new-contentarea tc"> 上传图像
前言目的本文只介绍函数式组件特有的性能优化方式，类组件和函数式组件都有的不介绍，比如 key 的使用。另外本文不详细的介绍 API 的使用，后面也许会写，其实想用好 hooks 还是蛮难的。...在使用类组件的时候，使用的 React 优化 API 主要是：shouldComponentUpdate和 PureComponent，这两个 API 所提供的解决思路都是为了减少重新 render 的次数...了解了 useMemo 的使用方法，然后就可以对上面的例子进行优化，优化代码如下：function App() { const [num, setNum] = useState(0); function...小结useMemo 的使用场景主要是用来缓存计算量比较大的函数结果，可以避免不必要的重复计算，有过 vue 的使用经历同学可能会觉得跟 Vue 里面的计算属性有异曲同工的作用。...不过另外提醒两点一、如果没有提供依赖项数组，useMemo 在每次渲染时都会计算新的值；二、计算量如果很小的计算函数，也可以选择不使用 useMemo，因为这点优化并不会作为性能瓶颈的要点，反而可能使用错误还会引起一些性能问题
背景 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源，也是图像识别领域的一个重要问题，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题...，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。...一般来说，图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。...但是如果靠自己实现一个图像识别算法是不容易的，我们可以使用ImageAI来完成这样一个艰巨的任务。...技术方案 使用云函数实现，详细步骤如下： 在云控制台新建python云函数模板 编写代码，实现如下： from imageai.Prediction import ImagePrediction import
前者，可以训练多个分类器，来判断该维度属性的是否，损失函数常使用softmax loss。...针对这个问题，可以做一些事情来解决： 在损失函数中使用权重：对数据量小的类别在损失函数中添加更高的权重，使得对于该特定类别的任何未正确分类将导致损失函数输出非常高的错误。...欠采样：对数据量大的类别进行采样，降低二者的不平衡程度。 数据扩充：对数据量小的类别进行扩充。...随着扩充的处理，将会免费获得更多的数据，使用的扩充方法取决于具体任务，比如，你在做自动驾驶汽车任务，可能不会有倒置的树、汽车和建筑物，因此对图像进行竖直翻转是没有意义的，然而，当天气变化和整个场景变化时...，对图像进行光线变化和水平翻转是有意义的。
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单 分割在实际应用中的使用 在癌细胞检测系统中可以看到独特而著名的应用之一，其中图像分割被证明在从图像中更快地检测疾病组织和细胞方面发挥了关键作用...代码实现 导入库 加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理 执行分段的步骤： 将图像转换为RGB格式 将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...该过程遵循一种简单易行的方法，通过一定数量的先验固定的集群对给定图像进行分类。 该算法实际上从图像空间被划分为 k 个像素的开始，表示 k 个组质心。...使用 Python 实现图像分割是广受欢迎的技能，并且有很多相关的培训可供使用。...使用 python 库是一种更简单的实现方式，它在使用之前不需要任何复杂的要求——当然除了 Python 编程和 Pandas 的基本知识。
使用CNN进行图像分类是很稀疏平常的，其实使用RNN也是可以的. 这篇介绍的就是使用RNN(LSTM/GRU)进行mnist的分类，对RNN不太了解的可以看看下面的材料: 1....RNN进行mnist的分类呢？...其实图像的分类对应上图就是个many to one的问题. 对于mnist来说其图像的size是28*28，如果将其看成28个step，每个step的size是28的话，是不是刚好符合上图....tf.summary来使用tensorboard查看训练时的error rate和loss等信息....代码我上传在 http://download.csdn.net/download/gavin__zhou/10154583，有需要的可以下载.
图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础，在许多领域都有着广泛的应用。...这里将介绍如何在PaddlePaddle下使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型进行图像分类...使用GoogLeNet模型 GoogLeNet在训练阶段使用两个辅助的分类器强化梯度信息并进行额外的正则化。...使用Xception模型 Xception模型可以通过下面的代码获取： out = xception.xception(image, class_dim=CLASS_DIM) [4]定义损失函数 cost...image_list_file是一个文本文件，每一行为一个图像路径。代码使用paddle.infer判断image_list_file中每个图像的类别，并进行输出。 |3.
node : v18.0.0 npx: 8.5.2 npx create-react-app react-route-layout antd: "^5.1.2" 路由使用：BrowserRouter...，源自：react-router-dom import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom/client'; import '..../reportWebVitals'; import {BrowserRouter} from 'react-router-dom' const root = ReactDOM.createRoot(document.getElementById...('root')); root.render( ... ); // If you want to start measuring performance in your app, pass a function //
React Tilt是一个很酷的工具，它为我们的网站元素添加了运动和动画效果。通过给元素添加浮动和倾斜效果，使页面看起来更有趣。React Tilt易于使用，为我们的应用程序带来一丝魔法的触感。...入门步骤首先，使用Vite创建一个新的React应用，并添加Tailwind CSS。...Easing（缓动）： 指定进入/退出转场的缓动函数，影响动画的平滑度。Tilt选项在card.jsx文件中，为卡片组件定义一些选项，以便与React Tilt一起使用。...在本教程中，我们将使用默认选项，但请随意查看自定义选项或根据需要创建新选项。...应用中使用React Tilt为元素添加动感和动画效果，让我们的页面更有趣。
使用颜色空间进行简单分割 颜色空间和使用opencv读取图像 在RGB颜色空间可视化小丑鱼 在HSV颜色空间可视化小丑鱼 选取范围 这个分割是否可以泛化到小丑鱼的亲属？...使用颜色空间进行简单分割 为了演示颜色空间分割技术，我们在real-Python材料库中提供了一个尼莫鱼图像数据集，供您下载和玩耍。小丑鱼很容易被它们明亮的橙色识别，所以它们是好的分割候选。...你会注意到分割边界上有一些杂散像素，如果你喜欢，你可以使用高斯模糊来清理小的错误检测。 高斯模糊是一种图像过滤器，它使用一种叫做高斯的函数来变换图像中的每个像素。它具有平滑图像噪声和减少细节的效果。...，该函数将图像作为输入并返回分割的图像。...总结 在本教程中，您已经看到了几个不同的颜色空间，一幅图像是如何分布在RGB和HSV颜色空间中的，以及如何使用OpenCV在颜色空间之间进行转换和分割范围。
在Java中可以使用标准库提供的javax.imageio和java.awt.image包来进行图像处理。 首先，你需要使用ImageIO类的静态方法read()来读取图像文件。...BufferedImage对象的形式读取PNG文件： File file = new File("image.png"); BufferedImage image = ImageIO.read(file); 然后，你可以使用...Graphics2D对象对图像进行编辑。..., 0, image.getWidth(), image.getHeight()); g2d.dispose(); 除此之外，你还可以修改像素数据来进行图像处理。...alpha << 24) | (red << 16) | (green << 8) | blue; image.setRGB(x, y, pixel); } } 最后，你需要使用
使用深度学习进行图像分类 解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。...我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。...为了创建validation数据集，我们创建了一个图片数量长度范围内的数字列表，并把图像无序排列。在创建validation数据集时，我们可使用无序排列的数据来挑选一组图像。...下面的代码演示了如何使用ImageFolder类进行变换和加载图片： train对象为数据集保留了所有的图片和相应的标签。...下面的函数实现了这样的功能： 现在，可以把张量传入前面的imshow函数，将张量转换成图片： 上述代码生成的输出如图3.8所示。
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。...本文主要的知识点包含一下内容： 关键点检测 局部不变描述符（SIFT，SURF等） 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下： 特征检测与提取 给定上述一对图像...通过使用OpenCV detectAndCompute()函数，我们可以一步完成它。请注意，为了使用detectAndCompute()，我们需要一个关键点检测器和描述符对象的实例。...使用KNN和SIFT的定量测试进行功能匹配 在SIFT特征上使用暴力匹配器进行特征匹配 需要注意的是，即使做了多种筛选来保证匹配的正确性，也无法完全保证特征点完全正确匹配。...我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。
1、点击[绘图] 2、点击[网格样式] 3、点击[极坐标网格] 4、点击[绘图] 5、点击[绘制新函数] 6、点击[3] 7、点击[函数] 8、点击[cos] 9、点击[θ] 10
在做web前端开发的时候，你一定遇到过这样的业务场景，上传用户头像的时候，需要将图片进行裁剪等操作，这个时候，我们一般会用到第三方插件。...这里就推荐一个简单易用的vue图片裁剪插件，支持移动图像，裁剪图片，放大缩小图片，上下左右移动，固定比例，固定尺寸，远程图片裁剪，只需要很少的代码就可以实现裁剪功能，也可以通过调整参数以适应你自己的业务需求...兼容性也是挺好的哟，兼容IE9+,MSEdge,chrome,firefox等主流浏览器，还可以使用此配置工具进行更多个性化设置，不仅能实时预览，还可直接生成代码复制粘贴到你的项目。...1:在自己的项目里面安装上传图片裁剪预览插件vue-img-cutter npm install vue-img-cutter --save-dev ?...'vue-img-cutter' export default { components:{ ImgCutter }, ... } 3：在页面中使用
//npm npm install axios --save //yarn yarn add react-native-axios 作为一款优秀的网络请求库，axios支持基本的GET、POST、DELET...比如，使用axios进行GET请求时就可以使用axios.get()方法和使用axios(config { ... })两种方式，如下所示。...axios进行网络请求会产生大量的冗余代码，所以在实际开发过程中，还需要对axios请求进行一些封装，以方便后期的使用，如下所示。...//处理返回结果 }); }); } } export const bizStream = new Bizstream(); 经过封装处理后，进行网络请求的时候就方便了许多，并且对于一些通用的返回结果我们也在网络层进行了处理...实际使用时，开发者只需要按照要求传入需要的参数，然后再通过异步函数处理返回的结果即可，如下所示。
例如，首先通过叠加具有不同频率的两个或更多个正弦函数而生成信号f（x），之后，仅查看f（x）的图像缺无法了解使用哪种或多少原始函数来生成f（x）。 这就是傅立叶变换最神奇的地方。...FFT（快速傅里叶变换）变换了，并且可以使用转换后的结果进行多种操作： 边缘检测—使用高通滤波器或带通滤波器 降噪—使用低通滤波器 图像模糊-使用低通滤镜 特征提取（在某些情况下）-过滤器和其他一些openCV...，但是主要使用三种类型的过滤器： 高通滤波器（HPF） 低通滤波器（LPF） 带通滤波器（BPF） 使用openCV和NumPy的高通滤波器进行边缘检测 在计算机视觉领域中，检测图像边缘非常有用。...最后，我们对经过了滤波器的图像进行逆FFT，就会得到原始图像中一些明显的边缘特征。...接下来，我们使用汽车的图像进行此实验，这个过程的代码如下所示： rows, cols = img.shape crow, ccol = int(rows / 2), int(cols / 2) # center
9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...10.创建基类 创建一个基类，其中将包含将来要使用的所有有用函数，并且这样做只是为了确保DRY（不要重复自己）的概念，因为这两个模型都将需要该类内部的函数，因此必须如果未在此处实现而违反DRY概念，则分别为每个函数定义这些功能...在这里使用GPU，因此将设备类型显示为CUDA。 14.移至设备 创建一个可以将张量和模型移动到特定设备的函数。 15....21.预测单个图像 定义模型可以用来预测单个图像的函数。...提示：使用pred_dl作为数据加载器可以批量加载pred数据以进行预测。进行练习，并尝试使用集合预测的概念来获得更多正确的预测数。
另一个原因是有可能（几乎在所有情况下）模型已经过训练以检测某些特定类型的事物，但我们想使用该模型检测不同的事物。 所以模型的一些变化是可以有我们自己的分类层，它会根据我们的要求进行分类。...10.创建基类 创建一个基类，其中将包含将来要使用的所有有用函数，这样做只是为了确保 DRY的概念，因为这两个模型都需要该类中的函数，如果不在这里实现，我们必须分别为每个模型定义这些函数，这将违反DRY...预测单个图像 定义一个函数，该函数可由模型用于预测单个图像。...提示：使用 pred_dl 作为数据加载器批量加载 pred 数据进行预测。练习它，并尝试使用集成预测的概念来获得更正确的预测数量。...未来工作 使用我们保存的模型集成两个模型的预测，进行最终预测并将此项目转换为flask/stream-lit网络应用程序。
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