Jcrop简介 Jcrop 是一个功能强大的 jQuery 图像裁剪插件,结合后端程序(例如:PHP)可以快速的实现图片裁剪的功能。 Jcrop是一款免费的软件,采用MIT License发布。
流的前端jQuery 图像裁剪插件有Jcrop和CropBox,前者是将原图和需要裁剪的参数(裁剪的各点坐标,旋转角度等)传到后台,然后由后台完成实际的裁剪和后续操作。 CropBox实现功能相对较少,但操作更简单,它的原理是: 将裁减后的图片通过base64编码,然后转化为blob格式发送到服务器,服务器完成解码即可,官网介绍可以看github上的说明和Demo 核心js函数只有两个: getDataURL 将裁剪后的图片简单以base64编码后的结果,用于实时预览,当然也可以将它直接传到服务器,然后解码为png格式 getBlob 上传图片为Blob格式
因为公司需求,需要完成一个显示屏定制的业务,用户自主上传图片然后在线裁剪的功能,我选择了jQuery Jcrop这个插件。 先看看怎么使用 使用方法 载入 CSS 文件 <link rel="stylesheet" href="jquery.Jcrop.css"> 载入 JavaScript 文件 <script src="jquery.js"></script> <script src="jquery.Jcrop.js"></script> 给 IMG 标签加上 ID <img id="e
前几天元旦, 用Python为自家公众号做了一个"革面"的活动页面,活动的效果非常好,分享一下实现过程 前端: BootStrap, Jquery, Jcrop 后端: Django, Pillow
算法:图像任意裁剪是将图像裁剪成若干任意大小图像。 文献:LHL, 李红林. (2011). 基于投影法实现矩形窗口的任意曲线裁剪 random clipping of curves in rectangular windows based on the projection method. 云南民族大学学报:自然科学版, 20(2). Kurtz, B. D. , & Claiborne, S. J. . (1999). Efficient method for clipping numerous objects against an arbitrary clipping path. US. 链接:https://www.gaitubao.com/
「前端实验室」 专注分享 Github、Gitee 等开源社区优质的前端项目、前端技术、前端学习资源以及前端资讯等各种有趣实用的前端内容。
基于美学的图像裁剪(aesthetic image cropping)的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。
PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None
位图图像数据实际上一个像素阵列,其中每个像素代表了图像中的一个点。位图实际上只支持矩形区域的渲染,但是使用透明技术可以实现任意形状图像的渲染。开发者也可以对要进行渲染的图像进行旋转、切割等操作。
Monica 是一款跨平台的桌面图像编辑器,使用 Kotlin Compose Desktop 进行开发基于 mvvm 架构,使用 koin 作为依赖注入的框架。
各位宝友大家好,今天给大家带来了 smartcrop.js ,它是什么呢?通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下:Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外,还有8种数据增广方式非常常用,这里对其进行简单的介绍和对比,大家也可以将这些增广方法应用到自己的任务中,以获得模型精度的提升。这8种数据增广方式在ImageNet上的精度指标如 图1 所示。
图像在我们日常生活中,可谓是随处都可见。智能手机的普及,让每个人都可以很方便的完成照片或视频的拍摄。虽然当前在手机上裁剪图片很方便,但是如果需要处理大量的图像,手工处理可能是很漫长、枯燥。让计算机去处理成千上万的的图片编辑,是最高效的方法。这回介绍一下使用Python如何完成图像裁剪。
Cropping Images In The Browser With Vue.js
定义在:tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.
Astute Graphics for Mac是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集,包含了全系列21种常用辅助功能,可以帮助你提高平面和矢量设计的效率!Astute Graphics mac版包括颜色控制、图形剪裁编辑、笔刷贴图材质纹理插件等工具,可以让用户在使用illustrator软件工作的时候得到更加方便的操作。
如果要把深度学习开发过程中几个环节按重要程度排个序的话,相信准备训练数据肯定能排在前几位。要知道一个模型网络被编写出来后,也只是一坨代码而已,和智能基本不沾边,它只有通过学习大量的数据,才能学会如何作推理。因此训练数据其实和一样东西非常像!——武侠小说中的神功秘笈,学之前菜鸟一只,学之后一统江湖!
算法:图像随机裁剪是从1张图像随机裁剪200张图像,裁剪出图像的大小为 60x60,IoU大于等于th=0.5的裁剪框用红色标出,其它裁剪框用蓝色标出,IoU比对原始区域用绿框标出。
Astute Graphics是一款强大的ai创意插件合集,包含了Astute Graphics出品的全系列18套AI插件,提供了颜色控制、图形剪裁编辑、笔刷贴图材质纹理插件等工具,可以让用户在使用illustrator软件工作的时候得到更加方便的操作。
base64转换过程 这几天写web,需要将用户上传的图片,实时显示到前端页面,然后通过Jcrop裁剪,并将裁剪后的图片通过canvas实时显示到前端,最后将canvas显示的图片装换为ba
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Astute graphics是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集,包含多种常见辅助功能,可以帮你提升平面与矢量设计的效率,Astute Graphics 最新版本也与时俱进的更新了支持CC2017的全系列插件,包含ColliderScribe, DynamicSketch, InkQuest, InkScribe, MirrorMe, Phantasm, Rasterino, VectorScribe, WidthScribe几大插件,插件支持Illustrator cs4/cs5/cs6/cs7/cc2017,支持32、64位系统。
jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架,是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript代码库(框架)于2006年1月由John Resig发布。
目前AlloyFinger作为腾讯手机QQ web手势解决方案,在各大项目中都发挥着作用。
Photoshop是一款应用广泛的图像处理和编辑软件,其中的裁剪工具是其中的一个重要功能。本文将以Photoshop裁剪工具为探讨对象,深入介绍其功能和使用方法。
原作:Adam Kosiorek 安妮 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络的注意机制(Attention Mechanisms)已经引起了广泛关注。在这篇文章中,我将尝试找到不同机制的共同点和用例,讲解两种soft visual attention的原理和实现。 什么是attention? 通俗地说,神经网络注意机制是具备能专注于其输入(或特征)的神经网络,它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd,特征向量为z∈Rk,a∈[0,1]k为注意向量,fφ(x)为注意网络。一
机器之心报道 编辑:陈萍、小舟 NeRF 大家都很熟悉了,但是你听说过 LERF 吗?本文中,来自 UC 伯克利的研究者将语言嵌入到 NeRF 中,并在 3D 场景中实现灵活的自然语言查询。 NeRF(Neural Radiance Fields)又称神经辐射场,自从被提出以来,火速成为最为热门的研究领域之一,效果非常惊艳。然而,NeRF 的直接输出只是一个彩色的密度场,对研究者来说可用信息很少,缺乏上下文就是需要面对的问题之一,其效果是直接影响了与 3D 场景交互界面的构建。 但自然语言不同,自然语言与
2018-06-15 13:21
PHPImagick是流行的PHP图像处理扩展,它提供了丰富的图像处理方法,可以用于处理图片尺寸、质量、颜色、效果等等。在本文中,我们将探讨一些常用的PHPImagick图像处理操作,包括缩放、裁剪、调整颜色、添加水印、添加滤镜等等。
开发过程中我们经常会用到圆形的图片,作为头像、Item图标等等。笔者今天分享出自己常用的实现方式 —— 继承ImageView重写onDraw方法,手动裁剪。绘制完成后,使用方式就和普通的ImageV
虽然标题上已经标明了这个插件是收费的,不过 $17 的价格绝对超值,相信你看完它的功能演示你就会爱上它,它几乎满足了你对图片上传处理的所有需求。而且它还支持多种应用环境:jQuery, React, Angular (1.x and newer versions), VueJS, Bootstrap and Foundation。 先看看官网的特点说明: Slim Image Cropper 是一个跨平台的 JavaScript 图像裁剪和上传插件。 它有非常简单的设置和强大的功能,以及漂亮的动画体验。 F
Astute Graphics 2020全系列AI插件 Mac版包含了Astute Graphics出品的全部AI插件,包含18个常用辅助功能,可以帮助用户提高平面和矢量设计的效率,不断提高你的设计工作流程。让图像处理工作更快速高效。完美兼容Adobe Illustrator2018- -2020,有需要的用户不要错过哦!
AI矢量图软件是一款专业的矢量图形编辑软件,广泛应用于平面设计、网页设计等领域。该软件具有强大的绘图功能和高效的处理能力,可以帮助用户快速而有效地进行大规模矢量图绘制和图像编辑。同时,AI矢量图软件还提供了多种工具和插件的支持和文件格式的导入导出,增强了软件的灵活性和便利性。
如果你已经有了一个图像转换的想法,希望在应用中使用,可以花上几分钟的时间,了解一下picasso-transformations这个三方类库。它是一个提供了各种Picasso转换的方法集合。对于你的实现来说,它非常值得学习。
这是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列,今天给大家推荐一个 JavaScript 开源的文件上传库项目——FilePond
图像分类领域大佬众多,模型和论文更新速度也很快,很多数据集也早已经刷满,但回归到图像分类任务本体,大体的结构类似,一些经验也可以套用,因此记录下来,常看常新。
因为是“刚需”,所以网上早有无数的版本。有人已经用过,有人以后可能会用。有没有想过,类似这种小工具,其实你自己也可以实现。
1:pica 一个在浏览器中调整图像大小,而不会出现像素失真,处理速度非常快的图片处理库
大家好,我是渔夫子。本号新推出「Go工具箱」系列,意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。
文件上传在项目中,一般有两个用武之地,分别为设置用户的头像和上传附件。本节我们演示如果进行用户头像的上传。 因为一个用户单独并且唯一对应了一个头像,是一对一的关系,所以我们需要去给tm_users表添
今天带来基于深度学习的图像构图的研究报告,主要涉及了基于CNN的图像剪裁方法的研究现状、数据集的发展、以及现有应用。
遥感图像比较大,通常需要切分成小块再进行训练,之前写过一篇关于大图裁切和拼接的文章【目标检测】图像裁剪/标签可视化/图像拼接处理脚本,不过当时的工作流是先将大图切分成小图,再在小图上进行标注,于是就不考虑标签变换的问题。
一次,在利用ArcMap软件进行栅格图像裁剪(“Clip”)时,发现出现了ERROR 999999: Error executing function. Configuration RasterCommander. ImageServer can not be started. Server Object instance creation failed on machine DESKTOP-UQHHR79. Image Server is not supported with the current license. Failed to execute (Clip).的报错。多次尝试后发现,这一问题总是存在,且每一次报错的内容也是一致的,如下图所示。
为了缓解上述问题,有研究者提出了一种简单而高效的方法,称为保持增强(KeepAugment),以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域,然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。
数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中,实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子,从而在推理过程中损害非增强数据的性能。
它不仅能用来实现各种复杂的算法,还能够对图像进行预处理:包括图像的平移、旋转、缩放、翻转、裁剪。
选自GitHub 作者:Adam Kosiorek 机器之心编译 参与:Panda 神经网络中的注意机制(attention mechanism),也被称为神经注意(neural attention)或注意(attention),最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中,作者将尝试为不同机制和用例找到共同点,此外还将描述并实现两个软视觉注意(soft visual attention)机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 注意机制是什么? 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一
神经网络中的注意机制(attention mechanism),也被称为神经注意(neural attention)或注意(attention),最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中,作者将尝试为不同机制和用例找到共同点,此外还将描述并实现两个软视觉注意(soft visual attention)机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 注意机制是什么? 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一个可以专注于输入内容的某一子集(或特征)的神经网络:它可以选择特定的输入。设 x∈R
神经网络中的注意机制(attention mechanism),也被称为神经注意(neural attention)或注意(attention),最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中,作者将尝试为不同机制和用例找到共同点,此外还将描述并实现两个软视觉注意(soft visual attention)机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 01 注意机制是什么? 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一个可以专注于输入内容的某一子集(或特征)的神经网络:它可以选择特定的输入。设
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