目前自定义采集支持的平台包括 iOS 、Android 、Mac OS 、Windows 。...B2.E6.9F.93 自定义采集视频接口介绍 TRTC SDK 的 iOS 版本支持 NV12 和 i420 两种 YUV 数据格式，在 iOS 平台上，比较高性能的图像传递方式是 CVPixelBufferRef...iPhone 摄像头采集的数据是 NV12 格式的 PixelBuffer。 data NSData* 如果 TRTCVideoBufferType 是 NSData 才需填写。...示例代码 在 Demo 文件夹中，您会找到一个叫做 TestSendCustomVideoData.m 的文件，它展示了如何从一个本地视频文件中读取出 NV12 格式的 PixelBuffer，并送给...//通过 libyuv 转换 yuv 格式 - (void)nv12ToI420:(CVPixelBufferRef)src dest:(CVPixelBufferRef)dst { //图像宽度
这样就暴露出来一个问题，我们如果手机分辨率翻倍，我们的图像不就要被缩小一倍，我们难道要在每个设备上就出个设计稿，每个设备的分辨不尽相同啊，其实你担忧的问题，我们的乔帮主在很多年前就想到了。...（记得上面的知识点吗，设备的像素大小是不固定的），这样如果在尺寸比较大的设备上，1px渲染出来的样子相当的粗矿，这就是经典的一像素边框问题 如何解决 核心思路，就是 在web中，浏览器为我们提供了window.devicePixelRatio...是把不小于0.75px当成1px，进一步在手机上观察iOS的Chrome会画出0.5px的边，而安卓(5.0)原生浏览器是不行的。...那么所谓的理想宽度就是浏览器（屏幕）的宽度了。 于是上述的meta设置，就是我们的理想设置，他规定了我们的视口宽度为屏幕宽度，初始缩放比例为1，就是初始时候我们的视觉视口就是理想视口！...vh和vw方案和rem类似也是相当麻烦需要做单位转化，而且px转换成vw不一定能完全整除，因此有一定的像素差。
a * b 输出结果 200 / 除 b / a 输出结果 2 // 取整除 返回商的整数部分 9//2 输出结果 4 , 9.0//2.0 输出结果 4.0 % 取余 返回除法的余数 b % a 输出结果...现在在带上：整除以及求余数，一起试一试吧。...那必须可以，我们来尝试如下代码： 多个变量占位 变量要用括号括起来 并按照占位的顺序填入 数字也能用%s占位吗？...可以的哦，这里是将数字 转换成了 字符串哦 也就是数字57，变成了字符串"57"被放入占位的地方 数字类型，也太没有地位了吧，竟然要被转成字符串拼接。...Python中，其实支持非常多的数据类型占位 最常用的是如下三类 格式符号 转化 %s 将内容转换成字符串，放入占位位置 %d 将内容转换成整数，放入占位位置 %f 将内容转换成浮点型，放入占位位置
|原创作者| Jerry 我们在做项目过程中，常常听到“对齐”这个词，“对齐”简单理解就是某个量值可以被某个颗粒度整除。...例如：“把首地址按照32byte对齐”，意思就是首地址的值需要能被32byte整除。 “把图像宽度按照16byte对齐”，意思就是图像宽度的值需要能被16byte整除。...3 图像宽度的对齐 对于图像相关的设计，图像分辨率也是有规定的，不是随便定的，这里会涉及图像尺寸的对齐。...因图像宽度对齐的原因相对较通用，高度对齐方式与具体设计关联更为紧密，所以我们仅以图像宽度为例简单聊聊。...图像数据一般通过总线传输，所以宽度对齐常常依赖总线传输的颗粒度，即图像宽度常常需要和总线传输的颗粒度对齐。 还是举一个最简单粗暴的例子，假设某个总线每拍传输颗粒度固定128bit（即16byte）。
你还在用rem弹性布局吗？在html文件头部放入一大段压缩过的js代码，是不是让你很难受？来了解下vw吧，能让你的代码更纯粹。...简单介绍下rem布局方案 rem是css中的长度单位，1rem=根元素html的font-size值。... vw($px) { @return ($px / 750) * 100vw; } //假设一个div元素在视觉稿中，宽度为120px，字体大小为12px div { width: vw...我们来看看vw和rem的兼容性。 ? ? 相较之下，vw单位兼容性比rem稍差，ios8、安卓4.4及以上才完全支持。这也是为什么之前rem布局一直更流行的原因。...总结 目前ios8、安卓4.4以下的用户已经非常少了，caniuse上面显示，在中国这部分用户只有1.2%，比例已经非常低了，而这部分用户的手机估计只会打打电话不会使用互联网的（还是需根据各自产品的用户数据分析来决定是否使用
立体视差是指：假如将从不同视角观察同一场景得到的两张图像叠加到一起，针对两张图像中两个孪生的物体之间任意一对相互对应的像素点，我们可以估算这些像素点之间的距离。这个距离就是立体视差。...我们还可以根据同一物体在不同视角下拍摄的两幅图像计算视差图来进行深度估计。但是要注意这两幅图像需是距物体相同距离拍摄的，否则计算将会失败。...其原因是为了保证参考图像（一般是左视图）的像素点能在目标图像（右视图）中按照设定的视差匹配窗口匹配对应点，OpenCV 只从参考图像的第 (ndisp - 1 + mindisp) 列开始向右计算视差，...简单介绍一下StereoSGBM()中的几个参数的意义： minDisparity 最小的是视差，一般设置为0 numDisparities 最大的视差，这个需要自己去定，这个数值比0大，而且要被16...整除， 比如32， 64 windowSize 滑动窗口的大小，必须要大于1，一般取在3-11之间 P1 惩罚系数，用于控制图像的平滑，具体需要看这个函数的算法，很多博客有介绍P1和P2的惩罚系数
上面公式红色部分都是一样的结果，都是计算BMP图像中每行的字节数。 其中cx * biBitCount是实际一行占用的位数。暂且用dwRowBit表示吧。...所以(dwRowBit + 31)/32 * 4; 其实我们也可以换个思维考虑： 如下dwRowBit分成2个部分： dwRowBit1为正好能被32整除的部分，dwRowBit2为不能被32整除的部分...2.由图像的高度和宽度来计算图像数据的字节数。要注意的是并不是图像的高度乘以图像宽度乘以表示每象 素的字节数就行了，因为在BMP的文件格式中规定每行的字节数必须是4的整数倍，不是4的整数倍的要补 零。...因此，正确的算法是： biSizeImage=(biWidth*biBitCount+31)/32*4*biHeight 其中，biWidth*biBitCount是每一行图像占用的位数，除以8是每行图像占用的字节数...，除以8是每行图像占用的字节数，要为4的整数倍，所以除以32再乘以4 31是按整数除法自动取整的原则来的，其保证每行图像字节数必须是4的整倍数！
所以在32位计算机中，一个指针变量的返回值必定是4（注意结果是以字节为单位）。可以预计，在将来的64位系统中指针变量的sizeof结果为8。...聪明的你开始思考了，char占1个字节，int占4个字节，那么加起来就应该是5。 是这样吗？ 你在你机器上试过了吗？ 也许你是对的，但很可能你是错的！ VC6中按默认设置得到的结果为8。...为此，编译器默认会对结构体进行处理（实际上其它地方的数据变量也是如此），让宽度为2的基本数据类型（short等）都位于能被2整除的地址上，让宽度为4的基本数据类型（int等）都位于能被4整除的地址上。...这样，通过S3定义的变量，其存储空间首地址需要被4整除，整个sizeof(S3)的值也应该被4整除。 c1的偏移量为0，s的偏移量呢？...这时s是一个整体，它作为结构体变量也满足前面三个准则，所以其大小为8，偏移量为4，c1与s之间便需要3个填充字节，而c2与s之间就不需要了，所以c2的偏移量为12，算上c2的大小为13，13是不能被4整除的
2 , 4 , 8 , 16 , 32 , 64 ; /* 计算缩小的比例 宽度和高度只要存在一个大于限定的最大值时 , 就进行缩小操作...与 BitmapFactory 配合使用 : ① Android 4.4 以后的复用机制 : 在 KITKAT 以后的代码中 , 只要被解码生成的 Bitmap 对象的字节大小 ( 缩放后的 ) , 小于等于...在 KITKAT 以后的代码中 , 只要被解码生成的 Bitmap 对象的字节大小 ( 缩放后的 ) 小于等于 inBitmap 的字节大小 , 就可以复用成功 ;...I/Bitmap: reduceSizeBitmap : 163 , 81 , 26406 分析结果 : ① 源图像分析 : 从资源中加载 , 普通情况下宽度 5224 像素 , 高度 2678 像素..., ARGB_8888 像素格式 , 每个像素 4 字节 , 计算公式为 5224 \times 2678 \times 4 = 55,959,488 ② 缩小后的图像分析 : 从资源中加载 , 普通情况下宽度
卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。设函数 ? 是定义在 ? ...两函数交会时，计算交会范围中两函数乘积的积分值。换句话说，我们是在计算一个滑动的的加权总和(weighted-sum)。也就是使用 ? 当做加权函数，来对 f( ? )取加权值。...由于移动步长（Stride）不一定能整除整张图的像素宽度，我们把不越过边缘取样称为 Vaild Padding，取样的面积小于输入图像的像素宽度；越过边缘取样称为 Same Padding， 取样的面积和输入图像的像素宽度一致...通常采用的变形方法以下几种： 水平翻转图像（又称反射变化，filp）。 从原始图像随机地平移变换出一些图像。 给图像增加一些随机的光照（又称光照、彩色变换、颜色抖动）。 （2）Dropout。...因为神经元不能依赖于其他神经元而存在，所以这种技术降低了神经元复杂的互适应关系。因此，网络需要被迫学习更为健壮的特征，这些特征在结合其他神经元的一些不同随机子集时很有用。
卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。...两函数交会时，计算交会范围中两函数乘积的积分值。换句话说，我们是在计算一个滑动的的加权总和(weighted-sum)。也就是使用 当做加权函数，来对 f( )取加权值。...由于移动步长（Stride）不一定能整除整张图的像素宽度，我们把不越过边缘取样称为 Vaild Padding，取样的面积小于输入图像的像素宽度；越过边缘取样称为 Same Padding， 取样的面积和输入图像的像素宽度一致...通常采用的变形方法以下几种： 水平翻转图像（又称反射变化，filp）。 从原始图像随机地平移变换出一些图像。 给图像增加一些随机的光照（又称光照、彩色变换、颜色抖动）。 （2）Dropout。...因为神经元不能依赖于其他神经元而存在，所以这种技术降低了神经元复杂的互适应关系。因此，网络需要被迫学习更为健壮的特征，这些特征在结合其他神经元的一些不同随机子集时很有用。
PPI数值越高，代表显示屏能够以越高的密度显示图像，即通常所说的分辨率越高、颗粒感越弱。...以下基于UIImage的两类初始化API简介高倍图的适配： +imageNamed：该方法使用系统缓存，适合表视图重复加载图像的情形。...苹果在WWDC2012 iOS6中就已提出了Auto Layout的概念，即使用约束条件来定义视图的位置和尺寸，以适应不同尺寸和分辨率的屏幕。...设备的屏幕尺寸、分辨率及其屏幕边长比例》 《iOS判断设备屏幕尺寸、分辨率》 《iOS8中的UIScreen》 《Detecting iPhone 6/6+ screen sizes...《在Xcode 6中用矢量化PDF(vectorized PDF)来支持各种尺寸的iPhone》 《iOS8适配须知》 《适配iOS8备忘录》 《iOS界面适配(一)(二)(三)》
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一直以为IplImage结构体中的widthStep元素大小等于width*nChannels，大错特错！...根据(1)式，已知IPL_DEPTH_SIGN、align、depth 的大小，分别手动计算如下图像的widthStep： 图像宽度 图像通道数 计算得到的widthStep...从网上查阅资料，OpenCV分配的内存按4字节对齐，这样我们对上述计算的结果可以有个合理的解释，如宽度为3、通道数为3的图像，每一行需要的 实际内存长度为3*3，为了内存对齐，OpenCV会在每行末尾自动补上...我之前也一直在疑惑，合理的解释是，一般在实际应用中，图像的宽度一般为128， 256， 240， 320， 356，704等，刚好这些数字都能被4整除，widthStep刚好等于width * nChannels...但是，请问谁能保证图像的宽度一定会是4的倍数？ 纯属个人理解，如有错误，还请大虾多多指出。
既然是来存放地址的，那么它当然等于计算机内部地址总线的宽度。所以在32位计算机中，一个指针变量的返回值必定是4(注意结果是以字节为单位)，64位系统中指针变量的sizeof结果为8。...为此，编译器默认会对结构体进行处理(实际上其它地方的数据变量也是如此)，让宽度为2的基本数据类型(short等)都位于能被2整除的地址上，让宽度为4的基本数据类型(int等)都位于能被4整除的地址上，以此类推...让我们交换一下S1中char与int的位置： struct S2 { int i; char c; }; 看看sizeof(S2)的结果为多少，怎么还是8再看看内存，原来成员c后面仍然有...int，S3在考虑最宽简单类型成员时是将S1“打散”看的，所以S3的最宽简单类型为int，这样，通过S3定义的变量，其存储空间首地址需要被4整除，整个sizeof(S3)的值也应该被4整除。...同样，对于sizeof(S3)，s的偏移量为2，c2的偏移量为8，加上sizeof(c2)等于9，不能被2整除，添加一个填充字节，所以sizeof(S3)等于10。
所以在32位计算机中，一个指针变量的返回值必然是4（注意结果是以字节为单位），能够估计，在将来的64位系统中指针变量的sizeof结果为8。...聪明的你開始思考了，char占1个字节，int占4个字节，那么加起来就应该是5。是这样吗？你在你机器上试过了吗？或许你是对的，但非常可能你是错的！VC6中按默认设置得到的结果为8。 Why？...为此，编译器默认会对结构体进行处理（实际上其他地方的数据变量也是如此），让宽度为2的基本数据类型（short等）都位于能被2整除的地址上，让宽度为4的基本数据类型（int等）都位于能被4整除的地址上，以此类推...int，S3在考虑最宽基本类型成员时是将S1“打散”看的，所以S3的最宽基本类型为int，这样，通过S3定义的变量，其存储空间首地址须要被4整除，整个sizeof(S3)的值也应该被4整除。...相同，对于sizeof(S3)，s的偏移量为2，c2的偏移量为8，加上sizeof(c2)等于9，不能被2整除，加入�一个填充字节，所以sizeof(S3)等于10。
PPI数值越高，代表显示屏能够以越高的密度显示图像，即通常所说的分辨率越高、颗粒感越弱。...以下基于UIImage的两类初始化API简介高倍图的适配： +imageNamed：该方法使用系统缓存，适合表视图重复加载图像的情形。...苹果在WWDC2012 iOS6中就已提出了Auto Layout的概念，即使用约束条件来定义视图的位置和尺寸，以适应不同尺寸和分辨率的屏幕。...参考： 《iOS设备的屏幕尺寸、分辨率及其屏幕边长比例》 《iOS判断设备屏幕尺寸、分辨率》 《iOS8中的UIScreen》 《Detecting iPhone 6/6+ screen...《在Xcode 6中用矢量化PDF(vectorized PDF)来支持各种尺寸的iPhone》 《iOS8适配须知》 《适配iOS8备忘录》 《iOS界面适配(一)(二)(三)》
PPI数值越高，代表显示屏能够以越高的密度显示图像，即通常所说的分辨率越高、颗粒感越弱。...设备的屏幕尺寸、分辨率及其屏幕边长比例》 《iOS判断设备屏幕尺寸、分辨率》 《iOS8中的UIScreen》 《Detecting iPhone 6/6+ screen sizes in point...values》 《iOS8已出，@3x图让我们何去何从？》...《在Xcode 6中用矢量化PDF(vectorized PDF)来支持各种尺寸的iPhone》 《iOS8适配须知》 《适配iOS8备忘录》 《iOS界面适配(一)(二)(三)》 《iPhone...6/6+适配心得》 《iOS8/Xcode6/iPhone6(+)适配》 《APP适配iOS8，iPhone6(+)截图简要说明》 《按比例快速兼容适配iPhone6/6 Plus》 《iOS
例如,8 bit的色深包含2的8次方） 参数 format 图像的压缩格式； quality... 图像压缩比的值，0-100。 ...true，源图要被过滤。...targetDensity) 一个方便的方法，它能返回被像素密度因子整除后的位图宽度值。...这是一个高级的调用， 且一般来说它不需要被调用，因为通常的垃圾回收过程会在该位图没有其它引用的时候，释放这些内存。
“屏幕”上的各种信息，包括文字、图片、表格等等，都会随屏幕的分辨率变化而变化，一个100px宽度大小的图片，在800×600分辨率下，要占屏幕宽度的1/8，但在1024×768下，则只占约1/10。...目前iOS的手机屏幕的分辨率随着机型的变化样一直在变化，那么我们在做开发时要如何做好适配呢？这就需要我们了解更多的关于iOS开发过程中的尺寸相关的一些知识了。...(nonatomic,readonly) CGFloat nativeScale NS_AVAILABLE_IOS(8_0); 以下是iPhone6+下的输出，初步看来nativeScale与scale...以下基于UIImage的两类初始化API简介高倍图的适配： +imageNamed：该方法使用系统缓存，适合表视图重复加载图像的情形。...苹果在WWDC2012 iOS6中已提出了Auto Layout的概念，即使用约束条件来定义视图的位置和尺寸，以适应不同尺寸和分辨率的屏幕。
静电说：昨天的公开课中，有同学提到了所谓的8pt网格设计系统。今天咱们就来全面了解一下。请注意，栅格化设计系统只是设计方法中的一种，请灵活运用而非教条主义。...以及为什么这种系统可以用于几乎所有正在进行的数字项目设计中，尤其是产品设计中。 8PT网格系统介绍 首先：什么是PT？ PT=Point。...这样，你的图标尺寸就可以涵盖任何大小的尺寸：16，20，24，32，40等等。 布局 首先，并非所有移动设备的宽度尺寸都能被8整除。在这种情况下，重要的是要依靠自己作为设计师的直觉，并找到中间值。...在Ui设计领域，作者仅仅从图标和文字角度解释了为什么需要使用8的倍数来进行设计，无非是换算中比较容易一些。但是我的观点是：如果不使用8pt网格系统，除了换算容易之外，还有什么其它优势吗？...是图标会糊掉吗？还是其它负面因素？作者并没有特别指出。
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