把公共的 页头 、页脚、导航栏、边框 放到最顶层,比方说设置层级为 999,其他每个独立页则放在下面,然后切换页面的时候更新独立页的层级以达到效果图的效果(当然不能超过最顶层)。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/120740.html原文链接:https://javaforall.cn
摘要: 图像识别的新思路:眼睛纵横比,看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作! 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV,Python和dlib
word中有格式刷功能,标题样式,文字大小和样式,图片样式(如阴影效果),这些都可以直接格式刷,但是图片长宽比例大小无法格式刷,这里提供一个快速的解决方式,批量统一调整长宽比例和大小。
首先我们需要知道anchor的本质是什么,本质是SPP(spatial pyramid pooling)思想的逆向。而SPP本身是做什么的呢,就是将不同尺寸的输入resize成为相同尺寸的输出。所以SPP的逆向就是,将相同尺寸的输出,倒推得到不同尺寸的输入。
在图像和其他响应式元素的宽度和高度之间有一个一致的比例是很重要的。在CSS中,我们使用padding hack已经很多年了,但现在我们在CSS中有了原生的长宽比支持。
图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化。在图像处理中是一种很基础的几何变换,但是具有很重要的作用,比如:当输入图片尺寸过大时,处理速度会很慢,适当的缩小图像可以在不影响处理效果的同时有效提高代码执行速度。 opencv提供了resize函数实现图片缩放功能,函数原型为:
在过去的 2017 年,支付宝的线下场景不断扩大,收钱码、口碑、共享单车、充电宝、停车缴费等产品让我们的生活越来越便利。二维码因为成本低、兼容性好成为了线上线上最主要的连接工具,也因此面临更多新的挑战。因为二维码是一种点阵式信息编码方式,任何视觉上的缺损、弯曲以及光线作用都会极大的影响识别成功率,如果识别困难也就意味着用户可能选择放弃,影响支付体验也影响用户心智。
现在,当变换任意图层类型时,拖动角手柄默认情况下会按比例缩放图层,这是由选项栏中处于“开”状态的保持长宽比按钮(链接图标)来指示的。要将默认的变换行为更改为不按比例缩放,只需关闭保持长宽比按钮(链接图标)即可。现在,按下 Shift 键可用作保持长宽比按钮的切换开关。如果“保持长宽比”按钮处于“开”状态,按下 Shift 键则会处于“关”状态,反之亦然。Photoshop 会记住您的最后变换行为设置(按比例或不按比例缩放),当您下一次启动 Photoshop 时,它将是您的默认变换行为。
别踩白板这个游戏相信大家都玩过,这个是基于HTML5打造的简单小游戏,在PC端和移动端都能够运行,适应多种平台,今天我们使用原生JS搭配JQuery构建这个小游戏--别踩白板。
利用canvas除了可以实现滤镜,还可以利用离屏技术实现放大镜功能。为了方便讲解,本文分为 2 个应用部分:
今天分享的这段代码,看起来没啥实际用处,而且有些反潮流,因为现如今大家看视频都追求更高分辨率的超清画质,而我们这个,是一个“超不清”的视频播放器:
RPN(Region Proposal Network)是Faster-RCNN网络用于提取预选框(也就是RCNN中使用selective search算法进行Region Proposal的部分),我们知道RCNN及Fast-RCNN中一个性能瓶颈就是提取预选框的部分,而RPN很好地对这个部分进行了优化,原因在于它将卷积神经网络引入了进来,使用特征提取的形式生成出预选框的位置从而降低了selective search算法带来的计算时间上的开销。
本文引用自“蚂蚁金服科技”公众号,原文由支付宝技术团队原创分享。 本次收录时有改动。
在 Android 应用程序的设计中,几乎不可避免地都需要加载和显示图片,由于不同的图片在大小上千差万别,有些图片可能只需要几十KB的内存空间,有些图片却需要占用几十MB的内存空间;或者一张图片不需要占用太多的内存,但是需要同时加载和显示多张图片。
前面介绍了CVPR 2019的GIoU Loss,同时GIoU Loss里面也引入了IoU Loss,这个首先需要明确一下。然后AAAI 2020来了一个新的Loss,即是本文要介绍的DIoU Loss。论文原文地址见附录。
-- CSDN : http://download.csdn.net/detail/han1202012/6875083
航空图像区别于传统数据集,有其自己的特点,面临很大的数据集偏差问题,例如导致数据集的泛化能力差: 尺度变化性更大(很好理解,如车辆和机场;而且很可能一张大图就一个目标,一个小区域反而有很多密集目标) 密集的小物体检测(如港湾、停车场) * 检测目标的不确定性:方向的随机性和尺度随机性(如桥梁这样极端的长宽比,会使anchor先验的检测效果打折扣)
简要介绍:前端开发中,静态网页通常需要适应不同分辨率的设备,常用的自适应解决方案包括媒体查询、百分比、rem和vw/vh等。本文从px单位出发,分析了px在移动端布局中的不足,接着介绍了几种不同的自适应解决方案。
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
1.推流端推的画面本身有黑边。因为SDK推流只支持16:9(或者9:16)的画面,如果推流端采集的画面不是16:9的,SDK编码时也会编码成16:9的比例,多出来的部分以黑色填充,具体表现就是编码出来的画面有黑边。这样的情况拉流端SDK一般是处理不了的
每个Android程序员都会遇见一个棘手的问题,那就是手机适配。因为现在出现了许多分辨率的手机,所以我们必须得考虑到各种分辨率的手机适配,这对于程序员来说是一个必须要解决的麻烦。
paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
上周五我再团队里完成了前端qiankun微服务架构单镜像部署方案的分享,这件事终于告一段落了,这件事本身是一件很有价值的事情,能够较低很大的部署,运维成本。但由于研究期间本职的工作内容排的很满,而且中间又经历了曲折的绩效考核。所以一拖再拖。终于告一断落了。
论文: YOLACT++ Better Real-time Instance Segmentation
由于疫情影响被迫在家上网课,因此教材也只能用电子版。但有一门教材是对开的扫描版,导致在 iPad 上阅读很不友好,因此决定寻找一个工具将 PDF 对半分开。
图片裁剪的目的是自动挖掘图片中最具美观的视图,广泛应用于图片美学构图,例如缩略 图生成[1]、摄影辅助[2]和肖像推荐[3]等。其中,图片缩略图或封面裁剪是新兴的 User Generated Content (UGC) 领域的重要应用。
是计算机坐标系统中的一个点,这个点代表一个可以由程序使用的虚拟像素(比如说CSS像素)。一个CSS像素对应多少个设备像素是根据当前的缩放比例
网上已经有很多人提到过,导致这种现象的原因是,传入的相机预览图像长宽比例,与SurfaceView本身大小长宽比例不一致。 那么解决方法也非常简单,只要获取一下设备本身支持的相机比例,然后选择其中一个与SurfaceView实际比例(经常就是设备的长宽)最相近的即可。 下面的代码是创建一个用于相机预览的SurfaceView的过程: //继承SurfaceView并且实现SurfaceHolder.Callback接口 public class CameraPreview extends SurfaceVi
教程 OpenGL ES入门教程1-Tutorial01-GLKit OpenGL ES入门教程2-Tutorial02-shader入门 这次是三维图形变换。 OpenGL ES系列教程在这里。
不知各位遇到特别长的图片时是怎么处理的? 是 截取符合长宽的部分做临时展示? 还是 硬要长宽100%模糊(啥也看不清)展示? 还是 先拿一个压缩的图片做占位,在鼠标移入或点击时放大预览?
ImageView.ScaleType.CENTER|android:scaleType="center" 以原图的几何中心点和ImagView的几何中心点为基准,按图片的原来size居中显示,不缩放,当图片长/宽超过View的长/宽,则截取图片的居中部分显示ImageView的size.当图片小于View 的长宽时,只显示图片的size,不剪裁。 ImageView.ScaleType.CENTER_CROP|android:scaleType="centerCrop" 以原图的几何中心点和ImagVi
论文: Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection
今天在项目中遇到图片居中的问题,嗯,之前也有写过解决这个问题的文章,有n种方法。不过今天要说一个新的方案:object-fit ,嗯,这个才是真的方便的方案啊。
✦✦✦✦✦✦ 明天就是圣诞节了,在这里小魔方预祝大家圣诞快乐,平安夜记得吃苹果哦! 今天的教程也跟圣诞节有关系哦,好吧就不卖关子了!相信大家都已经收到了好多好朋友们送的平安果了,今天要跟大家讲的是如何
在直播场景里,我们经常需要将多个视频画面混合成一个视频画面(或是多路音频合成一路声音),常见的场景如:
说到移动端:可以根据开发技术分,也可以根据操作系统来分,今天重点不是这个,是讲下使用CSS与Android如何进行屏幕适配。 1.先来了解几个概念:CSS中的px,em,rem分别是啥东西? px:像素,如果像素要换算成物理长度,需要得到dpi(每英寸像素数) em:相对长度单位,大小相对于父级节点来说, rem:是CSS3新增的一个相对单位,这个单位引起了广泛关注。相对于根元素<html>,关于兼容性的问题,除了ie8及更早的版本,其他浏览器均支持 2.Android:也有类似的单位,dp(dip),sp
书籍的长宽都是整数对应(l, w) 如果书 A 的长宽度都比B长宽大时, 则允许将 B 排列放在A上面, 现在有一组规格的书籍, 书籍叠放时要求,书籍不能做旋转, 请计算最多能有多少个规格书籍能叠放在一起。
这个警告信息通常在调用Matplotlib的某些函数时出现,会提醒我们传递给函数的参数应该使用布尔值(True/False),而不是字符串 'on' 或 'true'。虽然这个警告并不会影响绘图结果,但在某些情况下,我们可能希望消除这个警告信息。
前言:faster-RCNN是区域卷积神经网络(RCNN系列)的第三篇文章,是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的,整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构,只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络(region proposal network,即RPN),这是整个faster最难以理解的地方,本文也将以他为重点进行说明。鉴于篇幅较长,本次系列文章将分为3篇来说明:
上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D。 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数。 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见opencv2.0
这些已有的工作仅针对有限的视觉数据,并且生成的视频时间短、分辨率及长宽比固定。本工作验证了在原有的大小上训练模型有优势:
https://www.bilibili.com/video/av22230745/?spm_id_from=888.80997.embed_other.whitelist 视频demo 如上视频[a
最近anchor free的目标检测方法很多,尤其是centernet,在我心中是真正的anchor free + nms free方法,这篇centernet对应的是"Objects as Points",不是另外一篇"CenterNet- Keypoint Triplets for Object Detection"。作者xinyi zhou也是之前ExtremeNet的作者。
DSDD全称为Deconvolutional Single Shot Detector,即在SSD算法的前面加了一个反卷积单词,这是CVPR 2017的一篇文章,主要是对SSD进行了一个改进。关于SSD的详细解释请看目标检测算法之SSD,然后关于反卷积请看深入理解神经网络中的反(转置)卷积。
一种最快捷的方式就是直接引入下载的chartist编辑的js/css文件,它允许开发人员使用默认的命名方式或者可配置的方式来应用chartist到项目中,也可以通过修改chartist sass源代码文件定制需要的功能
GPT-4V 的推出引爆了多模态大模型的研究。GPT-4V 在包括多模态问答、推理、交互在内的多个领域都展现了出色的能力,成为如今最领先的多模态大模型。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.04854.pdf
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