Redis Labs 最近宣布了一个新的Redis扩展方式：Redis Module System Redis 现在可以通过 Lua 脚本进行扩展，但 Module 提供了更加底层的 Redis 访问方式 Module System 的意义重大，将汇集大量开发者的智慧，让 Redis 的用户能够使用到更多强大的功能 Module 示例 Redis Lab 发布了一些 module，例如 01 图片处理模块 graphicsmagick GraphicsMagick 是图片处理的瑞士军刀，提供了高效强大的工具
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术，人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时，不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
腾讯云数据万象（Cloud Infinite，CI）能够实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理，为客户提供专业一体化的数据处理解决方案，涵盖图片处理、内容审核、内容识别、媒体处理、文档服务等功能。
Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测，Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
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智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术，智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
之前写一个图片预览插件的时候，遇到了鼠标滚轮滚动进行图片缩放的需求，现在来回顾一下。
对于生活在21世纪的我们，互联网已经走进了每个人的生活，每个人都离不开它。在互联网中，博客是诞生比较早的载体，然而随着时代的发展，越来越多的博客平台已经关闭，在这个时候人们逐渐意识到，拥有一个自己的博客无论是对自己，还是对自己的后代都是非常有帮助意义的。
已经 2022 年了，最近北京冬奥会的吉祥物冰墩墩很火，据说一墩难求，各种视频新闻应接不暇。程序员要有程序员的方式，今天我来用 Java 画一个由字符组成的冰墩墩送给大家，这篇文章记录字符图案的生成思路以及过程。
今日，微信公众平台后台编辑器又上线了两个更新，图片缩放和封面图裁剪功能，微信团队真喜欢深夜放毒，不想让人睡的节奏。【微信公众平台编辑器可以剪裁和替换正文图片了】 两个新增的功能如下 1、图片
在windows下做应用开发时，经常需要多种不同的语言混合编程。比如：利用Qt开发一个动态库，给C#调用。
有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillow、OpenCV、matplotlib等）进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理，还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域，也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
下面简单举个微信小程序处理图片的例子，我们首先获取了图片的路径，并使用wx.getImageInfo方法获取了图片信息。然后，我们根据缩放比例计算出新图片的大小，并使用wx.canvasToTempFilePath方法将原始图片缩放到指定大小。一旦新图片生成成功，我们使用wx.saveImageToPhotosAlbum方法将其保存到用户的相册中。
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
图片是通过手机、相机、扫描仪等设备拍照而来，其中手机、相机拍出的照片会出现像素低、图像不正、聚焦不清楚等问题；
工厂安全着装识别检测系统通过Python基于YOLOv5技术，工厂安全着装识别检测系统对现场画面中的人员着装穿戴进行实时分析检测，工厂安全着装识别检测系统自动抓拍存档告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码）。
河道采砂实时监测系统通过python+yolov5网络模型技术，河道采砂实时监测系统能够对河道两岸非法采砂船进行7*24小时自动检测识别，河道采砂实时监测系统发现违规采砂行为（采砂船），不需人为干预自动抓拍告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
Android的Camera相关应用开发中，有一个必须搞清楚的知识点，就是Camera的预览方向和拍照方向
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
导语 | 腾讯云点播媒资管理新增图片即时处理功能，改写原始图片URL便可简单高效地实现图片缩放、剪裁等各种高频处理任务，快速满足客户批量处理视频封面缩略图、头像裁切、电商商品图调整等需求，帮助客户降本增效。 高清视频多，封面加载慢？ 接触过在线视频管理平台的读者，恐怕都经历过这种糟心的体验：视频列表缩略图加载一两分钟都出不来，让人抓狂。 造成这种糟糕体验的一大原因便是直接拉取高清视频的封面做缩略图。直接由高清视频截取产生的封面，一张的大小就可能超过 1MB 。一个列表20+的类似图片自然会导致加载速度
SQPhoto 是一个 Windows 桌面应用的组件，支持 .NET6 和 .NET Framework 4.6 + 。基于 PictureBox 的图片展示工具，增加了拖动和缩放功能，便于在某些场景下的图片展示，比如我前面开发的 Snipping_OCR[2] 工具就使用了这个组件。
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术，python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
最近开发中遇到这样的需求，recyclerview的item随滚动改变大小和透明度。这个效果看起来挺有动感的，似乎实现起来有点复杂，其实不然，接下来将带领大家手把手实现这个效果。
有明亮和暗黑主题, 有大纲, 有导出pdf, 有vim编辑模式, 并且注册账号之后, 就可以多平台云同步, 除了网页, mac/win/linux的客户端也有.
鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放 ;
工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地通过出入口摄像头，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地可以对每辆要出施工工地的工程车辆的清洗实现自动识别判定。如果工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地识别到车辆冲洗不合格，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地就会自动进行抓拍并将违规车辆信息回传给智慧工地系统平台。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
色情内容在中国一直处于严格的监管，即使这样，互联网上还是很容易就能访问到色情内容。还记得曾经的“绿坝-花季护航”软件么？由于其识别效果差、软件不稳定，最后不了了之，浪费了大量的人力和金钱。
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理。YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
社群分享实录 昨天赵总在群里遇到foxbarcode在win10中打印预览，显示是条码是正常的。实际打印出来，就是变形的。他一直以为是条码打印机的问题，反复折腾了很久。最后做了两个条码在一个报表中打印出来。对比结果，感觉是函数输出的问题。
垃圾满溢检测系统通过python+yolov5网络模型技术，垃圾满溢检测系统对控画面中小区内的垃圾桶进行7*24小时不间断监控，发现垃圾桶溢满周围有堆积物立即触发预警推送给相关人员处理。YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
PS已经不是唯一的照片处理方式了，你可以通过傻瓜式的图像处理工具来处理你的数码照片，你也可以选择在线图像处理网站来编辑你的数码照片，这样你不需要任何专业的图像处理技术就能制作出绚丽的专业数码照片效果，让你的轻松体验数码图像处理的无限魅力！
PS：在开发中我们会遇到一些图片处理问题，比如说缓存图片了、限制图片大小了、查看图片了等。上一篇文章介绍了图片的全景效果查看，今天介绍一个图片缩放，我们如果有时间的话，可以自己写一个属于自己的库，里面会用到view的按压、事件分发、手势等一些知识，如果没有时间或者不会其他的方法，不妨来看看这个PhotoView。这是一个图片缩放库，对于这样的还有GitView等，下面我就介绍一些用法。
使用uniCloud的云存储，无需再像传统模式那样单独去购买存储空间、CDN映射、流量采购等；
前阶段了解到了一个新的概念 FaaS , 全称是 Function-as-a-Service，功能即服务，或者函数即服务 AWS 的 Lambda 这个产品就是提供 FaaS 服务的，可以让用户把一段代码提交到 Lambda，这段代码由某个事件来触发运行 假设我们的应用提供了一个图片上传的功能，处理逻辑是把上传的图片保存到云存储，然后把图片缩放到不同的尺寸，用于在网站、手机等不同设备上显示，这些小图也要保存到云存储，同时把图片的相关信息保存到数据库 通常的做法是：在自己服务器的处理逻辑中调用云存储服务接口、
TimThumb 是一个非常简洁方便的、用于裁图的 PHP 程序。只要给它设置一些参数，它就可以生成指定图片的缩略图甚至是直接给指定的网站截图。现在很多 WordPress 主题中，都使用的是 TimThumb 这个 PHP 类库进行缩略图处理。(本博客使用的 Nana 主题中的文章略缩图也是用 TimThumb 处理的)
图片资源，在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环，尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
[[1, 0, 100], [0, 1, 200]] 转变为2个矩阵： [[1, 0], [0, 1]] 和 [[100], [200]] 分别对应A和B矩阵，原图像为C[x, y] A * C + B = [[1x+0y], [0x+1y]] + [[100], [200]]
把ImageView或者PhotoView的对象名直接添加到display中就OK 了。
工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术，工地安全帽智能识别系统实现对现场人员的安全帽反光衣穿戴进行自动实时识别和检测。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
这是一个图片查看库，实现图片浏览功能，支持pinch（捏合）手势或者点击放大缩小。支持在ViewPager中翻页浏览图片。
选择刚扣好图层，按住ctrl+z，将图片拖到背景图层，ctrl+f自由变换，将图片缩放，这里配合shift键（等比例缩放）
本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。（用一点也是用 =.=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
和尚在做 Android 时经常会双击快速点击返回键弹出退出对话框，之后在进行操作，而 Flutter 也提供了监听返回导航的 WillPopScope，其中的回调方法返回一个 boolean 类型，true 时退出页面，false 时不退出，和尚设置在 1500ms 之内连续点击两次弹出提示框。在对时间进行监听时，和尚用到 Duration 可以设置时分秒毫秒微秒等，方便快捷。
烟火识别智能监测系统基于python+yolov5网络模型算法智能分析技术，烟火识别智能监测算法模型对现场画面进行实时分析，发现现场出现烟火立即抓拍实时告警。我们选择当下卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
本文基于“跨界”思维，以 WEB 布局为例，从3个方面，谈谈设计与技术的关系： 1 自适应布局与响应式布局 2 CSS 的布局特性演进 3 设计语言与 WEB 前端框架 1 自适应布局与响应式布局 从早些年，由于显示器的尺寸变化较少， WEB 布局大部分都采用自适应布局，即宽度自适应，宽度采用百分比的方式进行设置。到后来，由于终端设备的分辨率的丰富， PC 端、移动端的同时需要兼顾，于是产生了根据屏幕分辨率进行动态布局的自适应布局。 自适应布局，设计师基于相对宽度进行设计，所有的元素考虑的是各自在宽
使用Android Studio开发时发现有2个目录可以放置图片： mipmap vs drawable，那么他们有什么区别呢?该选择哪个呢？ 这里网罗各位大神的答案，共同学习： 答案1： 图片还是放
在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型，尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化，这是针对服务器端的优化，实际上优化结果并不理想。这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
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