参考链接： python opencv 基础5 : putText() 为图像增加文本
强大的convert命令 convert命令可以用来转换图像的格式，支持JPG, BMP, PCX, GIF, PNG, TIFF, XPM和XWD等类型，下面举几个例子: convert xxx.jpg xxx.png 将jpeg转成png文件 convert xxx.gif xxx.bmp 将gif转换成bmp图像 convert xxx.tiff xxx.pcx 将tiff转换成pcx图像 还可以改变图像的大小: convert -resize 1024×768 xxx.jpg xxx1.jpg 将图像的像素改为1024*768，注意1024与768之间是小写字母x convert -sample 50%x50% xxx.jpg xxx1.jpg 将图像的缩减为原来的50%*50% 旋转图像： convert -rotate 270 sky.jpg sky-final.jpg 将图像顺时针旋转270度 使用-draw选项还可以在图像里面添加文字： convert -fill black -pointsize 60 -font helvetica -draw ‘text 10,80 “Hello, World!” ‘ hello.jpg helloworld.jpg 在图像的10,80 位置采用60磅的全黑Helvetica字体写上 Hello, World! convert还有其他很多有趣和强大的功能，大家不妨可以试试。
我对ImageMagick的主要功能做一个简单的介绍，其中覆盖的大都是人们常用的一些功能，如果你要全面的了解它的知识，你可以看看它的man手册。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备已经在人们的生活中占据了越来越重要的地位
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
WidsMob ImageConvert 是一款非常实用的图片格式转换工具。使用WidsMob ImageConvert激活版可以批量处理数百或数千张图像。可以轻松将照片转换为JPEG，JPEG 2000，PNG，TIFF，BMP等格式。还可以重命名图像文件，添加图像或文本水印，添加纯色或渐变颜色边框以及将照片向左，右或180度旋转来批量转换图像，以使转换过程更加个性化。
记得昨天的文章学到了什么吗，让我来帮大家回忆一下吧～经过昨天的学习，我们学会了如何创建CSS，学习了选择器的使用以及选择器的权重并且学习了怎样为选择器添加属性声明，学习了什么是盒子模型，学习了如何定位元素、如何为元素设置宽高、设置背景色、设置填充边距和边框、如何设置字的字体、字号、颜色、对齐方式等。OK，回忆到此为止，其实现在大家就已经可以很好的做一个静态页面了，但是呢，虽然CSS能够用于控制网页的样式和布局，而CSS3才是最新的CSS标准，而且HTML5+CSS3的王道组合往往能够达到事半功倍的效果，所以大家还是要多了解一下～～
相关函数介绍 1. Point 该数据结构表示了由其图像坐标 和 指定的2D点。可定义为： Point pt; pt.x = 10; pt.y = 8; 或者 Point pt = Point(10, 8); 2. Scalar 表示了具有4个元素的数组。次类型在OpenCV中被大量用于传递像素值。 本节中，我们将进一步用它来表示RGB颜色值（三个参数）。如果用不到第四个参数，则无需定义。 我们来看个例子，如果给出以下颜色参数表达式： Scalar( a, b, c ) 那么定义的RGB颜色值为：Red =
选自arXiv 作者：Pengyuan Lyu等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在计算机视觉的应用场景里，对图像中的文本进行准确识别是重要而相对困难的任务。来自华中科技大学的研究者们近日提出了一种全新的多项文本检测方法，大幅提高了机器学习的识别准确度。该研究已被即将于 6 月 18 日在美国盐湖城举行的 CVPR 2018 大会接收。 简介 最近，由于现实世界应用（如产品搜索 [4]，图像检索 [19]，以及自动驾驶）需求的增长，从自然场景图像中提取文本信息的研究正变得越来越流行
旋转框相比矩形框可以更好的拟合物体，同时标注起来比分割要方便的多，使用来自NVIDIA的ODTK可以方便的训练，实施和部署旋转框物体检测模型，同时具备多种扩展功能。
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
---- 新智元编译 编译：小潘 【新智元导读】医学图像数据很难处理，经常包含旋转倒置的图像。这篇文章介绍如何利用深度学习以最小的工作量来修复医疗影像数据集，缓解目前构建医疗 AI 系统中收集和清洗数据成本大的问题。 在医学成像中，数据存储档案是基于临床假设的。不幸的是，这意味着当你想要提取一个图像时，比如一个正面的胸部x光片，你通常会获得一个存储了许多其他图像的文件夹，并且没有简单的方法来对它们加以区分。 图1：这些图片来自于相同的文件夹是有道理的，因为在放射学中我们记录的是病例而非图像。这是病
白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模糊字、形似字、残缺字、光影遮蔽、多语言混合文本等应用落地面临的技术难题还没被彻底解决。
0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么？ 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模
在使用相机时，最自然的效果是不管你的手机如何旋转，手机上的成像始终是向上的，也就是说，相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
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Loading几乎是每个应用都会用到的一个组件。很多组件库都会提供相应的Loading组件，但是有的时候我们可能需要自定义Loading效果，掌握Loading组件制作的基础知识将变得非常必要。Loading主要就是一个旋转的圆环，而旋转部分则比较简单，直接通过CSS动画即可实现，所以关键部分就是得到Loading的圆环。
imageio库简化了GIF动态图的制作过程，可以直接读取所有PNG文件，并输出为一个GIF动态图。这是实现代码：
好照片是个全平台的照片处理软件，功能非常强大：媲美单反的全能相机，HDR拍摄，背景虚化，一键增强等功能。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
大数据文摘作品 编译：Zhifu、元元、Molly、钱天培 医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上，深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天，我们就来讲一个案例，展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同，胸部X光的图像有可能是水平的，也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值，也可能会旋转。问题在于，当你处理一个庞大的数据集（比如说50到100万张图像）的时候，如何在没有医生查看的情况下发现畸变？
https://juejin.cn/post/7266745788536356879
image.png 不论什么程序还是应用，算法永远是其中的灵魂。VR设备也不例外，一个好的算法可以决定该VR的最终效果，所以如果做虚拟现实SDK开发，算法才是其关键。 其实虚拟现实的SDK与普通应用开发使用的SDK还是大致一样的，开发者只要调用每个设备虚拟现实提供商的SDK，便可以省去底层开发流程。SDK可以隐藏VR中的一些实现细节，支持游戏开发者开发VR游戏。同时硬件厂商可以针对虚拟现实头戴设备做特殊的优化，并为游戏开发者提供快捷有效的服务和帮助。 如果开发者想让用户获得极致的VR体验，就离不开三个算法
1. 学习目标 学会使用 cv.line 绘制一条线； 学会使用 cv.circle 绘制圆； 学会使用 cv.rectangle 绘矩形； 学会使用 cv.ellipse 绘椭圆。 2. 图像公共参数说明 2.1 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像，允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。 color 表示绘制直线的颜色，(b,g,r) 格式的元组，或者表示灰度值的标量。 thickness 表示绘制直线的粗细，默认值 1px，-1 表示内部填充。 lineType 表示绘制直线的线性，默认为 LIN
在 PHP 的图像处理领域，要说最出名的 GD 库为什么好，那就是因为它不需要额外安装的别的什么图像处理工具，而且是随 PHP 源码一起发布的，只需要在安装 PHP 的时候添加上编译参数就可以了。
前言 了解了RN的组件的生命周期后，我们接着来学习RN的具体的组件。View组件是最基本的组件，也是首先要掌握的组件，这一篇我们来学习View组件。 1.概述 View组件是RN中最基本的组件，绝大部分的组件都继承了View组件的属性，所以学习其他组件前，要首先掌握View组件。 View组件是一个支持Flexbox布局、样式、一些触摸处理的容器，它可以放到其它的组件里，也可以有任意多个任意类型的子组件。View组件对应着多个平台的视图，比如Android的View以及iOS的UIView。 由于View
svg 是基于 XML 的矢量图形，canvas 是用脚本绘制的图形， svg 不会失真，canvas 会失真。
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-
白白最近的时间投了一些SLAM相关的实习，通过各种公司的面试了解了流程以及侧重点，有答的不好被拒绝的，也有拿到offer的，也有简历石沉大海的。发现很多基础的问题自己都明白但是在面试紧张的情况下描述的逻辑不是很清晰，所以导致面试效果不是很好，通过自己这一段时间的学习和面试遇到的一些SLAM相关的基础问题做一个总结。
border-collapse 属性是用来设置 table 表格的边框是否被合并为一个单一的边框，还是象在标准的 HTML 中那样分开显示。
CSS3是Cascading Style Sheets的第三个版本，是一种用于描述文档样式的语言（CSS3是CSS（层叠样式表）技术的升级版本）。它是前端开发中用于控制网页布局和样式的技术之一。CSS3引入了许多新的特性和功能，如圆角、阴影、渐变、动画等，大大增强了网页设计和交互的能力。与CSS2相比，CSS3提供了更多的选择和灵活性，使开发人员可以以更精细的方式控制网页的外观和表现。
Css学习手册之基本篇 每次写前端都是一个痛苦的过程，总是静不下来，彻底的研究下前端的技术，导致每次套页面都是直接采用一些封装好的控件，而有时对这些样式不满意时，又得百度一下该怎么用，低效且不愉快，强制自己好好的学习下基本功 I. 基本使用姿势 0. 几种css使用姿势 主要有下面三个使用姿势，其中优先级为 c > b > a a.直接引入css文件 b.在html中，直接写css: c.在标签中直接写css <link rel="stylesheet
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。
在网页的编写中，好多特效都是通过js来实现，但是还有很多通过css3实现的特效，并且这种方法实现的特效不需要引入外部文件，只需要短短几行代码即可实现，下面这段代码就是由css3来实现的元素进行圆周运动的代码：
background-image属性添加背景图片 background-size指定背景图像的大小 background-origin属性指定了背景图像的位置区域
【导读】上周，我们在《激光雷达，马斯克看不上，却又无可替代？》一文中对自动驾驶中广泛使用的激光雷达进行了简单的科普，今天，这篇文章将各大公司和机构基于激光雷达的目标检测工作进行了列举和整合。由于文章列举方法太多，故作者将其分成上下两部分，本文为第一部分。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
(1). 内联方式，又称为行内样式，将样式定义在某 html 元素中(style 属性中)
Sketch 是一款专业矢量图设计软件，深受许多设计师青睐，非常适用于图标设计、网页设计等矢量图设计场合使用，为您的设计增添更棒的视觉效果，现为大家带来Sketch 94最新版本，需要的朋友别错过哦~
航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。该文章知乎地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/57029694。在此群主总结整理分享给大家。同时希望大家能够积极参与分享。
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