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。
今天分享的学习笔记是CV（Computer Vision）领域中一篇论文，该论文由何凯明大神于2015年发表。何大牛在CV界几乎无人不知、无人不晓。
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论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
AI识别工人安全绳佩戴检测算法基于CNN的目标检测是通过CNN 作为特征提取器对现场图像进行处理和分析，AI识别工人安全绳佩戴检测算法识别出工人是否佩戴安全绳，一旦发现工人未佩戴安全绳，AI识别工人安全绳佩戴检测算法将立即进行告警，并将事件记录下来。并对得到的图像的带有位置属性的特征进行判断，从而产出一个能够圈定出特定目标或者物体（Object）的限定框（Bounding-box，下面简写为bbox）。AI识别工人安全绳佩戴检测算法和low-level任务不同，目标检测需要预测物体类别及其覆盖的范围，因此需关注高阶语义信息。传统的非CNN 的方法也可以实现这个任务，比如Selective Search 或者DPM。在初始的CNN 中，也采用了传统方法生成备选框。
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
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？
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。
电子封条监控系统算法模型利用yoloov5+python 深度学习训练模型技术，电子封条监控系统算法模型实现对画面内外的出入人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况的实时监测和分析，及时发现异常动态，减少了人为介入的过程。介绍电子封条监控系统算法模型Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。电子封条监控系统算法模型基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。
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。
ImageMagick是一个免费的创建、编辑、合成图片的软件。它可以读取、转换、写入多种格式的图片。图片切割、颜色替换、各种效果的应用，图片的旋转、组合，文本，直线，多边形，椭圆，曲线，附加到图片伸展旋转。
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
注意，父元素的宽度需要被定义，同时父元素的vertical-align以及item的margin: auto都是缺一不可的 The CSS
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：
从上图可以看出其框架做了很多重复的计算，在第二步之后，如果有2k个proposals，那后面就要执行2k边，太低效。于是，出现了改进的SSP-Net，如下图：
前言：深度学习在图像的应用中目标检测是最基本也是最常用的，下面介绍几种常见的目标检测算法或者模型
摘要：在这篇文章中，我们将讨论object-fit和background-size是如何工作的，什么时候可以使用它们，为什么，以及一些实际的使用案例和建议。让我们深入了解一下。
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。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2qaabqaaavqaky23fjzqvbagddcaaagaa.f10002.mp4?dis_k=63c36b7a49f8b9f1a1ca40e
paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth
上一篇我做了一个在线白板！给大家介绍了一下矩形的绘制、选中、拖动、旋转、伸缩，以及放大缩小、网格模式、导出图片等功能，本文继续为各位介绍一下箭头的绘制、自由书写、文字的绘制，以及如何按比例缩放文字图片等这些需要固定长宽比例的图形、如何缩放自由书写折线这些由多个点构成的元素。
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。
转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19698511
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝，在之前他已经写了一篇用卷积神经网络来识别20个辛普森人物的教程。给定一个人物图片后，该模型能返回该图片的所属类别，识别效果相当好，F1分值可达96%。 量子位翻译过这篇教程：刷剧不忘学CNN：TF+Keras识别辛普森一家人物 | 教程+代码+数据集 相关数据集已经在Kaggle上开源，但是该CNN模型每次只能识别单个人物，且不能指出该人物的图片位置。 作者不满足于只构建了一个简单
很多时候，我们都需要根据研究目的，有针对性性地采集实验动物的脏器照片，以尽可能的获取更多原始信息，处理后的优质图像才能用于发表论文或毕业答辩PPT素材。
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。
MindSpore 是一个全场景 AI 计算框架，它的特性是可以显著减少训练时间和成本（开发态）、以较少的资源和最高能效比运行（运行态），同时适应包括端、边缘与云的全场景（部署态）。
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）。
RCNN-> SPP net -> Fast RCNN -> Faster RCNN
-- CSDN : http://download.csdn.net/detail/han1202012/6875083
>官方解释：“ray” creates a ray-traced image of the current frame. This can take some time (up to several minutes, depending on image complexity).
(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal；
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
论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 空间金字塔池化，大神何恺明于2014年写的paper: 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf RCNN在2013年发表后，大佬在2014年提出了空间金字塔池化，性能和准确率都大幅提高，且在后面很多网络中都延续了这一思想。这篇文章比较长，我们也基于论文将其大体翻译了一下，伙伴们要耐心看呀！ 那么让我们一起开始学习吧！先放上大佬的照片来镇楼：
从R-CNN 到Fast R-CNN，有必要了解下SPPNet，其全称为Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networks（空间金字塔池化卷积网络）。
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：
Background，写过 CSS 的朋友们肯定都知道这个属性的作用，顾名思义，背景嘛。MDN 中对其的定义如下：
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
所以需要一些他的方法解决目标检测（多个目标）的问题，试图将一个检测问题简化成分类问题
使用Qt设计的一个抽奖软件，可以显示抽奖人员姓名和图片（无图片时只显示姓名），在Windows下和Linux下都能打包运行。可以设置图片滚动的频率。
详见个人博客：[Detection] 深度学习之 "物体检测" 方法梳理 ---- Index RCNN Fast RCNN Faster RCNN R-FCN YOLO SSD NMS xywh VS xyxy RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 早期，使用窗口扫描进行物体识别，计算量大。 RCNN去掉窗口扫描，用聚类方式，对图像进行分割分组，得到多个侯选框的层次组。
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
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：
最近在做微信分享的时候遇到了分享图片的大小限制问题，需要对图片进行压缩。在过程中遇到几个有趣的地方在此记录。
在实际使用的过程中，我们经常会接到这样一些需求，比如环形计步器，柱状图表，圆形头像等等，这时我们通常的思路是去Google 一下，看看 github 上是否有我们需要的这些控件，但是如果网上收不到这样的控件呢？这时我们经常需要自定义 View 来满足需求。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：MeshCloud通过与GCP合作为中国出海企业提供强大的全球基础架构。今天LiveVideoStack公开课通过MeshCloud邀请到了谷歌云的于有志老师，为我们介绍如何借助谷歌云在高效视频转码和分发方面的技术与能力，实现海外音视频业务的快速与高质量部署。 文/于有志 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自谷歌云的于有志，主要帮助出海客户的业务在海外落地。我很感谢
本文主要介绍了物体检测领域的一些重要方法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO以及SSD。作者对这些方法的原理进行了详细的介绍，并通过实际案例对方法的性能进行了评估。此外，作者还讨论了这些方法在实际应用中的一些关键问题，包括如何选择合适的anchor、如何设置合适的正负样本以及如何进行数据增广等。对于每一种方法，作者都提供了详细的代码实现以及相关的数据集，可供读者进行实验和深入学习。总的来说，本文对物体检测领域的方法进行了全面的梳理和总结，有助于读者更好地理解和应用该领域的方法。
RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（https://arxiv.
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