原文来源:arXiv 作者:Tali Dekel、Chuang Gan、Dilip Krishnan、Ce Liu、William T. Freeman 「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、KABUDA 我们研究这样一个问题,根据稀疏轮廓位置存储的信息重构图像。研究结果证明,我们可以从稀疏输入中获得对源图像的高保真度的高质量重构,例如,包括少于6%的图像像素。与现有的基于轮廓的重构方法相比,这是一个重大改进,它需要更密集的输入以捕捉细微纹理信息并确保图像质量。我们的模型是基于生成式对抗网络的,在没有提供输入
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;
几天前的给头像加国旗,当时我们 Python 代码来实现时,采用的思路是以头像做背景,向上贴中间透明的带有国旗的头像框图。
对于工业应用来说,往往需要用到形状匹配来达到定位功能,VisionPro的PatMax算法,Halcon的形状匹配算法都是基于边缘的模版匹配。halcon中的形状匹配具有良好的鲁棒性,稳定,准确,快速的特点。opencv中虽然也有形状匹配算法,但是,是基于七阶不变矩来计算轮廓相似度,具有旋转缩放不变性。因此,无法求出目标形状的旋转和缩放系数。并且对于形状变换不大的轮廓也很难区分开,比如圆形和正方形。
Contours:轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起。
一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次,简称成本,但是造成一些客户的不满意,取消了提货,带来更大亏损,项目要求是通过分析客户类别,选择合适的发货方式,达到技能降低成本又能降低客户不满意度的目的。
在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
我们新建一个opencv-svm的项目,然后在源文件中新建一个svmpredict.cpp文件。
省市区域图也可以叫省市轮廓图,就是将每个省份、市区的边界区域变成轮廓展示,只是个大概的轮廓,和真是的地图基本一致,毕竟都是一个个点堆起来的,可能会有很小很小的误差,之前做大屏系统中间那个中国地图的时候,客户千方百计交代清楚,千万要注意有九段线,不然在展会上被别人看到如果连九段线都没有的话会被人骂死,可能在部分早期的数据由于不是很完善所以未必有,后期的最新的地图数据都是有的,包括轮廓图数据。
计算机中描述图形信息的两大系统是栅格图形「又称位图」(raster graphics)和矢量图形(vector graphics)。下述,对栅格图形和矢量图形进行对比。
时隔两月开始继续储备机器学习的知识,监督学习已经告一段落,非监督学习从聚类开始。 非监督学习与监督学习最大的区别在于目标变量事先不存在,也就是说 监督学习可以做到“对于输入数据X能预测变量Y”,而非监督学习能做到的是“从数据X中能发现什么?”,比如“构成X的最佳6个数据簇都是哪些?”或者“X中哪三个特征最频繁共现?” 这就很好玩了,比如我在Udacity的第三个项目,一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次,简称成本,但是造成一些客户的不满意,取消了提货,带来更大亏损,项目要求是通过分析
SVG 转换在SVG图像中创建的形状。例如,移动,缩放和旋转形状。这是显示垂直或对角线文本的便捷方法。
今天是国庆节也是中秋节,首先祝大家节日快乐,本文我们使用 Python 来给自己的头像加一个小国旗或小月饼。
首先我们应该了解一下多元线性回归。相比于单变量线性回归,该函数拥有多个变量值,那么他所拥有的参数就不仅仅是一个或者两个,而是多个。例如下面这个函数:
OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷。
界面: 多个预编辑区:制作图形,使用的图形放到工作区内,不使用在预编区。 没有Ctrl/Alt+delete的概念,没有前后景颜色。 新建:分辨率:矢量软件和分辨率无关; 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储:.ai:illustrator的默认格式。 .eps:支持矢量图形,ai可以打开;也可以被ps打开,打开之后图层是合并的。 PDF:可以跨平台(PC,苹果)跨软件打开。PDF输出(保存时):可以选择输出范围。PS打开PDF的注意事项:打开时选择单页,然后打开页面选项选择剪裁到媒体框。 JPG导出:文件——导出 勾选上使用画板 打开:不要用Crtl+O 打开位图;否则会变为嵌入文件; 置入:将图片拖拽到画布上松开;置入后图片上还有一个X; 置入图片之后,必须记得将AI和其他链接文件一同移动,否则链接将会丢失。 使用渐变工具:可以在填色目标上滑动改变渐变的角度和分布; 高级应用:当吸取目标为位图时:选择吸管I,按住shift键,在位图上吸取。 直接选择工具小白 A 作用:1选择移动锚点和路径 2.调节控制手柄,按住Alt键,可以控制单个手柄。 锚点的分类 A角点:有路径线,手柄为隐藏的。 B 平滑点: 有路径线,手柄在同一直线上,手柄长短可以相等或者不等,路径线为平滑弧线。 C.贝塞尔点:有路径线,手柄不再同一直线上,手柄长度可以不相等,路径线为尖角的两段弧线组成。 角点变换为平滑点(转换点工具),平滑点变贝塞尔点。(小白+Alt键) 路径描边转换为内部填充: 1.选择绘制的路径描边。 2.对象——扩展 路径查找器:Ctrl+shift+F9 1.分割: A.图形与图形:会将相交的区域独立出来;(分割后需解组) B.图形和描边:会沿描边切割图形。 2.修边 将图形重叠部分减去,形成多个独立的新图形; 3.合并 图像颜色相同合并,不同相减。 4.剪裁 (剪贴蒙版 Ctrl+7 针对矢量和位图) 下方的图形颜色显示在上方图形的范围内;只针对矢量图形; 5.轮廓 将填充的图形转换为描边图形,并且在每个交点处断开路径。 6.减去后方对象: 相减,保留上对象; Ctrl+N 新建 Ctrl+D 重复再制 Ctrl+Z 后退 D 默认描边和填充 Shift+X 调换填充和描边 Ctrl+G 编组 选中要编组的对象 Shift+ctrl+G 取消编组 Shift+ctrl+B 显示/隐藏定界框 Ctrl+X 剪切 E 自由变换 Ctrl+Shift+V 原位置粘贴 Ctrl+B 贴在后面 Ctrl+F 贴在前面 Ctrl+2 锁定选中的对象 Ctrl+F9 渐变面板 F6 颜色面板 V 选择工具 A 小白箭头 M 矩形工具 L 椭圆工具 多边形:在绘制的多边形上按Ctrl,单击“圆圈点”,拖动即可更改圆角多边形。(星形工具也可以) 光晕工具:单击拖动确定光晕大小,“上下”调整光线数量,松开鼠标,在另一位置拖动确定光晕长度及数量,“上下”更改光晕的数量,松开鼠标绘制完成。 区域文字:出现红色加号,表示文字溢出。 转曲:就是将文字转变为图形; 1.防止源文件拷贝到其他的计算机时,字体丢失。 2. 制作艺术字。 注意:转为曲线的文字不能修改字体;将发给客户的文件转曲;留给自己的不转曲。 标准:可读性,易读性 1.要选好基准字体(横竖粗细相等,不带装饰的字体) 2.创建轮廓/转曲(Ctrl+shift+O) 3.字体设计时结合文字的意思进行图形化处理; 4.能简则简,能连则连;
对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片,我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法,来打开图片。open方法接收两个参数,第一个是文件路径,第二个是模式。主要的模式如下:
搜狗地图发布了新版的移动端地铁图,改版初衷是为了用户交互体验的提升以及性能的改善。原版地铁图被用户吐槽最多的是pinch缩放不流畅、无过渡动画、拖拽边界不合理等等,大体上都是交互体验上的问题。实际上原版的问题不仅仅存在于交互体验上,源代码也是一团糟: 无模块化概念; 存在冗余逻辑和文件; 滥用第三方库&工具; UI的更新仍旧是直接操作DOM; 构建&发布流程不规范。 以上问题其实跟业务以及技术选型无关,可以说是任何一个“历史悠久”的项目都难以避免的问题。针对以上问题的重构方案不是本文要阐述的核心,所以就一笔
【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部,包括21-40题。上部请查看: 测试数据科学家聚类技术的40个问题(能力测验和答案)(上) Q
之前做获取边界点的时候,主要采用的是在线地图的方式,因为在线地图中直接内置了函数可以根据行政区域的名称来自动获取边界,其实这些边界就是一些点坐标集合连接起来的平滑线,然后形成的轮廓图,这种方式有个弊端就是只能在线的时候使用,而我们大部分的应用场景应该是离线的,甚至很多设备永远是离线的,根本不可能去联网获取信息,但是又想要这个各省市区域的轮廓图怎办呢,只能事先拿到下载到这些需要的轮廓图文件才行,这些文件存储的就是经纬度坐标集合,在离线地图中只需要定义不规则线条绘制传入这些经纬度坐标集合即可。
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