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【FFmpeg】Filter 过滤器 ② ( 裁剪过滤器 Crop Filter | 裁剪过滤器语法 | 裁剪过滤器内置变量 | 裁剪过滤器常用用法 )

2、裁剪视频区域中心正方形 - 默认裁剪 3、裁剪视频区域中心正方形 - 手动计算 4、裁剪中心 1/2 宽高画面 5、裁剪中心区域正方形 - 边长等于高度 6、裁剪掉左上角 100 像素 7、裁剪出右下角...1、裁剪过滤器简介 FFmpeg 裁剪过滤器 Crop Filter 可用于 裁剪 视频或图像 的特定区域 ; 裁剪过滤器 Crop Filter 的 主要工作 是 将 输入视频帧 的 指定宽高像素的区域...、裁剪视频区域中心正方形 - 默认裁剪 裁剪视频画面中心的 200x200 像素的画面 , 根据 crop=ow[:oh[:x[:y[:keep_aspect]]]] 裁剪过滤器 语法 , x 和 y...-vf "crop=200:200" output.mp4 执行结果如下 : 3、裁剪视频区域中心正方形 - 手动计算 通过手动计算的方式 , 不仅可以裁剪中心区域的画面 , 还可以裁剪任意比例区域的画面...: 输出视频的 宽高是 376x210 , 正好是输入视频的 752x420 的一半 ; 5、裁剪中心区域正方形 - 边长等于高度 这里需要使用 ih 变量 , 裁剪中心区域 , 这是默认设置 , 不需要设置

17710

siamfc代码解读_分析SiamFC

以目标中心为裁剪中心，确定一个稍大的正方形(记边长为 C )裁剪区域(可能会超出原图片，以图片颜色均值填充)，然后再将裁剪区域resize到127×127大小。...以目标中心为裁剪中心，需要先确定上面的 C ，然后在按比例(127:255)确定搜索图片的正方形裁剪区域边长 C‘。 训练的细节 维度问题 具体实现上，卷积后的通道数和paper描述的不同。...所以，可以让模板图片和搜索图片的中心(也就是目标物体)在8×8的区域内随机取点(保证二者的最大间隔不超过8)。...找到 二号最大响应点 ，将此最大相应点对应到输入的 search 区域，确定目标框的中心：对 best response (272×272) 进行归一化处理，然后用一个对应大小的余弦窗(hanning...找到处理后的 best response (272×272) 中最大值的坐标，将这个坐标对应到输入的 search 区域上的一个点(通过和中心的距离来对应)，作为 search 区域中预测的目标物体中心位置

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petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种

算法流程大致如下所示：首先对数据集中图像进行自适应裁剪；将处理后的图像通过一系列数据增强策略提高泛化型；将增强后的数据输入预训练模型”EfficientNetb8”进行分类；最后通过迭代交叉验证策略加速模型收敛以及提高样本精度...本算法主要分为以下5大技术点， 4.1.1对数据进行裁剪处理 对训练集样本图片和测试集样本图片统一进行自适应裁剪，具体算法思想是，由于训练集中的大脑外壳与图片的边界存在一段真空区域，这部分区域其实是无效区域...，如果再进行后续的随机旋转翻转会进一步缩小ROI 的区域，也就是实际有效样本的区域，基于以上情况，本步骤的处理是尽可能针对不同尺度的大脑进行自适应裁剪边界，使得处理后的图片能尽可能贴合大脑外壳，从而增大其...； 4）对于获取的最大最小的横纵坐标值加入自适应边界系数，该系数加入的评判条件是对于最大的坐标值进行自适应扩增，对于坐标值进行自适应缩减，然后扩增或缩减后的尺度需要在原来未裁剪前的尺度范围内，否则自适应系数为...5）由于神经网络对样本的都会进行resize操作，因此，对于裁剪完成后的样本其尺度都不一样的情况，本步骤算法以该样本的长边为基准对短边方向进行填充扩增，确保每张图片都是以正方形的形式，这样的好处是在进行神经网络数据增强部分时候

60310

Android基于PhotoView实现的头像圆形裁剪控件

前言 常见的图片裁剪有两种，一种是图片固定，裁剪框移动放缩来确定裁剪区域，早期见的比较多，缺点在于不能直接预览裁剪后的效果；还有一种现在比较普遍了，就是裁剪框固定，直接拖动缩放图片，便于预览裁剪结果。...我做的这个控件属于后者。一般来说，做图片裁剪的思路无外乎是先监听手势，获取坐标，再对图片变形，最后确定裁剪区域的坐标对位图进行裁剪，最后保存图片到本地。...矩阵中的XY位移量，我起初以为是显示区域中心相对于原图中心的位移，即如果仅有缩放操作的话，位移应该为0。...而对位图进行裁剪时，是基于原图像素的。...，再根据相应的位移量确定裁剪区域的位置。

1.3K20

深度 | 级联MobileNet-V2实现人脸关键点检测（附训练源码）

一、引言 人脸关键点检测也称为人脸关键点检测、定位或者人脸对齐，是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键区域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等和人脸检测类似，由于受到姿态和遮挡等因素的影响，...level_1 进行粗略的关键点定位；依据 level_1 输出的关键点进行人脸区域裁剪，获得人脸区域图像作为 level_2 的输入，最终关键点定位信息由 level_2 进行输出。...流程如下图所示： 通常进行人脸关键点检测之前，需要进行人脸检测，即将人脸检测获得的人脸图像区域作为人脸关键点检测模型的输入。...然而进行人脸检测是相当耗时的，所以，在特定场景下（即确定有且仅有一个人的图像）可以采用 level_1 代替人脸检测步骤，通过 level_1 可获得人脸区域，从而提高整个任务效率和速度。...level_1 训练完毕，需要进行图片裁剪，以供 level_2 进行训练。这里采取的裁剪策略为，以 level_1 预测到的鼻子为中心，裁剪出一个正方形，这个正方形的边长为四倍鼻子到左眼的距离。

1.6K50

Advanced CNN Architectures（R-CNN系列）

p 坐标 (x,y) 表示图像中对象的中心。...这使我们能够丢弃任何非对象区域 R-CNN 要定位并分类图像中的多个对象,希望能够识别有限数量的裁剪区域供 CNN 查看.在理想情况下,我们将为图像中的三个不同对象生成三个完美裁剪的区域。...为了实现这一目标并生成数量合理的裁剪区域，诞生了候选区域的概念。候选区域使我们能够快速查看图像，并仅为认为可能存在对象的部分生成区域。...[[0.85,0.34,0.76], [0.32,0.74,0.21]] 在池化之后单个最大值：0.85。把这些应用到这些图片之后，可以看到任何一个矩形区域是如何被压缩成一个更小的正方形的。...可以在下面看到从输入图像到区域到缩小，最大化池化区域的完整过程: ? ? ? ? ? FAST R-CNN是R-CNN的10倍，因为它只为给定的图像创建卷积层一次。

70720

来，我教你用Python做个音乐海报

，第三个为颜色 im = Image.new('RGBA', (300, 300), (255, 255, 255, 0)) 上述代码是创建了一个完全透明的300*300的图片，我们在该图片上绘制一个最大的圆...： # 获取绘制者 drawer = ImageDraw.Draw(im) # 绘制一个黄色的圆，ellipse方法传入三个参数，第一个为包含该圆的最小正方形的区域，第二个为颜色，第三个为边宽 drawer.ellipse...我们准备一张300*300的正方形图片，然后遍历图片的每个像素，如果像素值的A==0（即像素不透明）那我们就将图片该区域的像素值设置为透明。 ?...回到正题，我们用遍历像素的办法不需要遍历整个图片，只需要从(left, top)像素开始，遍历到(left+radius, top+radius)区域即可，也就是遍历正方形区域（left、top和radius...我们可以使用OpenCV识别主体图片的人脸，然后根据人脸区域计算一个比较适合的正方形区域，这样我们就不必传入正方形（不过还要考虑人脸识别的精确度等问题）。

88220

30个最大的机器学习TensorFlow数据集

为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。 TensorFlow图像数据集 1....Bigearthnet – Bigearthnet是另一个大型数据集，其中包含来自Sentinel-2卫星的航拍图像。每个图像覆盖1.2公里x 1.2公里的地面区域。...裁剪的SVHN–斯坦福大学的街景门牌号码（SVHN）是一个TensorFlow数据集，用于训练数字识别算法。它包含600,000个已裁剪为32 x 32像素的真实世界图像数据示例。...图像中包含80个类别的150万个对象实例。 10. 开放图像挑战赛2019–包含约900万张图像，此数据集是在线上最大的带有标签的图像数据集之一。...BAIR机器人推动-BAIR机器人推动来自伯克利人工智能研究中心，其中包含44,000个机器人推动动作的示例视频。

1.3K31

最先进的图像分类算法：FixEfficientNet-L2

FixRes 是 Fix Resolution 的缩写形式，它尝试为用于训练时间的 RoC（分类区域）或用于测试时间的裁剪保持固定大小。...这被用作训练时间的 RoC 。（请注意，使用此技术会人为地增加数据量）。然后调整图像大小以获得固定大小（=裁剪）的图像。然后将其输入卷积神经网络 [2]。...RoC = 输入图像中的矩形/正方形 crop = 通过双线性插值重新缩放到特定分辨率的 RoC 像素 训练时间规模扩大 为了更好地了解 FixRes 的具体功能，让我们看一下数学。...输入图像 ( H x W ) 对输出裁剪的缩放比例可以由以下因素表示： 测试时间 在测试时，RoC 通常位于图像的中心，这会导致所谓的中心裁剪。...这样，裁剪就有了大小。 关于输入图像是正方形 ( H=W ) 的假设，测试增强的比例因子可以表示为： 有什么发现？ 在开发 FixRes 之前，测试和训练时间的预处理是彼此分开的，从而导致偏差。

1.7K20

测试数据增强_预测模型最佳cutoff值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 cutout是2017年提出的一种数据增强方法，想法比较简单，即在训练时随机裁剪掉图像的一部分，也可以看作是一种类似dropout的正则化方法。...paper: https://arxiv.org/pdf/1708.04552.pdf code: https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutout ---- cutout采用的操作是随机裁剪掉图像中的一块正方形区域...由于作者在cutout早期版本中使用了不规则大小区域的方式，但是对比发现，固定大小区域能达到同等的效果，因此就没必要这么麻烦去生成不规则区域了。...mask = mask.expand_as(img) img = img * mask return img 上面代码中有两个参数，具体如下： n_holes：表示裁剪掉的图像块的数目...，默认都是设置为1； length：每个正方形块的边长，作者经过多轮尝试后，不同数据集最优设置不同，CIFAR10为16，CIFAR100为8，SVHN为20；# 这里觉得挺麻烦的，cutout调参很重要

36240

Google Earth Engine（GEE）——GPWv411：平均行政单位面积数据集

尺寸（数字|字符串，可选）： 用于导出图像的尺寸。采用单个正整数作为最大维度或“WIDTHxHEIGHT”，其中 WIDTH 和 HEIGHT 均为正整数。...区域（Geometry.LinearRing|Geometry.Polygon|String ，可选）： 表示要导出的区域的线性环、多边形或坐标。这些可以指定为几何对象或序列化为字符串的坐标。...如果未指定，则区域在调用时默认为视口。 规模（数字，可选）： 以米/像素为单位的分辨率。默认为 1000。 crs （字符串，可选）： 用于导出图像的 CRS。...文件维度（列表|数字，可选）： 每个图像文件的像素尺寸（如果图像太大而无法放入单个文件）。可以指定一个数字来表示正方形，或者指定一个二维数组来表示（宽度，高度）。...请注意，图像仍将被裁剪为整体图像尺寸。必须是 shardSize 的倍数。 skipEmptyTiles （布尔值，可选）： 如果为真，则跳过写入空的（即完全屏蔽的）图像块。默认为假。

9510

数据增强：数据有限时如何使用深度学习 ？ （续）

裁剪 与缩放不同，我们随机从原始图像中采样一部分。然后将这部分图像调整为原始图像大小。这个方法更流行的叫法是随机裁剪。下面是随机裁剪的例子。如果你靠近了看，你会注意到裁剪和缩放两种技术之间的区别。...从左侧开始分别为：原始图像，从左上角裁剪出一个正方形部分，然后从右下角裁剪出一个正方形部分。剪裁的部分被调整为原始图像大小。 通过下面的TensorFlow命令你可以执行随机裁剪。...从左侧开始分别为：原始图像，增加了高斯噪声的图像，添加了椒盐噪声的图像。 在 TensorFlow 中，你可以使用以下的代码给图片添加高斯噪声。...在完成这些变换之后，我们需要保持原始图像的大小。由于我们的图像没有包含其边界之外的区域的任何信息，我们得做一些假设。...一般来说，我们会假定图像边界之外的部分的每一个像素点的值都是常数 0 （RGB值为 0 表示黑色）。这样，在对图像进行变换之后，在图像没有覆盖的地方会得到一块黑色的区域。 ?

1.4K40

2D和3D数据增强方法和Python代码

2.数据旋转（Rotation） 对输入图像进行一定角度的中心旋转，对于常规的矩形图像，只有旋转180度的倍数才能保证图像尺寸不变。 ?...3.数据缩放（Scale） 对输入图像进行一定比例的放大或缩小，图像放大之后通常需要对超出图像尺寸的部分进行裁剪，图像缩小之后通常需要对不足图像尺寸的部分进行补足（Padding）。 ?...4.数据裁剪（Crop） 对输入图像中的一部分区域进行裁剪，之后将裁减出的区域进行缩放为图像尺寸大小。 ?...Mixup是直接进行两张图像素的差值，标签也进行差值；CutMix是使用Cutout的区域进行像素填充；Attentive CutMix使用模型预测的激活区域进行像素填充。...FiveCrop()对图像的四个角和中心进行裁剪 灰度变换：torchvision.transforms.Grayscale() 随机仿射变换：torchvision.transforms.RandomAffine

4.3K21

Google发布Objectron数据集

今天，我们很高兴发布Objectron数据集，这是一个短的，以对象为中心的视频剪辑的集合，可以从不同的角度捕获更大的一组公共对象。每个视频剪辑都随附有AR会话元数据，其中包括相机姿势和稀疏点云。...数据集包括15K带注释的视频剪辑，并补充了从不同地理区域的样本中收集的超过4M带注释的图像（覆盖五大洲的10个国家/地区）。...在移动设备上运行的3D对象检测解决方案的示例结果 与以前发布的单阶段Objectron模型相反，这些最新版本使用两级架构。第一阶段采用TensorFlow对象检测模型来查找实体的2D裁剪。...然后，第二阶段使用图像裁剪来估计3D边框，同时为下一帧计算实体的2D裁剪，因此实体检测器不需要运行每个帧。第二阶段3D边框预测器在Adreno 650移动GPU上以83 FPS运行。 ?...使用多边形裁剪算法计算并集的三维交点(左):通过对方框裁剪多边形计算每个面的交点。右:通过计算所有交点的凸包计算交点的体积(绿色)。

77930

PoseNet 实时人体姿态估计 iOS 示例应用

姿势预测模型 https://tensorflow.google.cn/lite/models/pose_estimation/overview 应用程序会提取和模型要求的输入图像长宽比相一致的最大图像...由于被去除的区域已被遮挡，所以您可以在显示屏上查看被提取的区域。当推理总得分高于0.5时，将呈现结果。 摄像头抓拍的照片在使用后会立即丢弃，不会进行保存。...所用模型 姿势预测模型是一种视觉模型，通过关键人体关节位置的估算来预测图像或视频中人的姿势。 模型结构 ?...预处理 在预处理过程中，摄像头输入的图像将被转换，以满足模型对输入的要求：首先，将原始图像裁剪为符合模型输入尺寸 (宽高比) 的图像，然后对裁剪后图像进行大小调整，并转换为模型可接受的数据类型。...） CocoaPods（如需安装，请运行 sudo gem install cocoapods ） 构建并运行 将 GitHub 仓库中的 TensorFlow 示例克隆到您的计算机以获取演示应用。

2.3K10

第156天：canvas（三）

2. source-in 仅仅会出现新图像与原来图像重叠的部分，其他区域都变成透明的。(包括其他的老图像区域也会透明) ?...5. destination-over 新图像会在老图像的下面。 ? 6. destination-in 仅仅新老图像重叠部分的老图像被显示，其他区域全部透明。 ?...7. destination-out 仅仅老图像与新图像没有重叠的部分。 注意显示的是老图像的部分区域。 ?...13. copy 只有新图像会被保留，其余的全部被清除(边透明) ? 三、裁剪路径 clip() ​ 把已经创建的路径转换成裁剪路径。 ​ 裁剪路径的作用是遮罩。...只显示裁剪路径内的区域，裁剪路径外的区域会被隐藏。 ​ 注意：clip()只能遮罩在这个方法调用之后绘制的图像，如果是clip()方法调用之前绘制的图像，则无法实现遮罩。 ?

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TryShape 背后的故事，CSS 剪辑路径属性的展示

我喜欢形状，尤其是彩色的！网站上的形状与背景颜色、图像、横幅、部分分隔符、艺术品等属于同一类别：它们可以帮助我们理解上下文并通过可供性告知我们的行动。...，可以在上面画一个形状（比如一个正方形）。...现在，只有这个圆形区域被裁剪并显示在元素上。元素的其余部分被隐藏以创建圆形的印象。 圆的中心位于 (70, 70) 坐标处，并裁剪了 70px x 70px 的区域。因此显示了完整的圆圈。...圆的中心位于 (0, 0) 坐标处，70px x 70px 区域剪裁了圆的左下角区域。 让我们继续使用其他两个基本值，inset()和polygon()。我们使用插图来定义矩形。...我们可以指定四个边中的每一个可能必须从元素中剪切一个区域的间隙。例如： clip-path: inset(30px) 上面的clip-path值通过从元素的边缘去掉 30px 值来裁剪一个区域。

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