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Arcgis中图像裁剪

使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种,有矢量裁剪矢量,矢量裁剪栅格,栅格裁剪栅格。本文主要操作,掩膜裁剪(矢量裁剪栅格)和clip 裁剪。...比如说你的裁剪面是不规则的(例如行政区),最后的裁剪结果就是某一行政区的最小外接矩形(可能好看?)...---- 实验内容三:自定义范围裁剪 关键步骤: 一:新建shp格式自定义范围裁剪面(可不规则、可矩形、可正方形等)        1.打开ArcGIS中,在你选择的影像所在的文件夹直接右击...中shape数据相互转换:我们经常会在Google Earth中获取影像数据,要将其在Arcgis中打开进行使用,经过分析后可能再会回到Google Earth进行对照分析,这就涉及到二者数据格式的相互转换问题...二:工具说明 在ArcGIS中导入KML(keyhole markup language),在arctoolbox中,转换工具和KML下都有KML到layer。 三:转换后的裁剪,参照掩膜大法

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    Android 中拍照、相册选择、裁剪照片

    好了,步入正题,在 Android 中调用摄像头拍照获取图片或者是从相册中选取图片是很常见的功能,比如某些 APP 上传头像的功能就是一个例子。...--> 读取裁剪后的图片 获取从相册选择的图片: 调用系统图库 --> 得到选择的图片的 Uri 并裁剪图片然后输出到指定目录 --> 读取裁剪后的图片 这里可能有些小伙伴会问了,为什么要调用系统的裁剪程序裁剪照片呢...这里还需要注意的是,Android 6.0 以后,有了新增了危险权限的概念,就是我们在使用这类权限的时候不仅要在 AndroidManifest 文件中声明,我们还需要在使用的时候向用户申请这个权限。...方法来获取这个 Uri, 最后,对于两种获取图片的方法,我们都需要调用 cropPhoto 方法来对得到的图片进行裁剪,并且最后裁剪的图片输出到内存卡中以便读取。...下面是上面例子的源码: Android 中拍照、相册选择、裁剪照片(兼容Android 7.0) 这里是 Github 地址,没积分的看这里 谢谢观看。。。

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    Tensorflow中的梯度裁剪

    本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用,不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的,比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题,而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁,所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...而在一些的框架中,设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置,如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单

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    图像编辑器 Monica 之图像涂鸦、裁剪、有趣的滤镜

    图像编辑器 Monica 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。...对图片进行涂鸦,并保存涂鸦的结果。 对图片进行裁剪。 调整图片的饱和度、色相、亮度。 提供 20 多款滤镜,大多数滤镜也可以单独调整参数。 放大、缩小图像。 对修改的图像进行保存。 二....图像涂鸦 涂鸦是 Monica 的基础功能,就是对图像进行随意涂画。 点击上图带提示的按钮,就可以进入涂鸦界面,对图像进行随意的涂鸦。 由于是桌面软件,画笔由鼠标进行控制。...图像裁剪 点击带提示的裁剪按钮 可以进入图像裁剪的界面 用户可以基于九宫格的选框,对图像进行裁剪。 裁剪完之后,会在主界面显示截取之后的图像。 图像裁剪也是大量基于 Canvas 的操作。 四....后期 Monica 的重点是增加对图像各种形状的裁剪,对现有算法的效率进行提升,增加用户和软件的交互,尝试引入一些深度学习的算法等等。

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    图像裁剪库Cropper.js的学习使用

    介绍 Cropper.js 是一个轻量级的 JavaScript 插件,用于在网页中实现图像裁剪功能。它提供了一个用户友好的界面,允许用户选择和裁剪图像,支持多种配置选项和功能。...图像预览:可以实时预览裁剪后的图像效果。 支持多种格式:支持 JPEG、PNG 等多种图像格式的导入和导出。 事件和回调:提供丰富的事件和回调函数,方便开发者进行自定义扩展。...API 接口:提供简单的 API 方法,便于控制裁剪行为和获取裁剪结果。 Cropper.js 在图像处理、用户头像上传等场景中非常实用,广泛应用于各类网站和应用中。 2....1: 裁剪框保持在图像内部,图像可以被缩放。 2: 裁剪框保持在图像内部,图像不能被缩放。 3: 裁剪框保持在图像内部,图像可以被缩放,但裁剪框会根据图像的大小自动调整。...这个字符串表示了一个图片的 data URI,可以直接用于网页中作为 src 属性的值,或者发送到服务器。

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    Meta祭出Nougat,PDF格式转换,公式表格精准识别,扫描版文档也可以

    新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】最新科研神器Nougat,可以把PDF中公示、文本提取出来。 做研究的童鞋们简直要狂喜!...这一模型不需要任何OCR相关的输入或模块,文本由网络隐式识别。 编码器 视觉编码器接收文档图像 ,裁剪边距并调整图像大小,以适合大小(H,W)的固定矩形。...数据增强 在图像识别任务中,使用数据增强来提高泛化能力通常是有益的。 由于研究仅使用数字生成的学术研究论文,因此需要采用多种变换来模拟扫描文档的缺陷和可变性。...这些变换包括腐蚀、膨胀、高斯噪声、位图转换、图像压缩、网格畸变和弹性变换。每个都有应用于给定图像的固定概率。这些转换在Albumentations库中实现。...具体来说,研究人员根据PDF文件中的分页符拆分Markdown文件,并将每个页面栅格化为图像以创建最终的配对数据集。 编译过程中,LaTeX 编译器会自动确定PDF文件的分页符。

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    Android系统到底安不安全?细数Android7.0 Nougat的几大安全增强功能

    接下来,我给大家简单描述一下新版的Android7.0 Nougat中到底新增了哪些安全保护功能。...新的安全特性 在今年夏天,Google公司的Android开发团队向外界展示了Android7.0 Nougat(牛轧糖)中很多新添加的安全增强特性。...直接启动模式(DirectBoot Mode) 在之前版本的Android操作系统中,如果用户开启了密码保护功能,那么用户就需要在设备的启动过程中输入密码(图形或文字密码)。...当设备启动成功之后,设备中存储的数据也就解密完成了。Android7.0 Nougat更新了设备底层的加密处理机制,并且大幅减少了设备的启动时间,提升了手机的重启速度。...App安全性提升 Android Nougat是目前最安全的Android操作系统,而且对于应用开发人员而言,这个版本的Android也是最容易进行开发的。

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    使用jQuery Jcrop 图像裁剪无法更换图片的坑

    ​ 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。...实际操作 重点来了,敲黑板 举个栗子:当你上传一张图片后裁剪,忽然这个时候你发现当前图片可能不适用,当你重新上传图片后,发现裁剪后的图片变了,但是上传的图片没变。如下图 ?...这就很尴尬了,于是我就看上传后的图片地址 ? 可以看下我的标注,其实你重新上传后,原图片地址已经改变了,但是jcorp操作的不是原始的img那个对象了,是jcorp生成的img对象。...previewNewImg() //裁剪方法 } reader.readAsDataURL(file.files[0]); ok,大功告成。...总结 偷了个懒,直接使用插件裁剪,但是Jcrop这个裁剪插件最后一次更新是14年,所以说可能遗留了很多问题,虽然是一个骚操作,但是实属无奈之举,有朋友有更好的解决方法请不要吝啬。

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    Nougat来了,能否成为PDF格式转换的新神器?

    Encoder:Encoder 用的是 20 层的 Swin Transformer(Swin-B {2, 2, 14, 2}),接收文档图像 ,裁剪边距并调整图像大小以适应大小为 (H, W)...如果图像小于矩形,则添加额外的填充以确保每个图像具有相同的维度。...Decoder:Decoder 用的是文字生成模型 mBART 中decoder,可以看成比较标准的 transformer decoder,使用具有交叉注意的变压器解码器架构将编码后的图像 z 解码为一系列标记...独特的数据增强 在图像识别任务中,使用数据增强技术来提高泛化能力往往是有益的。由于本文只研究数字化的学术研究论文,因此需要使用一些变换来模拟扫描文件的不完美和多变性。...这些变换包括侵蚀、扩张、高斯噪声、高斯模糊、位图转换、图像压缩、网格变形和弹性变换 。每种变换都有固定的概率应用于给定的图像。这些变换在 Albumentations 库中实现。

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    Android-图片的选择,裁剪,压缩,适配高版本

    ,文件保存的Uri路径)中,代码如下: //相机拍照的一个标识,后面用 TAKEPAHTO = 1; // 启动系统相机...图片的裁剪和压缩 图片的裁剪 图片的裁剪我们主要看一下starPhotoZoom()这个裁剪方法,代码如下: public void startPhotoZoom(Uri uri) {.../*");//裁剪的图片uri和图片类型 intent.putExtra("crop", "true");//设置允许裁剪,如果不设置,就会跳过裁剪的过程,还可以设置putExtra("...,使用 content://代替了 file:/// 这是因为:Android 为了提高私有文件的安全性,从 7.0 开始对外传递file://类型的uri会触发FileUriExposedException...public void upDateFile() { try { //裁剪后的图像转成BitMap photoBitmap = BitmapFactory.decodeStream

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    数据增强方法 | 基于随机图像裁剪和修补的方式(文末源码共享)

    今天分享的文献中,提出了一种新的数据增强技术,称为随机图像裁剪和修补(RICAP),它随机地对四幅图像进行裁剪,并对它们进行修补,以生成新的训练图像。...在每个训练步骤中,裁剪在图像中随机隐藏一个方形区域,从而改变明显的特征。CutOut是Dropout的延伸,可以实现更好的性能。随机擦除也掩盖了一个分区域的图像,如cutout。...通过改变图像中的表面特征,随机剪切可以防止CNN过拟合到特定的特征。水平翻转使具有特定方向的图像中的变化加倍,例如飞机的侧视。...(w,h)是给出每幅裁剪图像的大小和位置的边界位置。从Beta分布中选择每个训练步骤中的边界位置(w,h),如下所示。 ?...在每个训练步骤中,两者都会改变图像的明显特征。然而,遮掩只会减少每个样本中可用特征的数量。相反,提出的RICAP补丁图像,因此修补图像的整个区域产生了有助于培训的特性。

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    图像中的几何变换

    图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像,如果画面过大或过小,都需要进行缩小或放大。...如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候,会发生一些几何畸变,例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时,需要对图像进行旋转、平移等处理。...因此,图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标: 齐次坐标表示是计算机图形学的重要手段之一,它既能够用来明确区分向量和点,同时也更易用于进行几何变换。...1)也成了齐次坐标; 齐次坐标的使用,使得几何变换更容易计算,尤其对于仿射变换(二维/三维)更加方便;由于图形硬件、视觉算法已经普遍支持齐次坐标与矩阵乘法,因此更加促进了齐次坐标使用,使得它成为图形学中的一个标准...图像中的几何变换 1.

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    strictmode android,Android中的StrictMode

    介绍 StrictMode是Android2.3(API9)中引入的一个工具类,继承自Object,它可以检测代码中的一些不规范问题,其实和AS的静态代码检测(Inspect code)挺像的,最常用来捕获应用的主线程上的网络访问或者文件读写操作...,以及一些内存泄漏,而这些耗时操作会影响着应用的性能.严重时会出现ANR,开发中及时发现这些问题,我们可以使用StrictMode,检测出代码中的问题,最终优化改善代码质量; StrictMode主要检测什么....detectAll() .build()); } } 用法: 可以放在Application或者Activity以及其他组件的onCreate方法中调用,我是放在了Activity中的onCreate...中过滤自己的信息,严格模式会上报多种类型的问题,所以我们直接通过筛选StrictMode关键信息; image.png 根据信息提示,我们可以发现一些代码不规范的问题,日志中的~duration=20ms...:1) 只是能看出某一个类发生的内存泄漏,但是并不能找出具体信息,所以,这点严格模式还是满足不了问题排查的;我们可以通过Leaks或者MAT等工具进一步排查; 其实Android手机的开发者模式中,也有严格模式选项

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    图像中的裂纹检测

    数据集 我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像(URL格式)数据。总共包含1428张图像:其中一半是新的且未损坏的墙壁;其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。 第一步:读取图像,并调整大小。...,在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝,其中一些对我来说也不容易识别。...,在该图像中,我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到,热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。 在裂纹图像中显示异常 03. 总结 在这篇文章中,我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。所有这些功能都可以通过实现单个分类模型来访问。...在训练过程中,我们的神经网络会获取所有相关信息,从而可以进行分类,并在最后给出墙壁裂纹的信息。

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