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。
给大家准备了一份已经写好的代码，利用python+opencv+openpyxl，opencv实现读取图片像素颜色，然后openpyxl自动填充Excel表格对应单元格背景颜色，得到一副Excel填充图画。文末代码下载链接。
在之前的办公自动化系列文章中，我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl、xlrd/xlwt、xlwings、xlsxwriter等进行了详细的讲解。
上一篇文章中，我们聊到使用 xlrd、xlwt、xlutils 这一组合操作 Excel 的方法
****openpyxl简介**** 还是简单一句：顾名思义，openpyxl就是一个处理excel文档的一个python库。 ---- ****openpyxl信息**** openpyxl地址传送 openpyxl依赖jdcal以及et_xmlfile依赖库 jdcal地址 et_xmlfile地址 ---- ****openpyxl安装**** #pip安装 sudo pip install openpyxl #源码编译 python setup.py install 对于如何使用pip安装
官方文档： http://openpyxl.readthedocs.io/en/default/
今天分享一份小案例，这里有一份excel姓名名单，想要根据姓名在旁边插入对应的图片图片都是命名好的，如果自己一个一个插入需要很久，所以跟大家分享python和excel批量插入图片的方法，下面就让我们来一起操作下吧！
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 openpyxl：2.6.2
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
CSS 锚点定位是一项强大的新功能，可用于创建各种交互元素，例如工具提示、模式和弹出窗口。它使工具提示更加动态。这是一个小示例，展示了如何锚定定位以创建工具提示：
🐯 在这里，猫头虎博主带你深入探索Go语言中的神秘之处。今日话题，我们将围绕Go的image/draw包展开深入讨论。无论你是图像处理的新手还是老手，这篇文章都会带你领略其简约而不简单的魅力。一起来探索它如何用一种操作，解锁多种图像处理技能的大门吧！
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。
openpyxl是一个强大的Python库,用于读写Excel(xlsx/xlsm/xltx/xltm)文件。
来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
该 style 参数可选。省略时，文本将使用最接近的DefaultTextStyle的样式。如果给定样式的TextStyle.inherit属性为true（默认值），则给定样式将与最接近的DefaultTextStyle合并。例如，这种合并行为很有用，可以在使用默认字体系列和大小时使文本变为粗体。
CSS (Cascading Style Sheets) 其实并不是编程语言，CSS可以直接运行在浏览器中，浏览器就是它们的运行环境，CSS 中文名为层叠样式表，也就是一些样式的配置。
ID选择器：针对某一个特定的标签来使用，只能使用一次。css中的ID选择器以 # 来定义
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块，该模块需要手动安装pip install openpyxl」
尺寸 元素描述版本heightheight 规定元素内容区高度。1max-heightmax-height 规定元素设置最大高度。2max-widthmax-width 规定元素设置最大宽度。2min-heightmin-height 规定元素设置最小高度。2min-widthmin-width 规定元素设置最小宽度。2widthwidth规定元素内容区的宽度。1 边距 元素描述版本marginmargin规定元素中四个方向的外边距属性。1margin-bottom设置元素的下外边距。1margin-le
3.按Shift+F8，调出“变换/对齐”工具。通过此工具中的数值法和坐标法，调整图像大小和位置，达到对齐。
Awesome Fine-grained Visual Classification Awesome Fine-Grained Image Analysis – Papers, Codes and Datasets—-weixiushen
背景：生活中常常因日常工作，在记录统计方面需频繁处理较多 Excel 表格，这部分工作虽可由人工完成，但这样会显得有些繁琐且可能存在偏差，遂闲时查阅了是否有相关基于python处理Excel表格的学习文档，后获知这主要可以运用 win32 和 openpyxl 等第三方库来帮助完成。在此分享一下学习过程中有关 openpyxl 库的基本使用方法和一些心得体会。
③ 在python中使用excel函数公式(很有用)
通过调用方法load_workbook(filename)进行文件读取，该方法中还有一个read_only参数用于设置文件打开方式，默认为可读可写，该方法最终将返回一个workbook的数据对象
全局视觉定位是指利用单张图像，根据已有的地图，估计相机的绝对姿态（位置和方向）。这种技术可以应用于机器人和增强/虚拟现实等领域。这篇文章的主要贡献是提出了一种利用姿态标签来学习场景的三维几何信息，并利用几何信息来估计相机姿态的方法。具体来说，作者设计了一个学习模型，它可以从图像中预测两种三维几何表示（X, Y, Z坐标），一种是相机坐标系下的，另一种是全局坐标系下的。然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。这种方法还可以引入额外的学习约束，比如最小化两种三维表示之间的对齐误差，以及全局三维表示和图像像素之间的重投影误差，从而提高定位精度。在推理阶段，模型可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。
定义在css样式文件中，通过选择器影响对应的标签。可以用link标签引入某些页面。
标题：PL-VINS: Real-Time Monocular Visual-Inertial SLAM with Point and Line
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdf
python处理Excel实现自动化办公教学（数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等）【三】
美颜和美妆是人脸中很常见的技术，在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮，美白，塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了，而本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。
(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)
3.内容识别：点击需要修复的区域。软件会自动在他的周围进行取样，通过计算对其进行光线和明暗的匹配，并进行羽化融合
用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中，Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块，但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。
在本文中，作者重新审视了迁移学习的简单范式：首先在一个大规模标记数据集（例如JFT-300M和ImageNet-21k数据集）上进行预训练，然后对目标任务上的每个训练权重进行精调任务，减少目标任务所需的数据量和优化时间。作者们拟议的迁移学习框架是BiT（大转移），由许多组件组成，包含了大量构建有效模型的必需组件，使其能够借助于大规模数据集学习到通用的、可迁移的特征表达。
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。
详细介绍参考：http://blog.csdn.net/mingzznet/article/details/9172585
多雨的夏季，蜻蜓最为常见，这些美丽的生物的飞行速度极快，狩猎能力也极为出色：蜻蜓狩猎的成功率捕获了高达 95% ，它们一天可以吃掉数百只蚊子。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ uGUI (Unity标准UI系统)和TextMeshPro(将文本绘制到屏幕的机制)的调优实践
虽然许多开发人员熟悉常用的CSS属性，但也有一些较为陌生的属性可能被忽视了。在本文中，我们将探讨10个你可能没有使用过的CSS属性。
论文题目：GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
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