fabric.js 可以通过 viewportTransform 属性配置画布的视窗属性。
我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品,如何利用机器从网上获取大量的图片,从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考?首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后,需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据?待下文慢慢道来:
最近网上冲浪的时候,发现了 B 站这个首页头图的交互效果非常有趣,如下图所示,当鼠标在画面中左右滑动时,海洋生物会栩栩如生地动起来:
| 导语 手Q终端原生的图片预览器支持图片翻页和各种手势,这些用H5怎样实现?基于alloyFinger,本文将介绍在手Q动漫上的图片预览组件是如何做到媲美原生体验的手势效果,同时也介绍一下关于图片手势效果里隐含的一些细节。希望对要实现手势交互和动画的前端同学有所启发。 作者:朱晓华--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、实现效果 先来看实现效果。目前已经上线的图片预览组件的路径如下:手Q动态——动漫——社区——点击图片。 类比手Q的AIO里的图片预览器,支持的手势和功能分别如下: 手Q动漫
在 《Fabric.js 使用纯色遮挡画布(前景色)》 中讲到使用纯色的方式遮盖画布。如果你的常见需要使用图片来遮盖的话,fabric.js 也提供了相应的属性来配置。
本次我把CSS中的重难点整理出来,总共54个核心知识点,供大家复习,希望能帮到大家。这些重难点是进阶高薪必需要掌握的知识点,同时也是面试必问的内容。
上面的代码使用了 Fabric.js 绑定了页面上的画布,并创造了一个粉红色的矩形。
在 canvas 里,变换是基础功能。很多基于 canvas 封装的库都有这功能,比如 《Fabric.js 变换视窗》。
缩放就是调整图片的大小,使用cv2.resize()函数实现缩放。可以按照比例缩放,也可以按照指定的大小缩放:
前面通过一篇简单的文章,讲述了three.js是干什么的,有哪些主要的对象,今天我们来学习一下更深层次的知识。下面是上一期文章。 《前端迈进3D时代-Three.js初识》
前言 因为一些特殊的业务需求,经过一个多月的蛰伏及思考,我开发了这款 jQuery 图片查看器插件 Magnify,它实现了 Windows 照片查看器的所有功能,比如模态窗的拖拽、调整大小、最大化,图片的缩放、旋转,平移、键盘控制等。插件的样式都是最基础的 CSS,定制非常容易,可以轻松修改成自己喜欢的样式。随后会陆续发布 React 及 Vue 相关版本的插件。本文主要介绍插件的特点及使用方法,而关于插件开发的细节将会在之后的具体文章中说明。 Github: https://github.com/
而今再次负责小程序,时隔许久,真是一片懵逼,多亏了之前的简短记录,这里将会不断记录完善开发过程中遇到的一系列的小问题。
如果对上面的代码还不太理解,可以先看看 《『Three.js』起飞!》 ,坐标轴方面可以看看 《『Three.js』辅助坐标轴》 。
这套工具集中的大部分你可能见过,也可能没见过,如果有哪个/些让你眼前一亮,那么我的分享就很值了。 这个列表包含许多种类的资源,所以这里我将它们分组整理。 Javascript 库 📷 Particles.js — 一个用来在 web 中创建炫酷的浮动粒子的库 Three.js — 一个用来在 web 中创建 3d 物体和 3d 空间的库 Fullpage.js— 快速实现全屏滚动特性 Typed.js — 打字机效果 Waypoints.js — 滚动到某个元素位置时触发一个功能 Highlight.js
胶囊网络是 Geoffrey Hinton 提出的一种新型神经网络结构,为了解决卷积神经网络(ConvNets)的一些缺点,提出了胶囊网络。
在翻以前oschina上写的博客的时候,看到这篇觉得还挺有趣的,就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
没有什么比完美的图片更能让你的应用程序熠熠生辉,但如果你想让你的应用程序用户真正参与并与图片互动呢?也许他们想放大、平移、掌握这些图像?
1、pooling是在卷积网络(CNN)中一般在卷积层(conv)之后使用的特征提取层,使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。一方面防止无用参数增加时间复杂度,一方面增加了特征的整合度。
普通的CNN能够显示的学习平移不变性,以及隐式的学习旋转不变性,但attention model 告诉我们,与其让网络隐式的学习到某种能力,不如为网络设计一个显式的处理模块,专门处理以上的各种变换。因此,DeepMind就设计了Spatial Transformer Layer,简称STL来完成这样的功能。
最开始学html5的时候,曾特意了解过canvas,还记得当时为了搞明白canvas的api,绞尽脑汁了很多个日日夜夜。
在上一篇文章中我完成了整个流出的前半部分:让用户从电脑中选择图片,自动制作成UE4贴花,并贴到地面上。本文讨论如何在非地面的平面/曲面上动态贴贴花。3D引擎中的贴花(decal)技术是以射影几何学为基础的投影材质,相比于表面材质(surface material),轻量的贴花材质在特定场合下有更好的性能,比如贴海报、静态液体、局部纹理,本文讨论贴花后半部分关于空间几何变换的基本原理。
作者:jshao https://segmentfault.com/a/1190000012923589 如今市面上关于动画的开源库多得数不胜数,有关于CSS、js甚至是canvas渲染的,百花齐放,效果炫酷。但你是否曾想过,自己亲手去实现(封装)一个简单的动画库? 本文将从零开始,讲授如何搭建一个简单的动画库,它将具备以下几个特征: 从实际动画中抽象出来,根据给定的动画速度曲线,完成“由帧到值”的计算过程,而实际渲染则交给开发者决定,更具拓展性 支持基本的事件监听,如 、 、 、 ,及相应的回调函数 支持
此外,Fancybox 很容易集成到任何 JavaScript 框架中。详情可以参见官方文档中关于 React、Vue 和 Angular 的示例。
这篇博客主要是我读论文《Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again》的读书笔记,夹杂了自己直白和幼稚的理解。因为我相信所有的创意无论最后的结果多么复杂,最初的想法一定都是直观的。
作为一名在职岗位为【前端开发工程师】的程序员,我开发的应用程序经常需要获取用户位置信息,需要再某些场合下使用展示地图以及地图商的某些地点,需要获取行政区划列表(省市区)以及地址详情信息,需要在地图上规划一条(动态)路线,轨迹回放,小车移动,需要创建信息窗口,用于地点的摘要性信息的展示。
上面这副图就是我们今天要处理的了,我们想把它从拍照视角变成鸟瞰图,这是机器人导航中的常用手段,以便在该平面上进行规划和导航。
可用于求解给定矩阵中满足某条件的极大矩阵(最大子矩阵)。设矩阵为N×M ,算法复杂度为O(N×M) 。
兄弟们,重新拿起手中的线性代数课本,重拾一下矩阵吧。 记住一条原则:小事问老婆,大事问Google!!! 矩阵的基础知识
featurewise_center:布尔值,使输入数据集去中心化(均值为0), 按feature执行。
在我们处理canvas平移,缩放等矩阵matrix变换中,除了自己手动操作矩阵matrix外,安卓系统还提供了一个工具类--Camera,用于3D变换计算,生成一个Matrix矩阵实例用于画布上面绘制
效果如下: Camera3DView.gif 思路是利用camera对两张图片分别做旋转处理,代码如下 /** * 使用camera实现3d效果的自定义控件 */ public class Cam
AI科技评论按,本文作者Professor ho,该文首发于知乎专栏Keras花式工具箱,AI科技评论获其授权转载。 图像深度学习任务中,面对小数据集,我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集,而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数,每个参数所得到的效果分别是怎样的呢?本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释,
图像深度学习任务中,面对小数据集,我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集,而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数,每个参数所得到的效果分别是怎样的呢?本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释,为各位深度学习研究者们提供一个参考。 我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明(http://t.c
作者 | Professor ho 本文转自Professor ho的知乎专栏 图像深度学习任务中,面对小数据集,我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集,而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数,每个参数所得到的效果分别是怎样的呢?本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释,为各位深度学习研究者们提供一个参
为了轻松理解问题,我们假设您在一个房间内部署了一个摄像头。 给定这个房间中的 3D 点 P,我们想在相机拍摄的图像中找到该 3D 点的像素坐标 (u,v)。
在预览图片的时候,利用手势控制图片的缩放、平移,已经是智能手机时代最基本的操作。而对于视频,很少有播放器支持这样的操作。实际上,在观看视频的时候,我们可能会想观看某个区域的局部细节,需要把该区域放大来观看,EasyPlayer播放器基于这样的需求,提供了局部放大的功能。
Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库,对于结构化的业务数据,它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。但我们的数据中,经常会存在对应时间的字段,很多业务数据也是时间序组织,很多时候我们不可避免地需要和时间序列数据打交道。其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法,但是因为使用并不特别多,很多基础教程也会略过这一部分。
之前手眼标定数据不对,要分析找问题原因,这个过程还是有意思的。正值出差,搞起来也费劲。所以只能趁有兴致的时候多看点儿。总体思路是先参考别人已经成功的。本身opencv官方是有相机标定例程的,官方出版的。
课程内容 Ø Panarama控件 Groceries是一个简易的购物清单应用程序,我们可以用它来一步一步建立自定义的购物清单。根据个人的喜好,我们可以命名并添加尽可能多的购物页面。能够方便地添加记录,这是本应用程序的特点,比如,批量添加、选择最喜欢的商品以及选择最近购买的商品等等。 Groceries应用展示了Panorama控件,这是Windows Phone平台上具有标志意义的用户控件,它被广泛地应用于手机上的“hub”界面(例如人脉、图片等等)。粗略地说,Panorama控件的
目前可用于文件存储的网络服务选择也有不少,好比阿里云OSS、七牛云、腾讯云等等,可是收费都有点小贵。为了帮公司节约成本,以前一直是使用FastDFS作为文件服务器,准确地说是图片服务器。直到我发现了MinIO,我决定放弃FastDFS。
我们现在使用的模型实现人脸检测,在2080TI上,大概13帧每秒,慢是慢了点,不过胜在精度比较高,如上图所示,都能正确识别,关键点也很准确。这是人脸检测。 在人脸检测之后,如果我们需要做人脸比对或者匹配,通常就需要先进行人脸对齐,这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐,其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图:
上周刚刚更新了Zoom Out和---weird的5.2版本,这又马不停蹄地更新了「Pan」功能。
经过昨天晚上的调试,发现了一个主要问题:使用圆网格标定板标定时,不能使用cornerSubPix()函数,否则寻找角点时,会导致图一的情况(裁剪为30万像素)。就找到能参考的程序,推进还是很快的。
从图可以看出,这三个数据形成的其实是一个等边直角三角形,而在 iOS 模拟器中通过 OpenGL ES 绘制出来的是直角三角形,所以是有问题的,三角形被拉伸了。
有天,辛苦做了个复杂操作功能的页面,上线后有用户反馈:很多功能使用不了。惊了,以为是哪里出了bug。 立马联系用户,才发现原来是用户使用笔记本电脑,没有禁用触控板,然后不小心碰到导致整个界面都放大,很多功能超出界面不见了。 然而那能怎么办,用户第一,自然得快速解决这个问题,而且是触控板和触摸屏都得解决。
图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0:上下翻转; flipCode>0:左右翻转; flipCode<0:上下 + 左右翻转; # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('./doge.jpg') new_doge1 = cv2.flip(doge, flipCode=0) new_doge2 = cv2.flip(doge, fl
本文将介绍如何使用现代前端技术实现3D环绕效果的图片展示。我们将通过详细的步骤和代码示例,探索如何实现这种富有创意和吸引力的视觉效果,从而提升用户体验和网站互动性。
一. 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。在进行三维景物显示时,需要进行三维到二维平面的投影建模。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
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