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本片文章为本人想要换hexo的主题时所写。因此省略node和hexo的安装,直接在初始化博客开始
Front-matter 是 markdown 文件最上方以---分隔的区域,用于指定个别档案的变数。
首先推荐一个编程的字体:monaco字体事实上是苹果电脑上的一款默认字体,号称苹果出品最好的编程字体。
KaTeX parse error: Expected '}', got '\right' at position 74: … \end{aligned} \̲r̲i̲g̲h̲t̲.
首先介绍术语空间域:指在图像平面本身,对图像每个像素直接进行计算处理。灰度变换也称亮度变换,顾名思义,该处理改变图像的亮度,一般与图像增强操作相关,灰度变换可以改变图像的质量和亮度的对比度。常见的灰度变换函数包括: 线性函数 (图像反转) 对数函数:对数和反对数变换 幂律函数:n次幂和n次开方变换
论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
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我的CN華少博客建设也有一段时间了,这段时间想去更新一下文章,突然发现原来的源码被我不知道弄到哪里去了,于是乎我又准备重新建一个项目,并在其基础上更换一套新的模板,并与Typore中的.md文件进行使用尝试,近期这几篇可能就是这个系列来进行了。 另之前开设的SSO统一身份认证近期没有再进行更新,后续会对其进行补充,请大家持续关注。
滤波器指的是一种由一幅图像(x,y)根据像素点x,y附近的区域计算得到一幅新图像’(x,y)的算法。其中,模板规定了滤波器的形状以及这个区域内像素的值的组成规律,也称“滤波器”或者核。本章中出现的滤波器多数为线性核,也就是说I"(x,y)的像素的值由(x,y)及其周围的像素的值加权相加得来。这个过程可以用下面的方程表示:
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LaTex 是基于 Tex 的排版系统,常用于科技出版物的排版。和 word 等排版工具的最大区别在于,它是纯文本格式的,掌握基本的规则,就能输出专业美观的展示效果。纯文本格式,也就意味着它不像 word 那样,所见即所得,对初学者不友好。
本文介绍了 LaTex 公式在网页中的展示方案,通过不同的引擎和工具,如 MathJax、KaTex、MathQuill 等,实现了公式在网页中的渲染。同时,也讨论了在服务器端渲染的情况下,如何解决公式超出限制的问题。
7.1 卷积操作 图片卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断地相乘求和的过程。 原图 Image:
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
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AI 科技评论按,本文作者成指导,字节跳动算法工程师,本文首发于知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/68349210),AI 科技评论获其授权转载,正文内容如下:
文章主要讲述了如何通过修改SVG的src属性来加载不同版本的SVG文件,并介绍了两种回退策略:使用image-set和动态设置src。同时,也介绍了一些关于加载优化的技巧,例如使用data uri和base64编码。在总结中,提到了这些技术的使用场景和注意事项,以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大,同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”,“自然语言理解”等认知任务,当然也仅限于此类任务。在这篇文章中,我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法,以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”(https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf)。 你需要对神经网络有一些熟悉,包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
1.通过 Python 接口使用 OpenCV :https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/68952160
本文介绍一些关于响应式图像的适配应用策略,回退原理,SVG的换色技巧,雪碧图的百分比定位计算公式等相关的一些小知识点,目的在于帮助一部分同学快速的理清图像应用思路,以及一些web图像的应用技巧。 1.响应式图像的应用与回退 特点:应用简单,上手容易,性能表现良好 难点:lazyload实现 根据不同设备,不同分辨率,不同像素比使用的响应式图像,常用的有两种场景: 1.1固定尺寸图像 基于设备像素比选择,很多网站logo就是固定宽度图像的一个例子,不管viewport的宽度如何,始终保持相同的宽度。 在dom
文章主要讲述了如何通过设置图片质量、使用矢量图片、设置图片压缩、懒加载等技术来优化图片的加载和显示效果,同时介绍了在特殊场景下如何实现图片的优化显示,最后还介绍了一些关于图片优化的技巧和经验。
2004 年 SIGGRAPH 上,Microsoft Research UK 有篇经典的图像融合文章《Poisson Image Editing》。先看看其惊人的融合结果(非论文配图,本人实验结果):
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-b1u3Ujis-1575700056974)(https://www.mdeditor.com/images/logos/markdown.png “markdown”)]
MathJax 是一款运行在浏览器中的开源数学符号渲染引擎,使用MathJax可以方便的在浏览器中显示数学公式,不需要使用图片。目前,MathJax可以解析 Latex、MathML 和 ASCIIMathML 的标记语言。MathJax 项目于 2009 年开始,发起人有 American Mathematical Society, Design Science等,还有众多的支持者,个人感觉MathJax会成为今后数学符号渲染引擎中的主流,也许现在已经是了。本文接下来会讲述 MathJax 的基础用法,但不涉及MathJax 的安装及配置。
曾经有过这样的新闻:某公司的员工将内网论坛上的言论截屏发布到互联网上,引发了热议。于是公司通过截图定位到了员工的身份,将其开除。
基本配置信息可参考“博客项目基本操作”文档说明进行配置,此处针对一些个性化设置做简单配置说明
考虑这样一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此,您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自wikipedia),这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
之前进行编写了Typora工具的具体使用方式,但是就在几天前,人家宣布了正式开始进入收费阶段,这也无可厚非,开源已经测试的差不多了,当然就开始转为成熟软件收费阶段了嘛,作为一个资深开源工具使用人(免费测试劳动力),一款软件收费,还有成千上万的软件等待着我们去使用它,于是我就连夜进行探寻,找寻那个属于我们的新一款替代品,经过了大量的翻阅和查找,终于发现了一个工具marktext
Python是一种通用的编程语言,在分析数据方面非常流行,它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。
这一周主要在研究图像的放射变换与透视变换,目前出现的主要问题是需要正确识别如下图中的编码标志点圆心。 1.当倾斜角较小时:
你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。
对二维矢量场计算笛卡尔一极坐标转换的方位角(角度)部分。该矢量场是由两个独立的单通道矩阵组成。当然这两个输入矩阵的尺寸相同。(如果你有一个二通道的矩阵,那么调用cv2.phase()将会做你所需要的。)然后,dst中的每一个元素都从x和y的相应元素中计算两者的反正切值得到。
还记得当初使用WordPress博客系统的时候,基本上写文章都喜欢用webp格式的图片
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。
从https://nodejs.org/en/下载并安装Nodejs,安装完后可通过终端命令node -v检验是否安装成功。
前面我们有提到 e,e的对数,我们可以简写, 理解为 Natural Logarithms 自然对数
在本文中,我们提出了一个结合了RNN和SGVB优势的模型:变分自动编码器(VRAE)。 这种模型可用于对时间序列数据进行有效的大规模无监督学习,将时间序列数据映射到潜在向量表示。 该模型是生成模型,因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这项工作的一个重要贡献是该模型可以利用未标记的数据,以便通过初始化权重和网络状态来促进对RNN的监督训练。
MarkDown编辑器中优秀者众多,但是使用顺手,简洁大方符合个人审美的并不是很多,Typora算一个,个人也比较喜欢,但是作者最近也开始收费,毕竟优秀的产品需要money的支持,如果你已经养成了使用习惯,同时有可观的收入,希望大家可以支持一下,毕竟开源不已,需要个人付出了大量的时间和精力。
图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等,这些在OpenCV 中有部分现成的实现。
<select><option value="" disabled selected style="display:none;">请选择时间</option></select>select::-ms-expand { display: none; } //兼容ie隐藏select{ appearance: none; -moz-appearance: none; -webkit-appearance: none; background: url(../images/go.
图像融合在cv领域有着广泛用途,其中2003年的论文 Poisson Image Editing - 2003 因其开创性与效果拔群成为了相关领域的经典之作。而且该算法在传统图像融合算法中效果拔群,对该领域影响深远。 简介 泊松图像编辑是一种全自动的“无缝融合”两张图像的技术,由Microsoft Research UK的Patrick Perez,Michel Gangnet, and Andrew Blake在论文“Poisson Image Editing”中首次提出。 泊松编辑主要解决的
首先是在目录source/_date下有一个叫做link.yml的文件,这个是用来配置添加哪些友情链接的。
Hough变换是一种流行的技术,可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状,也可以检测。我们来看看它如何检测一条线。
Office2016 的新功能方面,Word引入实时协作,Excel可以直接识别手写方程等。,可以大大提高办公效率!在Microsoft Office2016中,Word可以实现多人实时协同编辑。在协同编辑过程中,可以实时显示他人输入的内容。为基于模型的数据透视表进行时间分组,通过OLAP连接实现PowerView功能,数据模型数据透视表自动关系检测
---- 概述 在线性代数基础之矩阵乘法已经介绍了矩阵乘法的行图像和列图像代表什么什么意义,包括在求解Ax=b的线性方程组是通过消元法来求解该方程组以及矩阵的逆通过Gauss-Jordan方法来求得矩阵的逆矩阵。 简单的描述如下: 矩阵右乘 image.png 矩阵左乘 image.png A的LU分解 image.png 二阶矩阵的LU分解 image.png 三阶矩阵的LU分解 image.png
图像处理(以及机器视觉)在学校里是一个很大的研究方向,很多研究生、博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究。另外,就工作而言,也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待。而且这种情势也越来越凸显。那么图像处理到底都研究哪些问题,今天我们就来谈一谈。图像处理的话题其实非常非常广,外延很深远,新的话题还在不断涌现。下面给出的12个大的方向,系我认为可以看成是基础性领域的部分,而且它们之间还互有交叉 1、图像的灰度调节 图像的灰度直方图、线性变换、非线性变换(包括对数变换、幂次变换、指数变换等)、灰度拉伸、灰度均衡、直方图规定化等等)。 例如,直方图规定化(代码请见http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/41146381)
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