这是一篇非常漫长并且艰深的文章的节选（点击文末阅读原文查看全文），它解释了为什么我们需要测试，以及如何对软件进行测试的问题。好消息是，这篇文章提供的信息经得起时间推敲，无论你在构建什么样的软件都能适用。不管你是工作在一个微服务项目上，还是 IoT 设备上，抑或是手机应用或者网页应用，这篇文章提供的观点应该都有章可寻。
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
在准备将软件上线到生产环境之前需要进行测试。随着软件测试方式日趋成熟，软件开发团队的测试也在取代大量手动测试，逐渐实现自动化测试。通过自动化测试，开发团队可以在短短几分钟内就了解到软件是否存在问题，而不需要等待几天的时间。
在计算机视觉领域，图像金字塔是一种强大的技术，可用于在不同尺度下对图像进行分析和处理。金字塔的概念借鉴了古埃及的金字塔形状，其中每一级都是前一级的缩小版本。本篇博客将深入探讨如何构建图像金字塔，以及如何在实际应用中利用金字塔来解决各种计算机视觉问题。我们将使用 OpenCV 库和 Python 编程语言进行实际演示。
构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小，进而在金字塔中包含多个尺度的图像，高斯金字塔的形式如图3-30所示，一般情况下，高斯金字塔的最底层为图像的原图，每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸，通常情况尺寸会缩小为原来的一半，但是如果有特殊需求，缩小的尺寸也可以根据实际情况进行调整。由于每次图像的尺寸都缩小为原来的一半，图像尺缩小的速度非常快，因此常见高斯金字塔的层数为3到6层。OpenCV 4中提供了pyrDown()函数专门用于图像的下采样计算，便于构建图像的高斯金字塔，该函数的函数原型在代码清单3-51中给出。
图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来宽高的1/2（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式。这里的模糊是指高斯模糊，所以这个方式生成的金字塔图像又称为高斯金字塔图像。高斯金字塔图像有两个基本操作 reduce 是从原图生成高斯金字塔图像、生成一系列低分辨图像，OpenCV对应的相关API为：
尺度，顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。
👨🎓学生HTML静态网页基础水平制作👩🎓，页面排版干净简洁。使用HTML+CSS页面布局设计,web大学生网页设计作业源码，这是一个不错的旅游网页制作，画面精明，排版整洁，内容丰富，主题鲜明，非常适合初学者学习使用, 这个实例比较全面，有助于同学的学习,本文将介绍如何通过从头开始设计个人网站并将其转换为代码的过程来实践设计。 @TOC 一、网站题目👨🎓 🚀 旅游景点介绍、旅游风景区、家乡介绍、等网站的设计与制作。 二、网站描述✍️ 旅游景点介绍、旅游风景区是一个介绍简介、行政区划、
图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。
通常情况下，我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的（相同）图像。例如，当我们在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。
它可能被称为“测试自动化金字塔”，但在大多数情况下看起来都像三角形一样可怕。如果使用吉萨大金字塔的尺寸和本文中讨论的数学方程式，您将最终对测试金字塔的每一层的作用和依赖性以及建立牢固基础的重要性有更深入的了解。
本文是 #用 Stata 画个图#系列的第 2 讲， 主要是关于如何绘制人口金字塔。人口金字塔（Population Pyramid）是一种常见的图形，是人口统计学家用于刻画特定区域内人口构成及其变迁的可视化工具，常见的人口金字塔能够反映出年龄（age）和性别（sex）在总人口中的分布状况。相较于 Excel 而言，使用 Stata 绘制人口金字塔优势明显，因为除了所有图形对象均可按需调整之外，使用代码绘图也让绘图结果可复制，可以快速批量处理多年份多区域的人口数据，便于后期的管理和进一步呈现。
通常，我们过去使用的是恒定大小的图像。但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中。在这种情况下，我们将需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。
深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强。论文原文见附录。
基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris（大神级人物，写了很多文章）提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚，因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读。
花了一点时间用Python和seaborn绘制了全国人口年龄结构图以及31个省市的人口年龄结构图，也被称为人口金字塔。
上一次我介绍了一个计算摄影技术构成的"动作放大器"，它能够高效的将视频中的难以用肉眼察觉的变化分离出来，并在重新渲染过程中进行放大，生成新的视频。这里面的典型代表是欧式视频动作放大。
上一讲是如何改变图像的分辨率和对比度，这一讲介绍一个听起来高大上的功能，图像金字塔，个人理解图像金字塔本质上也是图像大小的改变，只是改变的方式和算法有所不同。OpenCV实现了两种图像金字塔的功能，一种高斯金字塔，一种拉普拉斯金字塔。
Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.
一、 LapGAN 论文：《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751 1、基本思路 LapGAN是建立在GAN和CGAN的基础上，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。 原始GAN的公式为：
金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素，依此重复进行，直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。
这方面最经典的文章是2007年Tom Mertens等人发表的《Exposure Fusion》一文，用简单的篇幅和公式描述了一个非常优异的合成过程，虽然在2019年Charles Hessel发表了一篇《Extended Exposure Fusion》的文章中，提出了比Exposure Fusion更为优异的合成效果，但是代价是更高昂的计算成本，而Exposure Fusion也已经相当优秀了，本文主要简单记录下个人的Exposure Fusion优化过程。
论文题目：Feature Pyramid Networks for Object Detection
后者是指对页面的每一个组件（如文本框、按钮等）进行测试，以验证它们的功能、性能和安全性，有时也被称为组件测试。
JavaScript主机环境提供了许多函数，允许您调度异步操作。换句话说，我们现在开始的行动，但它们会在稍后结束。
图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就构成了传统意义上的图像金字塔。
一. 图像金字塔概述 1. 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。 2. 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是
论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：王健。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 从一次回顾会议开始 “要不……我们不做……代码审查了……试试？”还记得当有人抛出这个建议时周围同学的表情，那种表情用两个字加两个标点符号就可以形容：“
之前发表的一系列博客主要以技术原理及应用为主，很少发布“方法论”相关的内容；在日常工作中有一些好的方法论的加持，可以让工作内容更顺利的推进，达到事半功倍的效果。而日常工作中针对不同的工作任务所使用的方法论也有所不同；接下来将总结下工作中常用的方法论以及具体的使用场景。
开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf
对图像进行缩放的最简单方法就是调用OpenCV中resize函数。resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。
不务正业预警 眼看着一个学期又告一段落，几个月来拢共还是没写几篇博客。不过手头上倒是还积累着不少资料值得一写，趁着新春得闲可以好好梳理梳理了。
愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章，因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得，两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗，我也是只喜欢写代码，让那些字母组成美妙的歌曲，然后自我沉浸在其中自得其乐。而今天，在清明之际，在踏青时节，我还是忍不住停下来歇歇脚，稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配。
在CVPR 2020上，为了更好的解决物体检测中的尺度问题，商汤EIG算法中台团队重新设计了经典的单阶段检测器的FPN【1】以及HEAD结构，通过构造更具等变性的特征金子塔，以提高检测器应对尺度变化的鲁棒性，可以使单阶段检测器在coco上提升～4mAP，完整代码已开源。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
前言 行业项目设计提案的难点 设计提案是设计稿思维和过程的呈现。在行业的项目中，我们常常通过设计提案，在签单前助力项目达成，或者在签单后说服客户接受设计稿。然而，根据笔者和同组伙伴的经验，输出行业项目设计提案并不容易。它的难点包括： 如何应对这些难点？ 采用结构化思维组织提案，可以有效的提高输出效率、稳定输出质量。那么何种结构化思维能应用在设计提案场景中呢？ 金字塔原则是一种层次性、结构化的思考和沟通技巧，旨在帮助使用者高效的编写简明扼要的报告。这种技巧由芭芭拉·明托提出，经过多年的发展传播，常出现在各大
采用原生JS及CSS 3.0实现一个金字塔的效果，这个特效在实际工作中用处不大，纯属娱乐。
在文章《特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔》中我们初步谈到了图像金字塔，在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。
测试金字塔是2009年Mike Cohn在他的著作《Succeeding with Agile》一书正式提出的。他是一个类比的概念，形容每一层，或者说不同集成阶段测试覆盖率和知行效率之间的一个相对关系。
当前最先进的目标检测卷积结构是手动设计的。在这里，我们的目标是学习一个更好的特征金字塔网络结构的目标检测。
参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
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