先上效果图吧 ? 由于项目需要实现这种左上角倾斜环绕的标签效果，所以自己尝试着做一做，并记录下来。 实现的思路大致如下图： ? 主页面的布局结构如下： <?...centerY = h/2; } @Override public void draw(Canvas canvas) { super.draw(canvas); //画标签区域背景上边的折叠区域（小三角区域...下面再贴一张其他边角的效果图吧： ?...总结 以上所述是小编给大家介绍的Android实现左上角（其他边角）倾斜的标签（环绕效果）效果,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
由于工作需求，需要写一个翻角效果： demo链接：http://jsbin.com/rereqes。 右上角需要从无的状态撕开一个标记，且有动画过程，上图是实现的效果图，不是gif。...对这个翻角效果的难点在于没有翻开的时候露出的是dom下面的内容，实现角度来说纯dom + css动画的设计方案并没有相出一个好的对策： 于是捡起了好久之前学的入门级别的canvas： 下面说一下实现思路...首先是绘制黑色翻出的部分，图形分解为如下几部分(请根据上图脑补)： 左上角向右下的半弧 ╮ 然后是竖直向下的竖线 | 然后是向右的半圆 ╰ 再然后是向右的横线 接着还是向右下的半弧 ╮ 最后是将线连接会起点...代码中这部分是指 我们绘制的文字new与橘色三角形区域的重叠关系，此方法取值较多，此处不做过多介绍，source-atop值可以使重叠区域保留，新绘制的内容在重叠区域以外的部分消失，以此达到new在里面的效果...到这里我们就开发好了翻角效果的完全展示的状态，那么如何让这个区域动起来呢？ 此处需要使用h5提供的用于刷帧的函数。
📷 1.Shader脚本 var DarkMaskShader = { uniforms: { "tDiffuse": { value: null...
关于使用css制作三角符号，网上有很多的例子了，在这里只是为了详细的向各位解释一下三角符号的原理 下图，是一个长宽为100px，边框宽度为100px的一个元素，由此可见，在css中上下左右的边框相交处并不是一个直线...，所以，可以根据此属性进行编写三角符号 那么如何使用css的该属性来实现三角符号的效果呢，代码如下： html代码 css代码 div:after{ position: absolute; width...: 100px solid #ff0; border-left: 100px solid transparent; border-bottom: 100px solid transparent; } 效果图...： 这种方法是使用的伪类来实现的三角符号，然后使用绝对定位，不会占用空间 transparent是透明色，大家如果想要的三角符号的方向不一样，只需将对应方向的边框颜色加上，其他的改为透明色即可 推荐：...总结 以上所述是小编给大家介绍的使用css实现三角符号效果，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
paint.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.SRC_IN)); canvas.drawBitmap(srcBmp, rc, rc, paint); 做出的效果如下...2、带 “卷角+圆角” 的缩略图： 有时候，我们需要为一张普通的图片生成 “卷角+圆角” 效果的图，像这样： ?...这时候，我们可以用两张辅助图来实现这个效果，一张底图做掩码，得到 “圆角+左上角切角” 的效果，然后用另一张图片覆盖在上面，得到 “灰色边框+右上角卷角” 的效果，我们需要的两张图如下： ?...PorterDuff.Mode.SRC_IN)); canvas.drawBitmap(srcBmp, rc, rc, paint); // 先取消 Xfermode. paint.setXfermode(null); // 再贴边框卷角图.... canvas.drawBitmap(borderBmp, rc, rc, paint); 得到的效果如下（看起来有些毛躁，纯属是我切的 mask 和 border 图片的问题，不是方法的问题）： ?
1 问题 实现任意view经过自定义带4圆角或者2圆角的效果 2 原理 1) 实现view 4圆角 ? 我们只需要把左边的图嵌入到右边里面去，最终显示左边的图就行。...应该可以看得懂，这里每个图片显示的效果是最终的效果，然后很明显，我们这里需要的是SrcIn效果，我们要把左图的效果嵌套到右图里面去。...初始进来如下效果，4圆角效果 ?...然后我们点击图片切换效果如下，上2圆角效果 ?...总结 到此这篇关于Android自定义View实现带4圆角或者2圆角的效果的文章就介绍到这了,更多相关android 自定义view 圆角内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
这张图是截取京东消息通知的弹出框，我们可以看到右上方有个三角形的气泡效果，这只是其中一种，三角形的方向还可以是上、下、左、右。...通过截图可以发现，气泡由正三角形和圆角长方形组成，于是可以通过组合来形成三角形气泡的效果，下面我们通过三种方式进行实现。...2、通过shape方式实现 正三角形 倒三角形...solid android:color="#ffffff" /> 左三角形
Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。 简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。...其中FSAF在基于锚点的检测器中效果是最好的，它超过了经典的RetinaNet。研究者提出的模型在参数量类似的情况下性能超过了所有其他single-shot架构。...上三角层是在对角线层上施加一系列具有1x2步长的共享3x3卷积得到的。类似地，左下角层是使用具有2x1步长的共享3x3卷积得到的。参数在所有下采样卷积之间共享，以最小化新参数的数量。...Matrix Nets 用于基于关键点的检测 在CornerNet被提出来的时候，其是为了替代基于锚点的检测，它利用一对角（左上角和右下角）来预测边界框。...(a-b)：使用了xNet的主干； (c)：使用了共享输出子网络，而针对每个矩阵层，预测了左上角和右下角的热图和偏移量，并在目标层内对它们进行中心点预测； (d)：利用中心点预测匹配同一层中的角，然后将所有层的输出与
大家好，本篇文章小编将和大家一起完成两个案例效果：三角板 Loading 效果和骨架屏图片卡片预加载效果，一起动手实践吧！...一、三角板 Loading 效果 如下动图所示，两个三角板相差90度依次交替顺时针旋转，是不是很酷呢？ ? 基于以上动图效果，如何实现呢？...基于 CSS 的方式通过 DIV 的 border 属性绘制两个顶角向上图形重合的正三角形 然后顺时针旋转其中一个三角形，让其相差90度（旋转的中心，在 DIV 的中心即三角形的顶点） 然后定义动画属性...，让两个三角形相差90度的进行无限循环旋转。...，其他边框颜色透明，就绘制出两个顶角朝上的背景色为白色正三角形） 顺时针旋转其中一个三角形90度，然后分别定义旋转动画，让其对应的动画在时间线上相差90度。
该模块首先通过两个128通道的3*3卷积模块处理来自backbone的特征，然后应用角点池化层, 并将池化后的特征图输入到256通道的3*3 Conv-BN层中，同时引入shortcut连接。...修改后的残差块后接一个256通道的3*3卷积模块，以及3个Conv-ReLU-Conv层，用于生成heatmap，嵌入向量和偏移量矩阵。...在每个沙漏模块前，作者使用步幅为2的128通道7*7卷积后接步幅为2的256通道残差模块将图像分辨率降低了4倍。...表1中展示了添加角点池化层对网络的改善效果, 对应的提升结果为：AP提升2.0％，AP50提升2.1％，AP75提升2.2％。...除此之外我们也能看到:减轻惩罚项设置对于大中型物体的增益效果最为明显。
，将距离比较近的角点看作是属于同一个物体的角点；（5）将属于同一个物体的左上角点和右下角点绘制在图像中，得到物体的边界检测框。...卷积网络预测了两组热力图来表示不同物体类别的角的位置，一组是左上角，另一组是右下角。该网络还为每个检测到的角预测一个嵌入向量，使来自同一物体的两个角的嵌入之间的距离很小。...主干网络之后是两个预测模块，一个用于左上角，另一个用于右下角。利用这两个模块的预测结果，对Anchor进行定位和分组 预测两组热力图，一组用于左上角角点，一组用于右下角角点。...网络预测每个检测到的角点的嵌入向量，使得如果左上角和右下角属于同一个边界框，则它们的嵌入之间的距离应该小。然后，可以根据左上角和右下角嵌入之间的距离对角点进行分组。...修改后的残差模块后面接一个具有256个通道的3×3卷积模块和256个通道的3个Conv-ReLU-Conv 来产生热力图，嵌入和偏移量。 图5. 左上角的池化层可以非常有效地实现。
方法从Faster R-CNN开始，one-stage方法从SSD开始，都无一例外的引入了anchor，anchor先验的引入使网络不需要从0直接预测Bounding box，这有利于目标检测器得到更好的效果...CornerNet受到人体姿态估计方法的启发，将目标检测问题转化为预测目标边界框的左上角和右下角一对顶点，也就是使用单一卷积模型生成热点图和嵌入式向量，里面的很多部分参考了《Associative Embedding...但是CornerNet选择使用左上角和右下角去定义Bounding Box，原因有两个： 中心点相比左上角和右下角的点更难定义，因为中心点需要先确定四条边，但是角点不是这样，它只需要两条边，分别是到最右和最下的距离...e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}} ycij=e−2σ2x2+y2 heatmap的损失参考了focal loss，并在此基础上加上了高斯映射，因为半径的设计是一个局部效果...上图在说明沙漏网络和Corner方法的影响，如果使用的是ResNet-101主干，使用角点预测方法，AP是最低的；使用沙漏网络和Anchor的方法AP有所提升；使用沙漏网络+角点预测效果是最好的。
我们以一对关键点|(包围框的左上角和右下角)来检测一个目标。我们使用一个单独的卷积网络来预测同一个目标类别的所有实例的左上角的热图，所有右下角的热图，以及每个检测到的角的嵌入向量。...为了确定一个像素是否为左上角，我们需要水平地看向右侧的目标的顶部边界，垂直地看向底部的目标的最左侧边界。因此，我们提出了角池，通过编码显式的先验知识来更好地定位角。假设我们想要确定位置 是左上角。...在这个改进的残差块中，我们将前3 × 3卷积模块替换为角池化模块，该模块首先对骨干网络的特征进行两个3 × 3卷积模块1的128通道处理，然后应用角池化层。...在使用沙漏模块之前，我们将图像分辨率降低了4倍，使用7 × 7卷积模块(步幅2和128通道)，然后使用步幅2和256通道的残块。?...然后我们从热点图中选择最左上角和最右下角的100个。角点位置由相应的偏移量进行调整。我们计算左上角和右下角的嵌入之间的L1距离。距离大于0.5或包含来自不同类别的角的对将被拒绝。
在每一个图片的某一侧都可以展示出一个三角形的边框视图，就是咱们的三角形标签视图。...这个视图在电商类APP当中比较常用，使用过ebay的同学应该都还记得有些商品的左上角或者右上角都会显示一个三角形的边框，用于给人一个直观的商品正在促销，或者刚刚上线的直观感受。...首先咱们先实现左上角和右上角的triangle view....，首先是第一个位于左上角的视图 一.card_left_top.xml： <?...总结 以上所述是小编给大家介绍的Android实现图片一边的三角形边框效果，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
方法从Faster R-CNN开始，one-stage方法从SSD开始，都无一例外的引入了anchor，anchor先验的引入使网络不需要从0直接预测Bounding box，这有利于目标检测器得到更好的效果...CornerNet受到人体姿态估计方法的启发，将目标检测问题转化为预测目标边界框的左上角和右下角一对顶点，也就是使用单一卷积模型生成热点图和嵌入式向量，里面的很多部分参考了《Associative Embedding...但是CornerNet选择使用左上角和右下角去定义Bounding Box，原因有两个： 中心点相比左上角和右下角的点更难定义，因为中心点需要先确定四条边，但是角点不是这样，它只需要两条边，分别是到最右和最下的距离...\sigma^2}} ycij=e−2σ2x2+y2 heatmap的损失参考了focal loss，并在此基础上加上了高斯映射，因为半径的设计是一个局部效果...上图在说明沙漏网络和Corner方法的影响，如果使用的是ResNet-101主干，使用角点预测方法，AP是最低的；使用沙漏网络和Anchor的方法AP有所提升；使用沙漏网络+角点预测效果是最好的。
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我们可以通过ps中的滤镜，做出三角形马赛克效果。先看对比图，该怎么制作这个效果呢？下面我们就来看看详细的教程。 ? 1、打开一张素材，四周留些空白，下面变形步骤要用到。如图。 ?...4、分别为复制的两个添加马赛克滤镜效果（执行滤镜→像素化→马赛克），参数如图。 ? 5、分别把两个图层还原成原来的比例，参数如图。 ? ? ? 6、将两个图层的混合模式修改为变亮，效果如图。 ?...7、进行适当的裁剪，完成最终效果。 ? 注意事项： 马赛克像素参数仅供参考，原图大小不一样，数值不一样。
关键点对的对象检测网络-CornerNet CornerNet网络的特点: 1.CornerNet是一个真正意义上的anchor-free的网络，它把anchor box简单表示为左上角与右下角一个关键点对...， 2.使用一个新池化层corner pooling，帮助网络更好的寻找角点 3.在识别精度超过现存的one-stage的网络，达到SOTA。...Cornet网络使用Hourglass网络作为backbone网络，后面跟随两个预测模型，分别预测box的左上角点与右下角点，每个模型包含corner pooling模块，然后池化特征预测heatmaps...Heatmap的每个通道都是一个二值mask，预测每个对象关键点对位置信息，而且每个角点都跟其它的角点做一个距离预测作为embeddings vector，然后相似的嵌入或者属于同一个box的它们之间的距离是小的...从backbone网络出来是接残差block，不过这里是把卷积替换成Corner-Pooling模块，然后紧跟一个3x3卷积之后进行多路输出。 测试结果： ?
与CornerNet相比，CentripetalNet模型在MS-COCO test-dev 2017上效果从42.1％AP到47.8％AP，获得了显着的性能提升。...角点池化Corner Pooling：作为一个特征的池化方式，角点池化可以将物体的信息整合到左上角点或者右下角点。...CornerNet首先通过一个步长为2的7×7卷积层，以及步长为2的残差模块，将图像尺寸缩小为原图的1/4，然后将得到的特征图送入两个串联的Hourglass模块。...左上角与右下角两个Corner Pooling层之后，分别接了3个预测量，这3个预测量的意义分别如下： Heatmaps：角点热图，预测特征图中可能出现的角点，大小为C×W×H, C代表类别数，以左上角点的分支为例...由于左上角和右下角的角点预测和特征适应是相似的，为简单起见，仅绘制左上角模块。
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