简单暴力，却是最最常用的方法，直接将图片设置为ImageView的image属性，图片便会随UIImageView对象的大小做自动拉伸。这种拉伸的方法有一个致命的缺陷，它会使图像发生失真与形变。
首先安装 opencv ：（点击链接查看） https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88660570
在matlab的图像处理工具箱中，有一系列关于Binary Images的处理函数，都是以字母bw开头的，其中以bwmorph函数选项最为丰富，一共有'bothat'、'branchpoints'、'bridge'、'clean'、'close'等十几个方法，其中像骨骼化、细化等常见的功能也集成在这个函数里，同常规的写法一样，这些算法都是需要迭代的，因此，这个函数也有个迭代次数的参数。那么另外一些算子，比如clean、diag、remove等等其实都是基于3*3或者5*5领域的，而其中的'erode'、'open'也只是基于3*3的，因此和真正的常用的腐蚀和膨胀还有所不同，那个需要使用imopen或者imclose实现。实际上，这些基于3*3或者5*5的小算子，他们对于二值图基本上就是用一次结果接没有变换，几迭代次数多了也没有啥用。那几个图测试下其中几个算子的效果：
一个 100 * 100 Canvas 占用内存多大，它的大小的决定因素是什么？这里我们只考虑存储这么多像素的内存，不考虑运算过程中使用的内存。
如果你认为将密码或其他私密文本数据像素化就能保护它们不被窥见，那你真是太天真了，你的信息并没有你想象的那么安全。
不同于pprof的采样分析检测，执行跟踪器是基于运行时环境，且能够知道 Go 程序在特定的时刻正在做什么。但是原理是什么呢？
本文介绍了使用深度卷积神经网络进行语义图像分割和区域提议的综述，分析了当前最新的方法、模型和实验结果，并提出了未来的研究方向和挑战。
来自于论文"Evaluating the Robustness of Semantic Segmentation for Autonomous Driving against Real-World Adversarial Patch Attacks"
一、什么是9.png： 可能做过任务栏美化的同学都会知道，我靠，framework-res.apk\res\drawable-hdpi 目录下有非常非常多的XXXXXX.9.png图片。 千万不要以为这个9只是png格式图片的命名区分，其实他是一种特殊的格式，在png图片的基础上动了些手脚，而且这种手脚你会 看不见摸不着（详情见下面具体内容）。 9.png格式的图片是安卓平台上新创的一种被拉伸却不失真的玩意（挺高级的吧），也许有的同学在做美化的时候很喜欢一个图片
与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器（LPF）、高通滤波器（HPF）等进行过滤。LPF有助于去除噪音、模糊图像等。HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。
在CSS中，长度单位用于表示尺寸和距离，可以应用于各种属性，如宽度、高度、边距、填充等。
如果你认为将密码或其他私密文本数据像素化就能保护它们不被窥见，那你真是太天真了，你的信息并没有你想象的那么安全。像素化（也称为马赛克）是一种常用的手段，可以大幅降低图像敏感区域的分辨率来隐藏信息。
在 CSS 中有一种实现融合效果的技巧，使用模糊滤镜（blur）叠加对比度滤镜（contrast）使两个接近的元素看上去“粘”在一起，如下图所示：
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。
今天这一篇文章主要记录一下OpenCV中一些基本的操作，包括读取图片，视频以及反转图像的几种操作：
前面一篇文章 <webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊>, 我们知道了 高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均，是一种卷积操作。
然后，我们导入Image lib，这样我们就可以访问每个像素，而不用担心图像的格式问题。
一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息，达到更好的分割效果。
Anchor-Based的目标检测算法我们已经讲了比较多了，另外Anchor-Free的目标检测我们也已经简单解读了一下DenseBox开了个头，而今天我们要来说说另外一个方向即实例分割。而实例分割首当其冲需要介绍的就是2017年He Kaiming大神的力作Mask-RCNN，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果，并获得了2016年COCO实例分割比赛的冠军。
UI界面的图标通常可以近似的看做以下的基本格式之一：横向矩形，纵向矩形，对角矩形，圆形，三角形，正方形。 如果把它们做成高斯模糊效果，你就会发现它们具有相同的视觉重量，因为它们变成或多或少相同的斑点效果。
1.变为rgb通道: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2.变为灰度图: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.直方图均衡化(一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化
上一篇文章给大家介绍了一些openGL的知识点，今天继续给大家介绍一个关于图像的知识，LUT图
静电说：今天静电看到了一篇非常棒的问题，详细阐释了图标设计过程中方方面面的知识点，今天，咱们就来看看设计师Slava Shestopalov的文章：
例如: iPhone3G / iPhone3GS 3.5英寸 / 逻辑像素 320 480 / 设备像素 320 480：
一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。
使锚点覆盖在待计算像素上面，然后计算像素值与被覆盖的卷积核中的值的乘积和。将这个和赋值给当前像素，这就是卷积的过程。
9.PNG 相当于把一张png图分成了9个部分(九宫格)，分别为4个角，4条边，以及1个中间区域，启动它需要在Android SDK 路径下如 X:/android sdk/tools 找到一个dra
前面一篇文章 [webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊](https://mp.weixin.qq.com/s/LZ_M51nDHfAPlcmwWglp_A), 我们知道了 高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均，是一种卷积操作。
导读：本文介绍了EOS上最近火了的PixelMaster，以及其前身Reddit Place这个曾经掀起一阵波澜的社会实验型游戏。而早在半年前ETH上已有十余个类似游戏，缺都没有火起来，问其原因？后半段从博弈论的角度来分析了有Fomo元素加持的PixelMaster为什么能被玩家追捧。下一步可预见的是fomolize everthing。
1、控制面板打开看电脑屏幕的分辨率。1920、1080是像素块数量。 2、打开图片属性-详细信息看分辨率。看这个有多少个像素块。就知道占了屏幕的多少倍了（屏幕做参照物）。 3、其他像素相关东西： css里、编辑器里字体大小：14，代表14像素块。所以相同大小的字，放在不同的屏幕上眼睛看的大小不一样，因为屏幕的像素密度不一样（质量不一样，对比电脑、手机像素） 4、对比手机： iPhone8plus主屏尺寸是 5.5英寸，分辨率bai是 1920x1080.尼玛一个手机和一台电脑一样像素。 5、对比视频： 蓝光：通常蓝光的画面分辨率为1920×1080，也就是常说的1080P。 高清：通常高清的画面分辨率为1280x720，也就是常说的720P。 4K：4K图像中存在40962160个像素，在电视等家电设备中，在保证4K清晰度的前提下，厂商普遍使用38402160的格式以保证显示比例为16:9 超清(超高清)：3840*2160以上都是。因此在称4K分辨率时，也可以称为4K超高清。
介绍了一种很trick的优化方法: Checkerboard Rendering 这里他们称之为Resolution Gradient 主要的思想跟NVIDIA的MultiRes Sh
取自CVPR2020的一篇文章Learning to Cartoonize Using White-box Cartoon Representations
关于Web设计的未来趋势，我相信很多文章都有涉及。下面就让我带你总结一下哪些才是真正的预言。
近日，开始学习图像处理，思前想后决定以opencv作为实验基础。遂完成图片读取和显示功能。Imread作为常用的图像读取函数，虽然简单，但是参数的选择非常重要，直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。 1. 函数原型
大师级作品、或是摄影海报，只需要拿过来「扫描」一下，就能分解出纯色层、阴影层和反射层。
词云是一种文本数据的可视化形式，它富有表现力，通过大小不一，五颜六色，随机紧挨在一起的文本形式，可以在众多文本中直观地突出出现频率较高的关键词，给予视觉上的突出，从而过滤掉大量的文本信息，在实际项目中，我们可以选择使用wordcloud2、VueWordCloud等开源库来实现，但是你有没有好奇过它是怎么实现的呢，本文会尝试从0实现一个简单的词云效果。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
react-native-easy-app 是一款为React Native App快速开发提供基础服务的纯JS库(支持 IOS & Android)，特别是在从0到1的项目搭建初期，至少可以为开发者减少30%的工作量。
相信大家都有适配的经历，而且面对大千世界千奇百怪的安卓手机，适配起来那叫一个蛋疼。所以本人决定研究一下自动化适配的方法，于是乎从dimens文件入手。 什么是dimens文件这里就不详细阐述了，相信大家都知道，不知道的童鞋可以问度娘。 这里我先帮大家再巩固一下像素密度相关知识：
使用定向包围框（oriented bounding box）进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器（horizontal bounding box）上通过引入额外的角度尺度（通过距离损失进行优化）构建的。 但是，由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小，而且与IoU的相关性较松散，因此它对具有高长宽比的目标不敏感。 因此，本文提出了一种新的损失，即Pixels-IoU（PIoU）损失，以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的，形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性，本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明，PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能，特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外，现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标，因此引入了新的数据集Retail50K，以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。
GD库 图片处理的典型流程 1:造画布(或读入一幅图作画布) 2:造颜料 3:利用颜料在画布上写字或填充颜色或画形状 4:输出/生成图片 5:销毁画布 1、GD库 之生成验证码 创建画布(imagecreatetruecolor) 往图片写字(imagestring) 形成图片(image[jpeg|png|gif]) 销毁画布(imagedestroy) 2、GD库 之生成缩略图 读取图片,形成资源(imagecreatefrom***) 创建缩略画布(imagecreatetruecolor) 复制图片
首先从文字叙述的角度来讲，这个格式相对比较简单一些，就是真对每一个像素都要分别采样Y， U， V的值。从物理存储的角度来讲，也就是每一个像素的表示都需要有3个字节来表示，下边就上图喽。
给大家准备了一份已经写好的代码，利用python+opencv+openpyxl，opencv实现读取图片像素颜色，然后openpyxl自动填充Excel表格对应单元格背景颜色，得到一副Excel填充图画。文末代码下载链接。
临近中国的春节，Google 团队也不休假，趁着中国人每年一度大迁徙，他们在 arXiv 放出了 DeepLabv3+，在语义分割领域取得新的 state-of-the-art 水平。那今天就开始好好说说这一系列的操作，有兴趣的您，我们一起去进行深入学习讨论！ 今天先讲讲DeepLab v1的那些知识。 原文地址：Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs 收录：ICLR 2015 (In
作者网名：laviewpbt 是图像处理，算法实现与加速优化方面的大神！其开发的imageshop软件大小只有1MB，却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能， 邮箱地址为：Email: laviewpbt@sina.com 博客地址：https://www.cnblogs.com/Imageshop/
经常会有客户提问，服务器上如果使用了点量实时云渲染（也叫像素流或者云流化）技术服务，可以支持多少路并发？这个问题其实之前我们有简单说过，影响并发的两个因素：程序本身的情况以及服务器的参数性能，具体可参考文章《虚幻4像素流送技术支持多少人并发？》。但点量小芹发现，很多时候通过这个方法还是无法判断，今天我们就来说个一个简单的方法，供大家参考，具体可以根据情况自己评估下。好了不多说直接上干货。
Attention注意力，起源于Human visual system（HVS），个人定义的话，应该类似于 外界给一个刺激Stimuli，然后HVS会第一时间产生对应的 saliency map，注意力对应的应该就是这个显著性区域。
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