有没有一种方法可以在不拉伸对象拟合的情况下变换比例？

是的，可以使用CSS的transform属性来实现在不拉伸对象拟合的情况下变换比例。transform属性可以应用于HTML元素，通过指定缩放比例来改变元素的大小，而不会改变其宽高比例。

具体来说，可以使用transform的scale()函数来实现比例变换。scale()函数接受两个参数，分别表示水平和垂直方向的缩放比例。例如，scale(2, 0.5)表示水平方向放大2倍，垂直方向缩小一半。

下面是一个示例代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<style>
.container {
  width: 200px;
  height: 200px;
  background-color: red;
  transform: scale(0.5, 2);
}
</style>
</head>
<body>

<div class="container"></div>

</body>
</html>

在上面的示例中，一个宽高为200px的红色正方形被缩放为宽度为100px，高度为400px的矩形，但是它的宽高比例保持不变。

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7.设置对象捕捉、对象追踪 ①对象捕捉在绘图过程中，可以使用光标自动捕捉到对象中特殊点，如端点、中点、圆心和交点等。是使用最为方便和广泛的一种绘图辅助工具。...在工具栏上空白区域单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择对象捕捉命令。 ②对象追踪使用对象捕捉追踪，可以沿着基于对象捕捉点的对齐路径进行追踪。默认情况下，对象捕捉追踪将设置为正交。...在绘制样条曲线时，还可以改变样条拟合的偏差，以改变样条与指定拟合点的距离，控制曲线与点的拟合距离，此偏差值越小，样条曲线就越靠近这些点。　　...另外也可以使用剪切到剪贴板方法将对象删除。　　②拉伸图形：可以拉伸对象中选定的部分，没有选定部分保持不变。...选择修改/拉伸命令，或单击拉伸按钮，或在命令行中输入stretch来执行。要进行拉伸的对象必须用交叉窗口或交叉多边形的方式来进行选取。　　③延伸图形：可以将选定对象延伸至指定边界上。

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缺点：用该方法作放大处理时，在图象中可能出现明显的块状效应 [图片上传失败......1.3 映射方法向前映射法可以将几何运算想象成一次一个象素地转移到输出图象中。如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置，则其灰度值就按插值算法在4个输出象素之间进行分配。...注：从原图象坐标计算出目标图象坐标镜像、平移变换使用这种计算方法向后映射法向后映射法（或象素填充算法）是输出象素一次一个地映射回到输入象素中，以便确定其灰度级。...如果一个输出象素被映射到4个输入象素之间，则其灰度值插值决定，向后空间变换是向前变换的逆。...注：从结果图象的坐标计算原图象的坐标旋转、拉伸、放缩可以使用解决了漏点的问题，出现了马赛克 2 OpenCV框架 Python 函数原型： cv2.resize(src, dsize[, dst[

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机器学习中的数学(6)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

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奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。...上面的矩阵是对称的，所以这个变换是一个对x，y轴的方向一个拉伸变换（每一个对角线上的元素将会对一个维度进行拉伸变换，当值>1时，是拉长，当值<1时时缩短），当矩阵不是对称的时候，假如说矩阵是下面的样子：...这其实是在平面上对一个轴进行的拉伸变换（如蓝色的箭头所示），在图中，蓝色的箭头是一个最主要的变化方向（变化方向可能有不止一个），如果我们想要描述好一个变换，那我们就描述好这个变换主要的变化方向就好了。...当矩阵是高维的情况下，那么这个矩阵就是高维空间下的一个线性变换，这个线性变化可能没法通过图片来表示，但是可以想象，这个变换也同样有很多的变换方向，我们通过特征值分解得到的前N个特征向量，那么就对应了这个矩阵最主要的...不过，特征值分解也有很多的局限，比如说变换的矩阵必须是方阵。（说了这么多特征值变换，不知道有没有说清楚，请各位多提提意见。） 2）奇异值：下面谈谈奇异值分解。

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图层树和寄宿图 -- iOS Core Animation 系列一

Core Foundation和Cocoa对象是不兼容的，可以通过bridged转换： layer.contents = (__bridge id)image.CGImage; 2.1.1 示例...2.1.3 contentsScale contentsScale属性定义了寄宿图的像素尺寸和视图大小的比例，默认情况下是一个1.0的浮点数。...2.1.4 maskToBounds 看上面最新的运行图，发现图片超出了视图的边界。因为默认情况下，UIView仍会绘制超过边界的内容，在CALayer也不例外。...上图设置的contentsRect是{0, 0, 0.5, 0.5} 事实上contentsRect设置一个负数的原点或者大于{1, 1}的尺寸也是可以的。这种情况下，最外面的像素会被拉伸。...它定义了一个苦丁的边框和在图层上可拉伸的区域。默认情况下，contentsCenter是{0, 0, 1, 1}，意味着如果大小改变（contentsGravity），寄宿图会被均匀的拉伸。

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一般的情况下，按照算法原理来说是一次变换上面的参数矩阵， 4×4也就是16个乘加。当我们做一次拉伸的时候，可以看出来是目的像素总数乘以16，总体来说计算量还是非常庞大。...大家知道旋转是仿射变换的一种，旋转可以通过两步实现的，先做一个水平位移，再做一个垂直位移。图像基本就是这样进行旋转操作，先可以水平向上拉伸，拉伸为一个平行四边形再水平剪切，相当于旋转。...一般来说旋转或者是仿射变换都有一种比较简单的甚至可以用临近点法；但如果是要编解码，要求最小的残差，这个时候还是要B样条。...和之前垂直变化相似，只不过这里有三个明显的部分：a1d1是一对相似三角形，中间b是一个平行四边形的拉伸，但这种拉伸不是等距的，每个点的拉伸的比例都不一样，所以每个点都要重新算。...这样做两次就会造成动态代码非常大的同时运算量少很多，这种情况下运算速度也会非常快。用这种方法处理完成后，基本上处理速度会有一倍左右的提升。 4、结果两次变化本身就比一次单个变换快。

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「Deep Learning」读书系列分享第二章：线性代数 | 分享总结

这两个特征，构成了完整的矩阵分解，也就是经过一个线性变换之后得到的效果——在特征向量方向上分别缩放特征值倍。 ? SVD 分解就是一个扩展形式，表达方式就这样，不细说了。 ?...这种方法一般用于演示，比如算一些小型的矩阵，实际情况下，A 的规模会非常大，按照这种方法算，代价非常大。 ? 再看下什么矩阵不可逆。...所以，PCA 实际上只能解决一些线性问题，非线性情况下，解决的效果不太好。怎么办呢？用非线性降维方法。典型的方法比如说 t-SNE（t 分布 - 随机近邻嵌入），流形学方法。 ?...这是一个复合、螺旋形的数据集，在空间里面显示出来是这个样子，用线性方法是不可能分开的。流形怎么办呢？近似于找到一种非线性的方法，假设这两个小人，把它拉伸，拉开之后，不同的类别就能够分开了。...线性变换里不包含平移；线性变换加上平移的话，那就是仿射变化。那么到底什么是线性变换？线性空间的任意点在变化前后一直保持等距分布！ ? 下面不是线性变换，因为距离不等。 ?

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（对象捕捉开关：F3） B 在极轴选择上可以更改极轴角度和极轴模式（绝对还是相对上一段线） 4 工具栏位置的变化：A锁定：右下角小锁；工具栏右键 B 锁定情况下的移动：Ctrl +鼠标移动 5 清楚屏幕...，同一图形可在选中夹点连续进行多次不同比例缩放） 16 三维绘图中的旋转：按住Shift并按住鼠标中键拖动 17 . dxf文件：表示在储存之后可以在其它三维软件中打开的文件 18 . dwt文件：图形样板文件...(U)]（此处可参考帮助F1）小提示：a 边(E)：确定对象是在另一对象的延长边处进行修剪，还是仅在三维空间中与该对象相交的对象处进行修剪（[延伸(E)/不延伸(N)]） b express插件的使用...对于要合并多段线的对象，除非第一个 PEDIT 提示下使用“多个”选项，否则，它们的端点必须重合。在这种情况下，如果模糊距离设置得足以包括端点，则可以将不相接的多段线合并。...（相当三维，可以指定旋转角度） D 圆弧（A）：指定椭圆参数后通过指定椭圆上两点来画椭圆弧 27 拉伸命令 stretch（S）注意：选择对象时，应框选要拉伸的点，否则变为移动对象而非拉伸对象，实际中一般使用夹点编辑

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PCA主成分分析（下）

在机器学习过程中，衡量一个分类（判断问题）或回归（拟合问题）是否精确的，就是取得这些损失函数的极小值。...两个图像具有线性（拉伸）关系，即通过变换二次型矩阵A，将正圆拉伸为椭圆。 4. 但是线性变换，只有拉伸，没有旋转。...再来变换：两边乘以正交向量，令：得到一个旋转后拉伸后的圆——倾斜椭圆实际上：现在，借助二次型矩阵A，我们又可以将函数表示回进一步分析问题前，先来考虑y的极值问题。...总结：求二次型的极值问题，就是求二次型矩阵特征值极值问题，就是求一个原始球在旋转后的空间中最大/最小拉伸。而这个特征值对应的特征向量，就是球最大/最小拉伸的方向。...就是旋转后新的坐标轴问题分析到这里，我们引出了特征值，似曾相识。 PCA就是利用了协方差矩阵的较大特征值，得到坐标旋转变换后，保留数据点最大拉伸（最分散）的那个坐标“轴”，即最佳数据投影方向。

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Android OpenCV 4.6 透视变换

我们如果要获取其中某个坐标点的位置，也会因为这个偏移而发生错误。而针对这种情况下，我们要计算相机中的坐标，并转换为真实坐标。有两种方法，一种是实现透视变化，一种是计算相机坐标和世界坐标的转换。...透视变换实现方法简单,不需要知道摄像机参数或者平面位置的任何信息。只需要标注四个对应点为。和转换后的四个对应点位。就能直接进行线性方程运算，将图片进行拉伸。透视变换则是在三维空间中视角的变化。...上面的方法就能得到一个透视矩阵的变换函数，Mat对象。这个矩阵是一个3*3的变形矩阵然后我们再通过Imgproc.warpPerspective 将要透视变换的值，扔进去进行透视变换。...可以将坐标扔进去进行变换，也可以将图片扔进行做透视变换。...效果就是上面示例图的效果：第一步，就是将获取坐标点，可以通过OpenCV的轮廓识别获取坐标点（精度准确），也可以手动触摸提取坐标点（精度偏移较大）我这里就简单点了，直接提取触摸点的方法来实现了。

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OpenCV 图像变换之 —— 拉伸、收缩、扭曲和旋转

当然，在这种情况下，每个图像恰好是其前身的四分之一。在输入图像G。上迭代该过程产生整个金字塔。...可以拉伸、收缩、扭曲或旋转图像的功能称为“几何变换”。对于平面区域，有两种几何变换：使用2×3矩阵的变换，称为“仿射变换”；而基于3×3矩阵进行变换，称为“透视变换”或“同形”。...你可以将后一种转换作为一种计算方法，用于计算一个特定观察者感觉三维平面的方法，而这些观察者可能不会直视平面。仿射变换是可以以矩阵乘法后跟向量加法的形式表示的任何变换。...如果喜欢，你可以想象一个仿射变换，将自己的图像画成一个大的橡胶片，然后通过在角上的推或拉变形来制作不同样子的平行四边形。仿射变换可以将矩形转换为平行四边形。它们可以挤压形状，但必须保持两边平行。...在第一种情况下，我们有一个想要转化的图像（或感兴趣的区域）；在第二种情况下，我们有一系列点，想要计算转换的结果。这些情况在概念上非常相似，但在实际执行方面却有很大的差异。

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