Reallusion Cartoon Animator for Mac是一款优秀的2D动画设计制作软件，艺术家，插画家，漫画家和设计师能够轻松地从静态图像，照片，绘画甚至分层的PhotoshoppsD创建可动画的2D角色。Cartoon Animator Mac中文版为日常制作压力下的人们提供最快的动画解决方案。
炎炎的夏日一起来为头像增加点夏天的元素，让清爽的头像陪伴你一整个夏天。通过一个完整的小程序串通整个开发生命周期。
本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤 + 代码。（来源公众号：OpenCV与AI深度学习）
这是一篇来自PyImageSearch的Adrian Rosebrock的博客，他的博客内容包括计算机视觉，图像处理和建筑图像搜索引擎等。
本文将对基于SDWebUI插件生态的EasyPhoto插件进行源码解析。EasyPhoto插件是由FaceChain-Inpaint功能的开发团队迅速推出的一款开源项目，旨在满足AIGC领域同学们对适配真人写真功能的需求。通过本插件，用户可以上传5-20张同一个人的照片，利用Lora模型进行快速训练，并结合用户提供的模板图片，快速生成真实、逼真、美观的个人写真照片。
通过CameraX实现录像功能的话，初始化相机的步骤与拍照时大同小异，区别在于增加了对视频捕捉器VideoCapture的处理。需要修改的代码主要有三个地方，分别说明如下。 第一个地方是在AndroidManifest.xml里补充声明录音权限，完整的权限声明配置如下所示：
Class绑定语法类似于属性(property)绑定。 以前缀类开始，可选地跟一个点（.）和一个CSS类的名字替代括号内的元素属性：[class.class-name]。
愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章，因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得，两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗，我也是只喜欢写代码，让那些字母组成美妙的歌曲，然后自我沉浸在其中自得其乐。而今天，在清明之际，在踏青时节，我还是忍不住停下来歇歇脚，稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配。
本文简单带大家看一下单图像三维重建相关的论文。写这篇文章算是对之前的一点总结。因为之前没有做过三维视觉，也没有钻研过生成对抗网络，中间实在是吃了不少苦，基本是边补基础知识边看论文，现在基本感觉看过一遍了，简单的把这些论文都拿出来说一说，算作有个收尾。如果说的不好，哪里理解错了，也请各位在评论区批评指教。
一. 模板匹配 模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。 简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 二. 单目标模板匹配 这里的模板匹配的方法其实并不复杂，利用目标的边缘信息用于搜索目标图像的模板所在位置。
会声会影是Corel制作的一款功能强大的视频编辑软件，英文名：Corel VideoStudio。会声会影2023作为当下最为受欢迎的视频编辑处理程序，其在业内可以说享有极高的知名度；而全新的2023版本更是如此，很多忠实的用户都想来体验一下新的功能；但是其可以说在同类软件中最高的，因此，为了大家可以免费使用全新的2023版本，特意为大家准备了会声会影2023徐列号，你就可以免费使用！且本工具还经过专业的人士多次测试过，且程序本身是没有任何捆绑软件的，大家可以放心使用！当然这里需要提醒大家的是，软件的版本一定不要去更改，比如你想使用2023版本，那么版本就会失效；因此，请大家谨慎操作！
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn（n通常是3、5、7、9等很小的奇数）的矩阵。模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点（anchor point），通常是矩阵中心点，和原图像中待计算点对应；整个模板对应的区域，就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核（kernel）。
会声会影是加拿大Corel公司制作的一款功能强大的视频编辑软件，英文名：Corel VideoStudio。
原文地址：https://www.pyimagesearch.com/2015/01/26/multi-scale-template-matching-using-python-opencv/
网站通常需要提供其他文件，如图片，JavaScript或CSS。在Django中，我们将这些文件称为静态文件
这篇文章没有什么关于嵌入式的干货，仅仅是详细记录一下前段时间捣鼓的一个静态的个人网站。
Tech 导读 测试，没有分析与设计就失去了灵魂； 测试人员在编写用例之前，该如何进行测试分析与设计呢？本文将介绍由测试领域专家James Batch总结的测试分析与设计模型，HTSM启发式测试策略模型。
Angular是一个开放源代码的前端Web框架。它是最流行的JavaScript框架之一，主要由Google维护。它提供了一个轻松开发基于Web的应用程序的平台，并使前端开发人员能够管理跨平台应用程序。它集成了强大的功能，例如声明性模板，端到端工具，依赖项注入以及各种其他使开发路径更流畅的最佳实践。
https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/index.html code: https://github.com/peiyunh/tiny
Adobe InDesign2020 是 Adobe 公司的一款专业排版设计软件，支持全平台去重，并且可以在 Windows 和 macOS 等操作系统下运行。该软件具有强大的排版设计和制作能力，可以帮助用户轻松打造各种印刷品质。下面我将从不同的角度为大家介绍这款优秀的软件。
Gin 是一个基于 Go 语言的 Web 框架，旨在提供高性能和高效的方式来构建 Web 应用程序。它简单易用，同时又提供了丰富的功能和灵活的扩展性。本文将带你深入学习 Gin 框架，从安装开始，逐步深入探索其各项功能，包括路由、中间件、参数绑定、模板渲染、静态文件服务等，并通过实例演示，让你更好地理解和掌握 Gin 框架的使用方法。
TechSmith Camtasia 2023 Mac版软件由兔八哥爱分享的Mac os系统上一款屏幕录制软件中文版，它可以帮助用户录制电脑屏幕、添加音频、视频和图片，进行剪辑和编辑，并输出高质量的视频文件。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
常言道，眼睛是心灵的窗户，那么相机便是手机的窗户了，主打美颜相机功能的拍照手机大行其道，可见对于手机App来说，如何恰如其分地运用相机开发至关重要。 Android的SDK一开始就自带了相机工具Camera，从Android5.0开始又推出了升级版的camera2，然而不管是初代的Camera还是二代的camera2，编码过程都比较繁琐，对于新手而言有点艰深。为此谷歌公司在Jetpack库中集成了增强的相机库CameraX，想让相机编码（包括拍照和录像）变得更加方便。CameraX基于camera2开发，它提供一致且易用的API接口，还解决了设备兼容性问题，从而减少了编码工作量。 不管是拍照还是录像，都要在AndroidManifest.xml中添加相机权限，还要添加存储卡访问权限，如下所示：
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
令 f ( x , y ) 表 示 数 据 （ 输 入 源 数 据 ） ， G ( x , y ) 表 示 二 维 高 斯 函 数 （ 卷 积 操 作 数 ） ， f s ( x , y ) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），f_s(x,y) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），fs(x,y)为卷积平滑后的图像。 G ( x , y ) = 1 2 π σ 2 e − ( x 2 + y 2 ) 2 σ 2 G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^\frac{-(x^2+y^2)}{2\sigma^2} G(x,y)=2πσ21e2σ2−(x2+y2) f s ( x , y ) = f ( x , y ) ∗ G ( x , y ) f_s(x,y)=f(x,y)\ast G(x,y) fs(x,y)=f(x,y)∗G(x,y)
Tech 导读 本文聚焦于打破固有研发壁垒，提升平台能力，打通设计稿到楼层生产的线上化链路，一键精准还原设计稿，0代码，低门槛，让用户可以成为楼层样式的生产者。通过本文，读者可以对京东营销活动搭建平台通天塔有初步了解，对0代码搭建应用的架构和和设计稿规则识别有新的思考和可能性。
在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。
Tech 导读 针对大促、日常系统稳定性隐患-慢sql的预防和排查，Mybatis-SQL分析组件从一个新的角度发现慢sql，让慢sql止步于发生之前，区别于主流的基于慢sql日志分析和预警，实时根据Explain分析结果进行分析和预警。
本文将会带你了解到我是如何创建一个动态树图的，该图使用 SVG（可缩放矢量图形）绘制三次贝塞尔曲线（Cubic Bezier）路径并通过 Vue.js 以实现数据响应。
Tech 导读 随着业务不断迭代更新，京东金融App(Android版本)的体积也在快速增加，2019年~2022年期间甚至一度超过了117M。2022年9月开始针对金融App进行了瘦身专项整治，最终实现从117M瘦身至74M。本文阐述了整个安装包瘦身过程中遇到的问题以及积累的经验，并详细介绍了具体的解决路径。
学习如何编写显示数据并在数据绑定的帮助下使用用户事件的模板。 Angular应用程序管理用户看到和可以做的事情，通过组件类实例（组件）和面向用户的模板的交互来实现这一点。 您可以熟悉模型 - 视图 - 控制器（MVC）或模型 - 视图 - 视图模型（MVVM）的组件/模板。 在Angular中，组件扮演控制器/视图模型的一部分，模板表示视图。
最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。
1.路由方式引入 //应用程序的启动入口文件 var express = require('express'); //加载express模块 var swig = require('swig'); //加载模板处理模块 var app = express(); //创建app应用,相当于nodeJS的http.createService() //配置模板引擎 app.engine('html',swig.renderFile); //定义当前模板引擎，第一个参数：模板引擎名称，也是模板文件后缀；第二个参
Tech 导读 授人以鱼不如授人以渔。给一份项目模板不如教大家怎么制作一份模板和使用模板快速生成新的项目，脚手架可能大家都不陌生，但是很多人只会用不会做。本文来带大家一起从0到1搭建属于自己的脚手架项目。
本文介绍基于Pix4Dmapper软件，实现由无人机影像建立研究区域空间三维模型的方法。
上期我们一起学习了常用的图像处理库相关的知识 机器视觉算法(第5期)----常用图像处理库都有哪些？ 今后我们逐步深入，以开源库OpenCV图像处理库为工具，来逐步学习视觉方面的算法。工欲善其事，必先利其器，所以近几期，我们将一起系统的学习下OpenCV这个常用的开源图像处理库。首先这期我们主要介绍下OpenCV中常见的8大基础数据类型及其支持的操作。
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的服务端表格组件GrapeCity Documents for Excel （以下简称GcExcel）的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
「Get智能写作」是优秀新媒体人必备的写作神器，减少脑力劳动，提高写作效率，快速写作变现。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景，继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而，由于图像是三维空间在光学系统的投影，仅仅实现图像层次的识别是不够的，这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出，计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态，通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来，借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升，针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置，研究者们提出了很多有效的方法和策略。
内能（internal energy） 从微观的角度来看，是分子无规则运动能量总和的统计平均值。分子无规则运动的能量包括分子的动能、分子间相互作用势能以及分子内部运动的能量。物体的内能不包括这个物体整体运动时的动能和它在重力场中的势能。
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