v-viewer 基于vue的一个插件,可以实现图片放大,缩小,旋转,拖拽,预览等各种功能,效果还是很棒的。这是我在Github摸鱼时发现的一个仓库,感觉很有用,就分享一下使用过程。...Github: https://github.com/mirari/v-viewer 1.安装 npm install v-viewer 2.用法 在 plugins 中新建 viewer.js 文件。...transition': true, 'fullscreen': true, 'keyboard': true, 'url': 'data-source' } }) 然后再 nuxt.config.js 中引入...{ src: '@/plugins/viewer', ssr: false } ], 最后在使用的页面中引入。...-- 页面内容 --> 在任意页面中引入,可以是一个小组件页面,也可以是根页面,取决于你想在哪里引入这个功能,只要将class, v-viewer, v-highlight 这三个参数引入即可
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用,例如:图像处理是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;在科研方面,相关学者把图像处理与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...,具体见深度学习在断裂力学中的应用,以此为契机,偷偷学习一波图像处理相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集;2、对卷积网络进行训练...,得到最优模型参数;3、对采集到的手势进行判断,具体如下图所示: 附:后续需要学习的内容主要包括:1、把无线数据传输集成到系统内部;2、提高程序在复杂背景下识别的准确率。...附录:补充材料 1、图像抓取:安装OpenCV、Python PIL等库函数,实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能,实验中采集的训练样本主要包含五类,每类200张,共1000张,图像的像素为440...)] cv.imshow("frame",img) cv.imwrite("E:/python/data"+'ges_1'+str(num)+".jpg",img) 其中,VideoCapture()中参数是
图像分类是一种机器学习任务,涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务,但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。...在本文中,我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...此数据集包含在 TensorFlow 库中。...此层将 28x28 图像展平为 784 维矢量。接下来的两层是密集层。这些层是完全连接的层,这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。...经过 10 个时期,该模型已经学会了对服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以在测试数据上对其进行评估。
安装 SideBarEnhancements 然后通过ctrl + k, ctrl + b打开侧边栏,在侧边栏的文件中右击,找到 open width -> edit applications 然后在这里边设置...extensions":".*" //any file with extension } } ] } ] 配置在IE...中打开 Key bindings -> User [ { "keys": ["ctrl+shift+c"], "command": "copy_path" }, { "keys":...这样就可以用这三个键在浏览中预览页面了: F12 : Firefox alt + F12 : IE ctrl + F12 : chrome 当然,你也可以配置,其它配置器用这样的方式预览。
在本文中,我们将了解如何使用 Cropper.js 在 React Web 应用中裁剪图像。尽管我们不会将这些图像上传到远程服务器进行存储,但是很容易就能完成这个任务。...React应用中的Cropper.js 如你所见,有一个带有源图像的交互式 canvas。操作的结果显示在“预览”框中,如果需要,可以将其保存。实际上,我们会将结果发送到远程服务器,但这取决于你。...在 constructor 方法中,我们定义了状态变量,该变量表示最终更改的图像。因为 Cropper.js 需要与 HTML 组件交互,所以需要定义一个引用变量来包含它。...源图像填充使用了该特定组件的用户定义的属性。目标图片使用的状态变量是我们在安装组件后定义的。...你将在预览框中看到此变量的数据。 如果你打算将更改后的图像发送到服务器,则可能需要在 crop 函数中进行操作。
因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面,傅立叶的改进算法, 比如离散余弦变换,gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。...在图像处理中,频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度,也就是图像灰度的变化速度,也就是图像的梯度大小。...模板运算与卷积定理 在时域内做模板运算,实际上就是对图像进行卷积。模板运算是图像处理一个很重要的处理过程,很多图像处理过程,比如增强/去噪(这两个分不清楚),边缘检测中普遍用到。...图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。...如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。
文件上传是一个基本的功能,每个系统几乎都会有,比如上传图片、上传Excel等。那么在Node Koa应用中如何实现一个支持文件上传的接口呢?...npm install koa koa-router 设置图片上传目录,把图片上传到指定的目录中,在 app 路径下新建 public 文件夹,目录结构如下: koa-upload/ --app ---...使用 koa-static 中间件生成图片链接 直接返回图片的本地路径在实际上是没什么用的,我们应该返回一个http链接的图片地址,点击地址就可以查看图片。...在 public 中新建 upload.html 文件作为测试页面。... 这是传统的表单提交,我们实际工作中这样的代码可能已经不常见了,action 就是我们的提交到的接口,enctype="multipart/form-data" 就是指定上传文件格式
摘要:美颜和人脸识别已经成为许多图像和图片应用的必备项,而直播应用又对这一技术提出了更高要求,不仅对人脸识别的速度要求更高,更要提供鉴黄等服务。
也许他们想放大、平移、掌握这些图像? 在本教程中,我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说,一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码!...medium.com/media/afad3… 在commonInit()中,我们将图像视图居中,并设置它的高度和宽度,而不是把它固定在父视图上。这样一来,滚动视图就会从图像视图中获得其内容大小。...这包括设置最小和最大的缩放级别,以及指定用户放大时使用的UIView(在我们的例子中,它将是图像视图)。让我们来设置滚动视图(为清晰起见,添加一些注释)。...我们将通过在我们的类中添加imageName字符串,并在字符串改变时更新UIImageView来实现。...让我们给我们的类添加另一个初始化器,这样我们就可以在代码中设置图像名称。 medium.com/media/074d4… 就这样了!现在我们可以像这样通过图片名称以编程方式初始化我们的视图了。
在这里我们和大家分享一下业余期间在水印智能化处理上的一些实践和探索,希望可以帮助大家在更好地做到对他人图像版权保护的同时,也能更好地防止自己的图像被他人滥用。...我们大家在日常生活中如果下载和使用了带有水印的互联网图像,往往既不美观也可能会构成侵权。...能够一眼看穿各类水印的检测器 水印在图像中的视觉显著性很低,具有面积小,颜色浅,透明度高等特点,带水印图像与未带水印图像之间的差异往往很小,区分度较低。...有了这样一款水印检测器,我们就可以在海量图像中快速又准确地检测出带水印的图像。 ? 往前走一步:从检测到去除 如果只是利用AI来自动检测水印,是不是总感觉少了点什么?...接下来我们在水印检测的基础上往前再走一步,利用AI实现水印的自动去除。因为水印在图像上的面积较小,所以直接对整幅图像进行水印去除显得过于粗暴,也会严重拖慢去除速度。
GitHub储存公钥Account Settings->SSH Public Keys->New ssh key 将生成的key(id_rsa.pub文件)内容copy到输入框中,保存。
这里我们主要探索一下在pyqt5制作出来的界面中集成一个pyecharts生成的页面,效果图如下所示: 环境依赖 这里主要依赖于pyecharts和pyqt5这两个库,但是由于pyqt5在5.10.1...在pyecharts中配置散点图的参数时,主要方法是调用Scatter中的函数来进行构造,比如我们常用的一些窗口工具,区域缩放等功能,就可以在Scatter中添加一个toolbox来实现: toolbox_opts...yaxis_index=[0] ), ) ) 这个toolbox中主要实现了网页另存为图像的功能...最后通过pyqt中的图层中导入网页,实现图像的展示效果: self.mainhboxLayout = QHBoxLayout(self) self.frame = QFrame(self) self.mainhboxLayout.addWidget...选取一部分之后的展示效果如下图所示: 总结概要 本文通过一个实际的散点图案例,展示了如何使用pyqt5嵌套一个pyecharts图层的方法,通过这个技巧,可以在pyqt5的框架中也实现精美的数据可视化的功能模块
是领先的免费开源团队聊天Slack的替代品,功能强大,它支持群组聊天,直接通信,私聊群,桌面通知,媒体嵌入,链接预览,文件上传,语音/视频聊天,截图等等,还支持实时翻译,实现用户之间的自动实时消息转换。...4 jitsi-meet https://github.com/jitsi/jitsi-meet Star 7384 Jitsi是一个开源的,安全(ZRTP加密),高质量的SIP/XMPP视频通话、会议...可以安装在你喜欢的操作系统中并且支持多种IM网络。Jitsi是当最功能最完整的高级通信工具。...Jitsi让你可以在同一个软件中连到Facebook、GoogleTalk、XMPP、Windows Live、Yahoo!、AIM和ICQ进行通信。...通过.enex文件从Evernote导出的Notes 可以导入到 Joplin 中,包括格式化内容(转换为Markdown),资源(图像,附件等)和完整的元数据(地理位置,更新时间,创建时间等) 。
乳腺癌在癌症排行榜中排名第二,也是女性最常见的疾病。组织学检查通常是患者癌症治疗过程中的转折点。如果常规的乳房X射线检测到异常肿块,则将进行活检以便进一步确诊。...这可能是医学成像中的一个问题,在这些医学成像中,诸如相机设置或化学药品染色的年龄之类的元素在设施和医院之间会有所不同,并且会影响图像的颜色。...示例图像可以在图2中看到。 ? 图2. BreakHist数据库的示例图像。 BACH数据集提供了400张图像,分为四类:正常,良性,原位和有创。良性肿瘤是异常的细胞团,对患者构成最小的风险。...BreakHist数据集提供了在多个缩放级别(40x,100x,200x和400x)下拍摄的约8000张良性和恶性肿瘤图像。这些组中包括的不同类型的肿瘤在下面列出。...多个缩放级别是模型鲁棒性的一个很好的起点,因为幻灯片图像的大小/放大倍数在整个行业中通常没有标准化。 为了减少计算时间,将所有图像缩放到224x224像素。
其中,我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平,在某些领域甚至超过。...我们正在准备发布代码,在最新的模型Inception-v3 上运行图像识别任务。...你将学会如何用Python或者C++把图像分为1000个类别。我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征,在今后其它视觉任务中可能会用到。...如果你现有的产品中已经有了自己的图像处理框架,可以继续使用它,只需要保证在输入图像之前进行同样的预处理步骤。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层,并且提取CNN的倒数第二层,在本例中是一个2048维的向量。
本文主要介绍在Flutter中更快地加载您的图像资源 我们可以将图像放在我们的资产文件夹中,但如何更快地加载它们?...这是 Flutter 中的一个秘密函数,可以帮助我们做到这一点 — precacheImage() 很多时候(尤其是在 Flutter Web 中),您的本地资源图像需要花费大量时间在屏幕上加载和渲染...我们在 Flutter 中有一个简单而有用的方法,我们可以用它来更快地加载我们的资产图像——precacheImage()!...onError} ) 此方法将图像预取到图像缓存中,然后无论何时使用该图像,它的加载速度都会快得多。但是,ImageCache 不允许保存非常大的图像。...由于在此需要上下文,因此我们可以在可访问上下文的任何函数中添加 precacheImage()。我们可以将相同的内容放在第一个屏幕的didChangeDependencies()方法中!
反射率是所用波长(通常是在近红外波段)的函数。 强度可用于帮助要素检测和提取以及激光雷达点分类,还可以在无可用航空影像时用于替代航空影像。...如果激光雷达数据中包含强度值,则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。 创建 LAS 数据集图层 勾选扩展模块并在ArcCatalog 或“目录”窗口中创建 LAS 数据集 ?...(添加文件夹是递归选项;因此添加某个文件夹可以同时将所选文件夹中多个文件夹的 LAS 文件添加到 LAS 数据集中。) ?...保存后在ArcSence中加载LAS 数据集,可以看出这是一片村庄 ? 下一步是在仅使用首次回波的 LAS 数据集上定义点过滤器。打开图层属性 对话框,单击过滤器选项卡,然后单击第一个回波按钮。 ?...根据 LAS 数据集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 数据集转栅格。来将点强度值生成图像 ? 参数设置一般默认即可,采样值应根据数据的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。
一次RetinaNet实践 作者 | Camel 编辑 | Pita 航空图像中的目标检测是一个具有挑战性且有趣的问题。...RetinaNet是最著名的单级目标检测器,在本文中,我将在斯坦福无人机数据集的行人和骑自行车者的航空图像上测试RetinaNet。 我们来看下面的示例图像。...这样做的结果是,它在网络中的多个层级上生成不同尺度的特征图,这有助于分类和回归网络。 焦点损失旨在解决单阶段目标检测问题,因为图像中可能存在大量的背景类和几个前景类,这会导致训练效率低下。...训练后的模型在航空目标检测方面的效果可以参考如下动图: Stanford Drone 数据集 斯坦福无人机(Stanford Drone)数据是在斯坦福校园上空通过无人机收集的航拍图像数据集。...接下来我准备探索如何进一步调整RetinaNet 架构,在航拍物体检测中能够获得足够高的精度。
本来这个项目只是一个用来在使用 LaTeX 时为某些特殊字符寻找备用字体的小脚本,但在加上上述功能之后已经可以被用作一个简单地终端内字体查看器了。 一些截图 字体列表: ? Canvas 渲染: ?...目前此项目我自己只在 macOS 上测试过,有推友帮忙在 Arch Linux 上测试了,反馈使用正常。 如果朋友们试用时遇到什么问题,欢迎直接提 Issue。
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法,是一种非常优秀的多曝光图片合成算法,对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果,但是也存在着两个局限性...在IPOL网站中,有对这两篇文章的详细资料和在线测试程序,详见: http://www.ipol.im/pub/art/2019/278/ Extended Exposure Fusion...一、Extended Exposure Fusion 这个文章虽然篇幅有十几页,但是实际上核心的东西就是一个:无中生有,即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像,然后利用Exposure...新创建的M个图像的生产方法如下: 对于序列 中的每一个值,我们计算一个参数: 作为需要压缩的动态的范围的中心,当原始的像素值t在 范围内时,线性映射,即t不变化,当不在此范围时...有了这些曲线,在原有图像的基础上进行映射得到一个序列的图像,然后再用Exposure Fusion就可以了。
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