水平和垂直布局 通过相互嵌套完成复杂的布局,对于复杂布局尽量拆解多个组件 水平和垂直对齐方式 image.png mainAxisAlignment 主轴方向对齐，（并不是主轴左右） row -...- 水平方向 colim -- 垂直方向 crossAxisAlignment 交叉轴方向对齐，（并不是主轴左右） row -- 垂直方向 colim -- 水平方向 参数说明： enum.../将子控件放在交叉轴的结束位置 end, //将子控件放在交叉轴的中间位置 center, //将子控件放在交叉轴的方向拉伸 stretch, //沿着十字轴 baseline..., } 组件内容大小 mainAxisSize 参数说明： enum MainAxisSize { //子元素尽量扩大化展示，占据满足父元素布局的全部空间 max,（默认） //子元素尽量紧凑的展示...，空间尽可能满足所有子元素即可 min, } 子组件相对大小 Expanded 在同一层级中的Expanded组件，通过控制参数flex来调整同一父组件下子组件的大小比例。
最近有点忙，项目进度跟的比较紧。最近需求那边让我们写一个左右和上下都可滑动的列表，用来展示多个Title的值。这里我把需求简化了一下。老规矩，先看图。...分为上下两部分 ① TitleLayout 包括左边的"名称"（固定不可滑动），右边的"Title"（多个可滑动） ② Title的数据 使用的是RecyclerView 这里只要处理水平方向的手势滑动即可...，所以，我们需要去拦截手势，使用scrollTo方法实现水平滚动。...int offsetX = (int) Math.abs(ev.getX() - mStartX); if (offsetX > mTriggerMoveDis) {//水平移动大于...break; case MotionEvent.ACTION_UP: mFixX = mMoveOffsetX; //设置最大水平平移的宽度
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...NSCharacterEncodingDocumentAttribute:[NSNumber numberWithInt:NSUTF8StringEncoding]} documentAttributes:NULL error:nil]; //设置富文本字的大小...计算出来的 height 正好是排版后的高度大小，是 CGFloat 类型，在是在我们设置UIlabel/Cell 高度时，可能存在四舍五入等，最后存在的一点点误差使得 UILabel 显示不全，可能出现缺少一行...，上下空白太多等情况； 解决方案：为了确保布局按照我们计算的数据来，可以使用ceil函数对计算的 Size 取整，再加1，确保 UILabel按照计算的高度完好的显示出来； 或者使用方法CGRectIntegral...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
前言 元素水平垂直居中是 web 开发中常见遇到的问题 方法 1-使用transform + absolute 这个组合，常用于图片的居中显示，子元素设置绝对定位,父级元素相对定位,也可以将父元素...,垂直方向上 } 方法 2-利用-table-cell 利用 table的单元格居中效果展示。...与 flex一样，需要写在父级元素上 itclanCoder元素水平垂直居中 css代码 .wrapper { width...,宽度是不固定的,随着自身的内容撑大而撑大的,怎么让它在页面中实现水平垂直居中显示呢?...align-items: center; // 垂直居中 } 更多元素水平垂直居中https://coder.itclan.cn/fontend/css/css-base-elem-center
由于灰度共生矩阵的数据量较大，一般不直接作为区分纹理的特征，而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算水平方向的灰度共生矩阵 //====...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算垂直方向的灰度共生矩阵 //====...,为灰度图像 // vecGLCM, 输出矩阵,根据灰度图像计算出的灰度共生阵 // angle,灰度共生矩阵的方向,有水平、垂直、45度、135度四个方向 // 函数功能: 计算灰度共生矩阵 //==...16级，减小灰度共生矩阵的大小。
首先，调整图像的宽度和高度。每个图像由像素值矩阵表示。矩阵可以通过一行或一列被堆叠成一个长向量。每个像素的颜色（例如，颜色的 RGB 编码）现在是图像的特征。最后，测量长像素向量之间的欧几里得距离。...梯度的大小等于梯度的欧几里得范数，这表明像素值在像素周围变化得多大。梯度的位置或方向取决于水平方向和垂直方向上的变化的相对大小；图 8-2 说明了这些数学概念。...左侧的图像包含水平条纹，其中颜色仅垂直变化。因此，水平梯度为零，梯度垂直为非零。中心图像包含垂直条纹，因此水平梯度为零。右边的图像包含对角线条纹，斜率也是对角线。...这乍看起来似乎有些矛盾，如果我们仔细考虑一下，这还是有道理的。水平（ X ）梯度识别水平方向上的变化。强的垂直图案在大致相同的 X 位置上跨越多个 Y 像素。因此，垂直图案导致像素值的水平差异。...无论邻域如何组织，它们通常重叠形成整个图像的特征向量。换言之，单元和块在水平方向和垂直方向上横移图像，一次只有几个像素，以覆盖整个图像。
梯度的大小等于梯度的欧几里得范数，这表明像素值在像素周围变化得多大。梯度的位置或方向取决于水平方向和垂直方向上的变化的相对大小；图 8-2 说明了这些数学概念。 ?...左侧的图像包含水平条纹，其中颜色仅垂直变化。因此，水平梯度为零，梯度垂直为非零。中心图像包含垂直条纹，因此水平梯度为零。右边的图像包含对角线条纹，斜率也是对角线。 ? 它们能在真实的图像上发挥作用吗？...在例 8-1 中，我们使用图 8-4 所示的猫的水平和垂直梯度上来实验。由于梯度是在原始图像的每个像素位置计算的，所以我们得到两个新的矩阵，每个矩阵可以被可视化为图像。 ?...水平（X）梯度识别水平方向上的变化。强的垂直图案在大致相同的X位置上跨越多个Y像素。因此，垂直图案导致像素值的水平差异。这也是我们的眼睛也能察觉到的。...无论邻域如何组织，它们通常重叠形成整个图像的特征向量。换言之，单元和块在水平方向和垂直方向上横移图像，一次只有几个像素，以覆盖整个图像。
它方便了我们计算，但是它的缺点也很明显，那就是线性滤波总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。...1）滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半径的称呼，例如5x5大小的核的半径就是2。...高斯平滑水平和垂直方向呈现高斯分布，更突出了中心点在像素平滑后的权重，相比于均值滤波而言，有着更好的平滑效果。 图像锐化 卷积核： ?...梯度Prewitt卷积核与Soble卷积核的选定是类似的，都是对水平边缘或垂直边缘有比较好的检测效果。...Laplacian也是一种锐化方法，同时也可以做边缘检测，而且边缘检测的应用中并不局限于水平方向或垂直方向，这是Laplacian与soble的区别。 一张用拉普拉斯算子算子锐化以后的图像如下： ?
性质： 实对称矩阵Ａ的不同特征值对应的特征向量是正交的； n阶实对称矩阵Ａ必可相似对角化，且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值。...对角化： 优点：满秩的对角方阵，可以直接看出特征值，特征向量等重要特征。 卷积算子—Sobel算子 主要用于边缘检测，分别对水平和垂直方向上的边缘敏感。...基础知识 1、角点 使用一个滑动窗口在下面三幅图中滑动，可以得出以下结论： 左图表示一个平坦区域，在各方向移动，窗口内像素值均没有太大变化； 中图表示一个边缘特征（Edges），如果沿着水平方向移动(...这样就可以将 Harris 角点检测算法分为以下三步： 当窗口（局部区域）同时向 （水平）和 （垂直） 两个方向移动时，计算窗口内部的像素值变化量 ； 对于每个窗口，都计算其对应的一个角点响应函数...因为特征值 和 决定了 的值，所以我们可以用特征值来决定一个窗口是平面、边缘还是角点： 平面:：该窗口在平坦区域上滑动，窗口内的灰度值基本不会发生变化，所以值非常小，在水平和竖直方向的变化量均较小，即
2 方向滤波器 若需检测水平边缘，需要在竖直方向上进行梯度运算，若需检测垂直边缘，需要在水平方向进行梯度运算。...所以在检测垂直线条时，所构造的滤波器能在水平方向构成梯度差分运算，如一维水平滤波器[-1,0,1]，若要扩展成3*3矩阵形式，可构成Prewitt的水平梯度卷积核。 ?...Sobel算子的处理过程，是分别在水平和垂直方向对图像进行卷积，再讲二者结果结合求得没一点的梯度值。下图为Soble算子的水平、垂直滤波器。 ?...使用特征筛选可以排除。...使用Gray_Range_Rect做灰度变换 排除垂直纹理以外的干扰 增强对比度 ? 使用线高斯提取目标 干扰线减少些 ? 特征筛选，检测折痕 ?
而且，要意识到的一个重点是，我们采用的是两个连贯的水平像素，因此只会考虑水平的排列。 这是我们从图像中提取特征的一种方式。我们可以看到左边和中间部分，但右边部分看起来不那么清楚。...案例 5 我们到现在通过使用权重，试图把水平像素（horizontal pixel）结合起来。但是大多数情况下我们需要在水平和垂直方向上保持空间布局。...我们采取 2D 矩阵权重，把像素在水平和垂直方向上结合起来。同样，记住已经有了水平和垂直方向的权重运动，输出会在水平和垂直方向上低一个像素。...首先在水平方向上用这个刷子进行刷墙，然后再向下移，对下一行进行水平粉刷。当权值矩阵沿着图像移动的时候，像素值再一次被使用。实际上，这样可以使参数在卷积神经网络中被共享。 下面我们以一个真实图像为例。...每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。
而且，要意识到的一个重点是，我们采用的是两个连贯的水平像素，因此只会考虑水平的排列。 这是我们从图像中提取特征的一种方式。我们可以看到左边和中间部分，但右边部分看起来不那么清楚。...案例 5 我们到现在通过使用权重，试图把水平像素（horizontal pixel）结合起来。但是大多数情况下我们需要在水平和垂直方向上保持空间布局。...我们采取 2D 矩阵权重，把像素在水平和垂直方向上结合起来。同样，记住已经有了水平和垂直方向的权重运动，输出会在水平和垂直方向上低一个像素。 ?...首先在水平方向上用这个刷子进行刷墙，然后再向下移，对下一行进行水平粉刷。当权值矩阵沿着图像移动的时候，像素值再一次被使用。实际上，这样可以使参数在卷积神经网络中被共享。 下面我们以一个真实图像为例。...因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。 随后加入池化层进一步减少参数的数量。
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下...右侧对应的灰度共生矩阵，左上角第一行与第一列的坐标(1, 1)包含值1，原因在于水平方向上，相距一个像素值，当前像素跟水平右侧相邻像素只有一个是1、1相邻的像素值(灰度级别)对；右侧共生矩阵的原始(1,...0度水平方向GLCM 45度方向GLCM 90度垂直方向GLCM 135度方向GLCM 根据相邻像素点之间距离参数D不同可以得到不同距离的GLCM。...这样原来256x256大小的共生矩阵就可以改成256/8 * 256 /8 = 32x32的共生矩阵。...提取图像对比度特征 基于共生矩阵实现纹理特征计算，这里我用了比较简单的对比度计算来实现局部纹理特征提取、代码实现如下(局部窗口大小8x8、灰度级别256/32 =8个级别) int step = 256
假设对于一个 6×6 大小的灰度图片（以数字表示），为了检测图像中的垂直边缘构造一个 3×3 的矩阵，在卷积神经网络中被称为 filter（卷积核） 进行卷积运算，以“∗”符号表示。...多种边缘检测 垂直和水平边缘检测 ? 一些其他的滤波器 ?...卷积和互相关： 在数学定义上，矩阵的卷积（convolution）操作为首先将卷积核同时在水平和垂直方向上进行翻转，构成一个卷积核的镜像，然后使用该镜像再和前面的矩阵进行移动相乘求和操作。...单个卷积核应用于图片时，提取图片特定的特征，不同的卷积核提取不同的特征。如两个大小均为3×3×3 的卷积核分别提取图片的垂直边缘和水平边缘。 ?...由图可知，最终提取到彩色图片的垂直特征图和水平特征图，得到有2个通道的4×4大小的特征图片 总结一下维度： 图片：n×n×nc ∗ f×f×nc —>(n−f+1)×(n−f+1)×n′c 其中，
在大小为 且具有最大数量的不同灰度值 的图像窗口I中，在给定距离 内的参数角度 下计算共现矩阵 ，如下所示 纹理特征的计算在大多数应用中在四个方向（ ）和不同距离 下执行 旋转不变性是通过四个方向的矩阵的累加而获得的...因此，如果真实世界中的大小是已知的，则图标在图像平面中的垂直位置给出其大小的估计。 该方案中的主要假设是平移表面是平面的。当这个条件成立时，光轴等于图像的消失点。...为了估计水平位置，分析了垂直特定纹理。其次，与表示形状为“U”的车辆的常见下降形状的模型的匹配过程使用这些特征来确定障碍物假设。在这个过程中，较差的熵表示过滤掉的不可靠的垂直或水平纹理特征。...当然，这两个特征在统计上并不独立，但结构的整体测量增强了轮廓信息的局部测量，因此只考虑最可靠的轮廓。之所以使用U形，是因为它是轿车和卡车的常见模式，由垂直和水平特征组成，以增强对假设位置的确定。...这些特征来自局部方向编码[12]。为了提高分类性能，水平和垂直LOC等值线被分别处理（见图4）。在分类过程中，如图5所示，计算豪斯多夫距离以测量模型和图像特征之间的相似性。
角点是图像中具有明显边缘变化的位置，具有独特性和不变性，常用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等应用。...该算法的基本思想是：角点处的灰度变化方向与任何方向上的灰度变化都明显不同。通过计算像素灰度值的梯度和二阶矩阵，可以得到角点响应函数，并通过设置阈值来确定角点。...二、Harris角点检测步骤 以下是使用 OpenCV 进行 Harris 角点检测的基本步骤： 1 将图像转换为灰度图像。 2 计算图像的梯度，获取像素的水平和垂直梯度。...然后，使用 Sobel 算子计算图像的水平和垂直梯度。接下来，根据梯度计算每个像素的二阶矩阵。然后，通过计算响应函数值来确定角点位置，并使用非极大值抑制来抑制非极大值点。...Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，可以用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等多个应用领域。通过寻找具有明显边缘变化的角点特征，我们可以实现对图像中目标区域的定位和描述。
卷积运算的求解过程是从左到右，由上到下，每次在原始图片矩阵中取与滤波器同等大小的一部分，每一部分中的值与滤波器中的值对应相乘后求和，将结果组成一个矩阵。...下图对应一个垂直边缘检测的例子： [垂直边缘检测卷积运算] 如果将最右边的矩阵当作图像，那么中间一段亮一些的区域对应最左边的图像中间的垂直边缘。...[更多边缘检测算子] 滤波器中的值还可以设置为参数，通过模型训练来得到。这样，神经网络使用反向传播算法可以学习到一些低级特征，从而实现对图片所有边缘特征的检测，而不仅限于垂直边缘和水平边缘。...步长表示滤波器在原始图片的水平方向和垂直方向上每次移动的距离。之前，步长被默认为 1。...如果想同时检测垂直和水平边缘，或者更多的边缘检测，可以增加更多的滤波器组。例如第1个滤波器组实现垂直边缘检测，第2个滤波器组实现水平边缘检测。
通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。...2、计算梯度图像 首相我们计算水平和垂直方向的梯度，再来计算梯度的直方图。可以用下面的两个kernel来计算，也可以直接用OpenCV里面的kernel大小为1的Sobel算子来计算。 ?...左边：x轴的梯度绝对值 中间：y轴的梯度绝对值 右边：梯度幅值 从上面的图像中可以看到x轴方向的梯度主要凸显了垂直方向的线条，y轴方向的梯度凸显了水平方向的梯度，梯度幅值凸显了像素值有剧烈变化的地方。...(注意：图像的原点是图片的左上角，x轴是水平的，y轴是垂直的) 图像的梯度去掉了很多不必要的信息(比如不变的背景色)，加重了轮廓。换句话说，你可以从梯度的图像中还是可以轻而易举的发现有个人。...向量的大小可以这么计算: 我们有多少个16*16的块？水平7个，垂直15个，总共有7*15=105次移动。 每个16*16的块代表了36*1的向量。
通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。...hog_preprocess 第二步：计算梯度图像 首先我们计算水平和垂直方向的梯度，再来计算梯度的直方图。...左边：x轴的梯度绝对值 中间：y轴的梯度绝对值 右边：梯度幅值 从上面的图像中可以看到x轴方向的梯度主要凸显了垂直方向的线条，y轴方向的梯度凸显了水平方向的梯度，梯度幅值凸显了像素值有剧烈变化的地方。...(注意：图像的原点是图片的左上角，x轴是水平的，y轴是垂直的) 图像的梯度去掉了很多不必要的信息(比如不变的背景色)，加重了轮廓。换句话说，你可以从梯度的图像中轻而易举的发现有个人。...向量的大小可以这么计算: 我们有多少个16*16的块？水平7个，垂直15个，总共有7*15=105次移动。 每个16*16的块代表了36*1的向量。
在此过程中，深度图像的大小是手动选择的，考虑到激光雷达点云的特征，如激光雷达通道数、水平分辨率和视场角（FoV）。...给定最大垂直 、最小垂直 、深度图像高度（h）和宽度（w）的参数，垂直分辨率是 ，水平分辨率是 。...每个点 的图像坐标 如下： 法线向量可以通过在范围图像的水平方向 和垂直方向 对深度值 进行微分来计算： 其中 表示极角， 表示方位角， 是一个缩放变量，使法向量成为一个单位向量。...考虑到这些因素，我们不再简单地使用相邻像素之间的微分，而是应用基于窗口的方法，假设窗口内的导数值相似。为窗口内每一对在水平和垂直方向上的导数值计算并求平均值，以减轻距离测量噪声的影响。...例如，在楼梯井的情况下，形成楼梯井的墙面的法线向量在水平方向上分布，导致在水平方向上具有高定位精度，但在垂直方向上可能存在模糊。
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