曾经背景虚化只是单反的专利，通过大光圈获得像奶油般柔滑的背景。当然现在手机也可以借助双摄像头完成背景虚化，但如果只有单摄像头或单张图片，又如何借助算法实现背景虚化呢。...字节跳动 AI 实验室展示了这样一种算法，它可以预测高清图像的「深度信息」，也就是从近到远区分前景与背景。有了这种深度信息，我们就能很自然地生成对应的背景虚化图像。...这里在训练过程中起到监督作用的是深度图，模型会尽可能正确预测整张图的深度信息，后面根据深度信息和原图生成背景虚化图就只是合成过程了。 ?...答案是可以的，字节跳动实验室展示的这个应用甚至可以从视频中选出最好看的视频帧，并裁剪为合适的大小。 下图展示了挑选封面的主要做法，当我们上传一段视频后，模型首先会对不同的视频帧做一个聚类处理。...其实 Demo 中的很多应用都需要部署到移动端，例如给人脸加各种特效的激萌或抖音等。为此，实验室展示了一种快速轻量级的人脸识别方法。
响应式布局 响应式布局是一种能够适应不同屏幕尺寸和设备的网页设计方法。通过使用响应式布局，可以使网页在不同的设备上保持良好的显示效果，无论是在桌面电脑、平板电脑还是手机上。...示例： img { max-width: 100%; /* 图像最大宽度为其包含元素的100% */ height: auto; /* 保持宽高比，防止图像变形 */ } /* 在小屏幕上调整图像大小...img src="zhaojian.jpg" alt="Responsive Image"> 效果： 视口设置 使用 标签设置视口，以确保页面在移动设备上正确缩放。...示例： 这个元标签告诉移动端浏览器，它们应该将视口宽度设定为设备的宽度...，将文档放大到其预期大小的 100%，在移动端以你所希望的为移动优化的大小展示文档。
1.jpg 开发背景 在数字化时代背景下，图像、音视频等媒体文件已成为信息传递的核心载体，其重要性不断攀升。然而，传统网盘在处理这类文件时的管理方式逐渐显得力不从心。...定制化的文件信息展示 传统网盘：信息展示固定，通常只显示图标、文件名和后缀名。 PicHome：允许用户根据需要自定义显示文件名、后缀名、标签、文件大小、图像尺寸、视频时长和添加时间等丰富信息。...自定义封面图与预览图 传统网盘：文件以图标形式展示，图片和视频以自动生成的固定封面展示。...组织结构化的共享网站：PicHome 可以将共享文件、整库和单页等元素组织成一个完整的网站。这样，用户可以快速建立个人家庭媒体资料库、团队共享资料库或企业文件资料库网站。...后台就像一个无代码网页设计器，能够在无需编程的情况下配置出各种个性化的页面效果。
解决办法 当图像的长宽比与包含元素的宽度和高度不一致时，我们并不总是需要添加一个不同大小的图像。在深入研究CSS解决方案之前，我想向你展示一下我们以前在照片编辑应用程序中是如何做到这一点的。...[post18image3.jpeg] 在遮罩中裁剪了顶部和底部边缘的图像的例子 首先，我们会将图片垂直居中，然后在遮罩中剪裁。这就保留了图像的长宽比，防止它被挤压。...考虑一下下面的例子，在这个例子中，图像被赋予了一个固定的高度。...使用案例和实例 用户头像 object-fit: cover的一个完美的用例：封面是用户的头像。一个头像所允许的长宽比通常是方形的。将图像放在一个方形的容器中可能会使图像变形。...友好地提醒一下在img元素和CSS background之间选择的可访问性问题。如果图像纯粹是装饰性的，那么就选择CSS背景。否则，img元素更合适。 我希望你觉得这篇文章很有用。谢谢你的阅读。
背景： 发布器的整体框架解决了业务接入效率的问题，但我们还需要去解决业务效果问题。短视频的发布效果是目前的重点，对比快手、小红书、抖音等一众竞品，可以发现他们的封面图的效果更加丰富。...因此，我们在发布器上提供了图片编辑功能，去支持封面图的编辑。并且统一多端协议，打通素材中心，实现一套协议，多端渲染。 和竞品做一样的事？不！ 我们研究了抖音、快手等的封面编辑功能。...其次需要考虑如何快速拓展新效果。 难点一：点 9 图 什么是点 9 图？为什么难？ ...等用于拉伸的区块上可能也存在一些图案，所以我们给定一个宽高比，在宽高比之内，做拉伸，到达宽高比之后，将两张原图拼接，并重新拉伸到相应的大小，之后不停的拼接。...而对于线性布局，它原本也是移动端的概念，我们在 PC 端上实现了横纵两种配置 /*定位协议*/ 上：00001 (二进制) 左：00010 下：00100 右：01000 中：10000 // 设置好上述五个方向的值之后
自发荧光的解决办法有两种，采用冰冻切片染色或降低石蜡切片染色的自发荧光。 今日主要是探讨如何降低免疫荧光染色实验中的石蜡切片自发性荧光，且听小编慢慢道来。...据广大同行的经验，石蜡切片的自发性荧光是影响实验结果的主要因素(原因不明)，其分布是均匀弥散的、布满整张切片的。在汞灯瓦数较大时，这一现象尤为明显。...标本的固定时间不是越久越好，常规固定1-2天即可，最忌讳的就是采用长期浸泡在固定液中的组织进行免疫荧光标记实验。...7 — 图像采集 共聚焦显微镜的采集效果是要优于普通荧光显微镜的。 图像采集时，我们可以从整体上对图像进行调整。现在很多显微镜自带的图像软件上都有“伽马值”这个选项。...合理的调整它，可以从整体上消除荧光背景。它是介于0.1-1.0之间的一个值，可以从整体上调节图像的亮度和对比度。 如果你需要调整此值的话，一个可供参考的选择范围就是0.75-1.0之间。
由于输入的图像大小固定，即数据维度固定，但是现实样本中往往很多样本是大小不一的，为了产生固定输入大小的样本，有两种主要的预处理措施： （1）crop（裁剪） ?...它的大小为：windows_size=[a/n] 向上取整 ， stride_size=[a/n]向下取整。...当a*a为10*10时，要得到2*2的输出，池化层的大小为5，移动步幅为5； 当a*a为10*10时，要得到1*1的输出，池化层的大小为10，移动步幅为10； （3）原始论文中的两个训练过程 上面的红色字体表明了在多尺度训练过程的一个漏洞...在single-size过程： 当a*a为13*13时，要得到3*3的输出，池化层的大小为5，移动步幅为4； 当a*a为13*13时，要得到2*2的输出，池化层的大小为7，移动步幅为6； 当a*a为13...*13时，要得到1*1的输出，池化层的大小为13，移动步幅为13； 这没有问题： 在multi-size过程： 当a*a为10*10时，要得到3*3的输出，池化层的大小为4，移动步幅为3； 当a*a为10
在很多细节上， 比如头发、皱纹的转换、移动都更加顺滑。 ? 我仔细看了看，确实如此。 以前的StyleGAN2，就像是某些固定的点粘在屏幕上，然后脸在屏幕下面移动。...依然给人一种不太自然的感觉~ 就好比是某个毛孔被固定住了，其他细节绕着它原地摩擦~ 用他们的话来说，就是纹理粘连（texture sticking）。...比如StyleGAN2生成的毛发，大多坚持在相同的坐标上，形成了水平的条纹。 ? 本次则主要针对两种类型的移动——平移和旋转，Alias-Free-T和Alias-Free-R。...传统的GAN网络结构，包括卷积、上采样、下采样和非线性这几个方面，而Alias-Free GAN整架构，是在StyleGAN2基础上调整的。 ? 大致是这样一个调整过程。...（FID 用于评估GAN生成图像的质量，分数越低说明图像质量越高） ? 英伟达出品 ? 一作Tero Karras，可能熟悉StyleGAN系列的看出来了。
scroll： 背景图像相对于元素固定，也就是说当元素内容滚动时背景图像不会跟着滚动，因为背景图像总是要跟着元素本身。但会随元素的祖先元素或窗体一起滚动。 ...local： 背景图像相对于元素内容固定，也就是说当元素随元素滚动时背景图像也会跟着滚动，因为背景图像总是要跟着内容。 ...1. em的值并不是固定的； 2. em会继承父级元素的字体大小。 rem:使用rem为元素设定字体大小时，仍然是相对大小，但相对的只是HTML根元素。...scroll： 背景图像相对于元素固定，也就是说当元素内容滚动时背景图像不会跟着滚动，因为背景图像总是要跟着元素本身。但会随元素的祖先元素或窗体一起滚动。 ...local： 背景图像相对于元素内容固定，也就是说当元素随元素滚动时背景图像也会跟着滚动，因为背景图像总是要跟着内容。
即使对输入图片进行裁剪、扭曲等变换，调整到统一的size，也会导致原图有不同程度失真、识别精度受到影响】SPPNet提出了**“空间金字塔池化”**消除这种需求，不管图像大小是多大，在整张图片上只需要计算一次...在CNN出现之前，SPP一直是分类和检测等系统中的重要部分，然而在CNN出现之后，还没有人在CNN背景下对SPP进行研究。...SPP与CNN比较有几个特点： SPP对于任意大小而输入都能产生固定长度的输出，在之前深度网络中使用的滑动窗口池化不能。...SPP改进了BoW，因为它可以通过在**局部空间池（local spatial bins）**来维护空间信息。这些空间存储单元的大小与图像大小成比例，因此无论图像大小如何，存储单元的数量都是固定的。...我们仍然使用win = 上取整[a/n]，str = 下取整[a/n]，实现每个金字塔池化层。这个180网络的空间金字塔层的输出的大小就和224网络的一样了。
2007年9月5日iPod classic/nano3/touch在同一场发布会上发布，苹果首次向我们展示了Cover Flow 在iOS7之前的“音乐”App中，旋转设备90度，或在iTunes中的...在Skia中，3D变换是通过矩阵乘法实现的，这里需要大致了解数字图像处理的基本知识，可以参考这里。 矩阵乘法就是把原始图像矩阵的横排和变换矩阵的竖排相应位相乘，将结果相加。...在二维空间，原始图像中的每个像素点 (x，y) 所代表的单列矩阵，通过变换矩阵相乘，得到新的像素点 (x'，y')。...当前封面是从专辑堆叠中挑选出来的，它的位置是固定的，左右两边的封面相对于当前封面，有一个固定的距离，step为当前封面和左右第一张封面之间的距离，slidePadding为其它封面和当前封面之间的距离。...EventArgs e) { RenderTransform(currentPos); } step和currentSlidePadding值将由屏幕宽度计算得出，使得在不同屏幕大小设备
在下面的例子中，同样的按钮在 Chrome 和 Safari 中，后者添加了默认的灰色背景。 ?...在移动设备上，浏览器会显示一个水平滚动条。 ? 解决方法就是使用 flex-wrap: wrap，这样当水平空间不够时，浏览器会帮我们自动换行。...长单词和链接 当在移动屏幕上阅读一篇文章时，一个长单词或内联链接可能会导致出现水平滚动条。使用CSS word-break可以防止这种情况的发生 ?...事例源码：https://codepen.io/shadeed/pen/oQLYmg 9.设置图像的最大宽度 当添加图像时，定义max-width: 100%，这样当屏幕很小时图像就会改变大小。...压缩或拉伸图像 在CSS中调整图像大小时，如果宽高比与图像的宽度和高度不一致，则可能会对其进行压缩或拉伸。
我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层，因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小，例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是...固定输入数据大小有两个问题： 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的，例如街景文字基本上其高宽比是不固定的，如下图示红色框出的文字。 ? ?...综上，SPP的提出就是为了解决CNN输入图像大小必须固定的问题，从而可以使得输入图像高宽比和大小任意。...注意上面划分成多少份是可以自己是情况设置的，例如我们也可以设置成3X3等，但一般建议还是按照论文中说的的进行划分。 三、SPP公式 理论应该理解了，那么如何实现呢？...下面将介绍论文中给出的计算公式，但是在这之前先要介绍两种计算符号以及池化后矩阵大小的计算公式： 1.预先知识 取整符号： ⌊⌋:向下取整符号 ⌊59/60⌋=0，有时也用 floor() 表示 ⌈⌉
电子签名的便利性非常显著，它允许用户在任何地点、任何时间快速签署文件，无需纸张、打印机和传真机。这种远程签署能力对于跨国业务、远程工作和移动办公来说尤为有用。...在法律合规性方面，电子签名在许多国家和地区与传统的手写签名具有同等的法律效力，符合相关的法律法规要求。总的来说，电子签名提供了简单易用的用户体验，可以在多种设备上使用，兼容不同的操作系统和应用程序。...亮度对比度调整大法 调整签名照片的亮度和对比度很简单，Word 文档就可以实现，接下来我会详细阐述如何操作。...这种差异可能是由于显示器校准不同、显示器老化、硬件差异以及软件设置差异等原因造成的。因此，您在自己的电脑上调整的签名照片背景色可能与打印店电脑上的显示不同。...如图所示，我们需要注意右上角的信息，3072✖4096意思是图像的宽度是3072个像素，图像的高度是4096个像素，JPEG 是图像文件的格式，2.23MB 表示图像文件的大小。
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。...车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定，并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。...手机拍照识别车牌技术的识别率在白天能达到99%以上，夜间95%以上；识别速度在不超过1秒，集成于移动警务通中，通过设备摄像头拍摄车牌自动识别车牌号，能够节省一半以上的车牌录入时间。...支持牌照全：包括新能源车牌、蓝牌、黑牌、黄牌（双）、军牌（双）、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆等各种规格牌照； 2.识别速度快：极致优化的车牌定位和识别算法; 3.整牌识别率高：尤其汉字识别摇摇领先同类产品...移动端车牌离线识别技术是一款成熟的安卓手机拍照识别车牌，可以看到它支持的车牌类型很多，而且对摄像头像素要求不高，所以集成手机拍照识别车牌软件的时候方便了很多。
但是在RCNN中，因为全连接层的神经元个数是固定的（权重矩阵的维数是固定的），所以采取对于每一个区域候选都需要首先将图片放缩到固定尺寸（227×227），然后为每个区域候选提取CNN特征的方案。...改进： 对于背景所描述的问题，既然只有全连接层需要固定的输入，那么只需在全连接层前加入一个网络层，然他对任意的输入产生固定的输出就行了。...我们使用缩放而不是裁剪，将前述的224的区域图像变成180大小。这样，不同尺度的区域仅仅是分辨率上的不同，而不是内容和布局上的不同。对于接受180输入的网络，我们实现另一个固定尺寸的网络。...在测试阶段，是直接对各种尺寸的图像应用SPP-net的。 测试阶段： 1.首先通过选择性搜索（SS），对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口。...2.把整张待检测的图片，输入CNN中，进行一次性特征提取，得到feature maps，然后在feature maps中找到各个候选框的区域，再对各个候选框采用金字塔空间池化，提取出固定长度的特征向量。
屏幕较小的设备也要下载在大屏幕展现的大尺寸图片。 在网页上使用图像时，我们必须确保它们在分辨率和大小方面得到了优化。...基本上，这意味着我们可以为支持高分辨率和低分辨率的小版本的屏幕显示高质量的图片。 值得注意的是，尽管移动设备的屏幕较小，但通常分辨率较高，这也说明了仅依靠分辨率可能不是一种好的做法。...是的，浏览器在达到4rem后将停止增加大小。 使用响应单位 你是否曾经建立过一个带有大标题或副标题的页面，并且在 PC 屏幕上的显示效果良好，但在移动设备上却发现它太大了？...我猜肯定会遇到这种情况，在本节中，我们将介绍如何处理此类问题。 在CSS中，你可以使用各种度量单位来确定元素的大小或长度，最常用的度量单位包括：px，em，rem，％，vw`和vh。...因此，如果用户在浏览器上调整字体大小，则页面上的所有内容都将根据根大小正确缩放。 例如，当处理根集为16px时，我们指定的数字将乘以该数字乘以默认大小。
在《头号玩家》中，我们可以看到基于云平台的Cloud VR及移动VR，将代替目前体验感最好的PC VR，成为未来VR的主流。虽然，这只是电影构想，但却为VR的发展带来一些启示。...虽然LG并未在专利文件及图像中予以明示，但图像所示头显设备外壳设有有插槽和孔洞，为智能手机摄像头的使用提供方便（如下图，设备本身也有1个摄像头）。 ?...此外，专利文件着重描述了如何调整显示器焦点，虽然该专利头显并不是首个具有该功能的VR头显。...值得一提的是，专利文件大篇幅地解释了这种调节方法，如何有效地防止“异物”进入头显：所有运动部件之间固定有密封材料，而一系列螺丝轴可自行完成调整，用户只需旋转头显顶部旋钮，即可对封闭部件进行调整，进而缩小或放大显示器与透镜的间距...而LG新专利中展示的头显可通过外部旋钮，来调节显示屏及透镜的距离，从而改变焦点及观看空间的大小。这样的设置，既方便头显使用者进行调整，又降低了“异物”进入显示器的可能。
TensorFlow 模型以进行移动部署，以及如何通过 TensorFlow Lite 在移动应用中高效使用该模型。...我们希望您可在您的应用中使用我们的预训练风格转化模型，或受此启发，创建更加有趣的应用。 背景 ?...我们发现：在固定 MobileNetV2 宽度的同时，从头开始优化其他参数得到的结果最好。 这样能达到与原模型相近的效果，而模型的大小显著缩小，速度也大幅提升。 ?...量化是适用于大多数 TensorFlow 模型移动部署的一项重要技术，在本例中，它可将模型大小缩小为原来的 1/4，在大幅加速模型推理的同时，对质量的影响很小。...：缓存风格预测网络的结果，如果您的移动应用仅计划支持一组固定的风格图像。
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