这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。
我觉得人工智能就像是去建造一艘火箭飞船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎，但燃料不够，那么肯定不能把火箭送上轨道；如果你有一个小引擎，但燃料充足，那么说不定根本就无法成功起飞。所以，构建火箭船，你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。 深度学习（创建人工智能的关键流程之一）也是同样的道理，火箭引擎就是深度学习模型，而燃料就是海量数据，这样我们的算法才能应用上。——吴恩达 使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。 以下是几个例子展
文章目录 1. PS界面 2. PS基础操作 3. 图层 4. 填充颜色 5. 选框工具 6. 自由变化 ctrl+T 7. 常用快捷键 1. PS界面 窗口菜单：管理（显示/隐藏）工具栏、属性栏、面
说起CSS单位，我们最熟悉的可能就是像素单位（px），它是一个绝对单位，也就是说一个10px的文字，放在哪里都是一样大的。单位可以影响颜色、距离、尺寸等一系列的属性。CSS中单位的形式有很多种，下面就分别来看看这些单位。
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
一、背景（Background）与颜色（Color） 一、背景：background。 设置对象的背景特性。一个元素可以设置多重背景图像，每组之间用逗号隔开，如果存在重叠关系，前面的背景图像会覆盖在后
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第7篇，介绍视觉设计（Visual Design）。
裁剪是移去部分照片以打造焦点或加强构图效果的过程。在 Photoshop 中使用裁剪工具裁剪并拉直照片。裁剪工具是非破坏性的，您可以选择保留裁剪的像素以便稍后优化裁剪边界。裁剪工具还提供直观的方法，可让您在裁剪时拉直照片。
数码照片的大小和质量与其像素的大小和分辨率有密切关注。CS6在编辑图像之前，先设置图像的大小分辨率。
今天为大家介绍的是来自Philip M. Kim团队的一篇关于蛋白质设计的的论文。在蛋白质设计中，通过预定义的功能和特性生成全新的蛋白质结构仍然是一个具有挑战性的问题。最近，扩散模型，也称为基于评分的生成模型（SGM），在图像合成方面展现出了惊人的实证性能。在这里，作者使用基于图像的蛋白质结构表示来开发ProteinSGM，这是一个基于评分的生成模型，能够产生逼真的全新蛋白质。通过无条件生成，作者展示了ProteinSGM能够生成类似天然蛋白质结构，超过了以前报告的生成模型的性能。
初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识，一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事，但是其实这个东西并没有这么难懂，可以说主要是之前别人写的公式太吓人，小编很久以前第一次接触的也是被吓晕了！所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。
在iOS中，您可以使用windows和views在屏幕上显示应用程序的内容。 Windows本身没有任何可见的内容，但为应用程序的views提供了一个基本的容器。 views定义了您想要填充某些内容的windows的一部分。 例如，您可能具有显示图像，文本，形状或其组合的views。 您还可以使用views来组织和管理其他views。
public void myOPENCV_value_int() { myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 0] = 11;//颜色空间转换 参数一 转换标识符 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 1] = 0;//颜色空间转换 参数二 通道 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 2] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 3] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 0] = -1;//方框滤波 参数一 图像深度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 1] = 5;//方框滤波 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 2] = 5;//方框滤波 参数三 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 3] = 0;//方框滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 0] = 5;//均值滤波 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 1] = 5;//均值滤波 参数二 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 2] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 3] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 0] = 5;//颜色空间转换 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 1] = 5;//颜色空间转换 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 2] = 0;//颜色空间转换 参数三 sigmaX myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 3] = 0;//颜色空间转换 参数四 sigmaY myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 0] = 5;//中值滤波 参数一 孔径线性尺寸 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 1] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 2] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 3] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 0] = 25;//双边滤波 参数一 像素相邻直径 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 1] = 25;//双边滤波 参数二 颜色空间滤波器sigmacolor myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 2] = 25;//双边滤波 参数三 坐标空间滤波器sigmaspace myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 3] = 0;//双边滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.dilate, 0] = 0;//膨胀 参数一 MorphShapes 只能取0 1 2 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.di
本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用
1. 动画属性 属性 描述 CSS @keyframes 定义一个动画,@keyframes定义的动画名称用来被animation-name所使用。 3 animation 复合属性。检索或设置对象所应用的动画特效。 3 animation-name 检索或设置对象所应用的动画名称 ,必须与规则@keyframes配合使用，因为动画名称由@keyframes定义 3 animation-duration 检索或设置对象动画的持续时间 3 animation-timing-func
用户生成内容（UGC-user-generated content）和无代码开发（no-code development）已成为游戏平台与创作者工具产品发展的趋势。若游戏爱好者想快速上手开发一款属于自己的 3D 游戏，@知识库 推荐一款工具？
边框 border-image 设置所有边框图像的速记属性。 -border-image-source 用于指定要用于绘制边框的图像的位置 -border-image-sli ce 图像边界向内偏移 -border-image-width 图像边界的宽度 -border-image-outset 用于指定在边框外部绘制 border-image-area 的量 -border-image-repeat 用于设置图像边界是否应重复（repeat）、拉伸（stretch）或铺满（round）。 border-
这个Transforms是常见的图像的转换（包含图像增强等）， 然后不同的transforms可以通过Compose函数连接起来（类似于Sequence把网络层连接起来一样的感觉）。后面的是关于图像分割任务了的介绍，因为入门PyTorch主要是图像分类，所以后面先不提了。
无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布，导致在多种场景中的结果并不理想。为此，在本文中，我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的，我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导，在每个尺度上，我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式，有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式，网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验，对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配，这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。
在CSS中，我们可以使用 background-size 和background-position属性为背景图像设置大小和位置。而 object-fit 和 object-position 属性则允许我们对嵌入的图像（以及其他替代元素，如视频）做类似的操作。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。
目录 第一部分：Photoshop软件选区功能的详细阐述 第二部分：Photoshop2023下载教程 第三部分：adobe photoshop如何导入图片 题外话：上次拿不到第一好遗憾哦、这次加把劲
感知机（Perceptron）是 Frank Rosenblatt 在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。通常情况下指单层的人工神经网络，以区别于多层感知机（Multilayer Perceptron）。尽管感知机结构简单，但能够学习并解决较复杂问题
Padding可以给其子节点添加填充（留白），和边距效果类似。我们在前面很多示例中都已经使用过它了，现在来看看它的定义：
数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。
在客户端我们可以用 PhotoShop 等 GUI 工具处理静态图片或者动态 GIF 图片，不过在服务器端对于 WEB 应用程序要处理图片格式转换，缩放裁剪，翻转扭曲，PDF解析等操作， GUI 软件就很难下手了，所以此处需要召唤命令行工具来帮我们完成这些事。
传统的神经网络所存在的问题:图片的输入维度比较大,具体如下图所示,这就造成了权重w的维度比较大,那么他所占用的内存也会比较大,计算w的计算量也会很大
将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。
| 导语 想在APP中玩转视频播放吗？本文主要探讨播放器的工作原理及优化方向，并基于腾讯视频的开源TVKPlayer的设计，详解视频播放器的内部架构。 在下面的文章中，你将了解到播放器的视频解码、状态管理、功能扩展及二次封装的相关内容，带你深入了解视频播放器的工作原理。 1. 播放器之不得不做——视频解码 基本上我们都模糊的知道，视频播放需要解码器，那么解码视频究竟做了什么事情？为什么有些视频不能解析或者需要下载额外的解码器？ 1.1 视频封装的那些事 1.1.1 视频的编码 视频是由一幅幅帧图像和一组音
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
Photoshop可分为图画编辑、图画组成、校色调色及特效制造有些知识兔。图画编辑是图画处理的根知识兔底，可以对图画知识兔做各种变换如扩大、减小、旋知识兔转、歪斜、镜像、透视等。也可进行复制、去掉斑驳、修补、知识兔修饰图画的破损等。图画组成则是将几幅图画经过图层操作知识兔、东西使用组成完好的、传达清晰意义的图画，这是知识兔美术规划的必经之路。photoshop供给的绘图东知识兔西让外来图画与创意极好地交融。校色调色是photoshop中深具威力的功能知识兔之一，可方便快捷地对图画的知识兔色彩进行明暗、色编的调整和校对，也可在不一样色彩进行切换以满意知识兔图画在不一样范畴如页面规划、打印、多媒体等方面使用。
image-20230720145639107css3中的坐标系，rotateX就是绕着x轴旋转，rotateY就是绕着Y轴旋转，rotateZ就是绕着z轴旋转（也就是xy平面的旋转）。 perspective属性用来设置视点，在css3的模型中，视点是在Z轴所在方向上的。 translateX,translateY表现出在屏幕中的上下左右移动，transformZ 的直观表现形式就是大小变化， 实质是 XY平面相对于视点的远近变化（说远近就一定会说到离什么参照物远或近，在这里参照物就是perspective属性）。 比如设置了 perspective 为 200px; 那么 transformZ 的值越接近 200，就是离的越近，看上去也就越大，超过200就看不到了， 因为相当于跑到后脑勺去了，你不可能看到自己的后脑勺。 （200-transformZ的值）就是视点和xy平面的距离（初始是屏幕的位置，此时transformZ的值为0）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
该算法主要思路是利用图片的已知区域对待修复区域进行填充。而填充的顺序是根据计算优先级确定的，填充的基本单位是自定义大小的像素块。
上期我们一起学习了常用的图像处理库相关的知识 机器视觉算法(第5期)----常用图像处理库都有哪些？ 今后我们逐步深入，以开源库OpenCV图像处理库为工具，来逐步学习视觉方面的算法。工欲善其事，必先利其器，所以近几期，我们将一起系统的学习下OpenCV这个常用的开源图像处理库。首先这期我们主要介绍下OpenCV中常见的8大基础数据类型及其支持的操作。
1.border：<line-width> || <line-style> || <color>
⚠️注意， Flutter官方并没有对Widget进行如此划分。中文版《Flutter实战》对其分类主要是方便讨论和对Widget功能区分记忆。
A align 对齐 active 激活 absolute 绝对 alpha 图像通道 animate 动画 animation 动画片 alert 提醒 add 加 append 添加 after 之后 B body 身体 bold 粗体 border 边框 background 背景 bottom 底 block 块 blue 蓝色 blur 模糊 before 之前 C color 颜色 class 类 center 中 co
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
一位友好人士做的B站OpenCV4.x C++ 快速入门30讲视频课程的笔记总结！我只能点赞了！
2045年，现实世界令人失望，人们将救赎的希望寄托于“绿洲”，一个虚拟游戏宇宙。人们只要戴上VR设备，就可以进入这个与现实形成强烈反差的虚拟世界。在这个世界中，有繁华的都市、形象各异、光彩照人的玩家，而且各色影视游戏中的经典角色也在这里齐聚一堂。
摘要：在这篇文章中，我们将讨论object-fit和background-size是如何工作的，什么时候可以使用它们，为什么，以及一些实际的使用案例和建议。让我们深入了解一下。
相信通过前面15期的学习，Android的开发环境已经基本掌握了，如果仍有问题，欢迎到Android零基础入门技术讨论微信群交流，从本期开始正式来一步一步踏入Android开发之路。 Android应用开发的一项内容就是用户界面的开发。Android提供了非常丰富的用户界面组件，借助于这些用户界面组件，开发者可以非常方便地进行用户界面开发，而且可以开发出非常优秀的用户界面。 一、界面UI元素介绍 Android应用是运行于手机系统上的程序，这种程序给用户的第一印象就是用户界面。接下
【导读】目标检测是计算机视觉的重要组成部分，其目的是实现图像中目标的检测。YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOL
基础操作： ctrl+0=显示全图； ctrl+=放大； ctrl-=缩小； ctrl+j：复制当前图层到一个新层 ； ctrl+1 =实际像素显示。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后，就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法，并提高其执行速度，一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作，使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算，以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像，还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
在图像处理中正矩形ROI方便绘制和截取，使用广泛。但在某些情形中，目标本身是倾斜的(或者带角度的)，这时候我们如何截取目标并保存呢？在OpenCV中我们可以使用RotateRect类和不规则ROI提取方法来实现。
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