jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架，是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript代码库（框架）于2006年1月由John Resig发布。
算法：图像任意裁剪是将图像裁剪成若干任意大小图像。 文献：LHL, 李红林. (2011). 基于投影法实现矩形窗口的任意曲线裁剪 random clipping of curves in rectangular windows based on the projection method. 云南民族大学学报:自然科学版, 20(2). Kurtz, B. D. , & Claiborne, S. J. . (1999). Efficient method for clipping numerous objects against an arbitrary clipping path. US. 链接：https://www.gaitubao.com/
基于美学的图像裁剪（aesthetic image cropping）的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。
文件上传在项目中，一般有两个用武之地，分别为设置用户的头像和上传附件。本节我们演示如果进行用户头像的上传。 因为一个用户单独并且唯一对应了一个头像，是一对一的关系，所以我们需要去给tm_users表添
PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None
PHPImagick是流行的PHP图像处理扩展，它提供了丰富的图像处理方法，可以用于处理图片尺寸、质量、颜色、效果等等。在本文中，我们将探讨一些常用的PHPImagick图像处理操作，包括缩放、裁剪、调整颜色、添加水印、添加滤镜等等。
Monica 是一款跨平台的桌面图像编辑器，使用 Kotlin Compose Desktop 进行开发基于 mvvm 架构，使用 koin 作为依赖注入的框架。
「前端实验室」 专注分享 Github、Gitee 等开源社区优质的前端项目、前端技术、前端学习资源以及前端资讯等各种有趣实用的前端内容。
位图图像数据实际上一个像素阵列，其中每个像素代表了图像中的一个点。位图实际上只支持矩形区域的渲染，但是使用透明技术可以实现任意形状图像的渲染。开发者也可以对要进行渲染的图像进行旋转、切割等操作。
图像在我们日常生活中，可谓是随处都可见。智能手机的普及，让每个人都可以很方便的完成照片或视频的拍摄。虽然当前在手机上裁剪图片很方便，但是如果需要处理大量的图像，手工处理可能是很漫长、枯燥。让计算机去处理成千上万的的图片编辑，是最高效的方法。这回介绍一下使用Python如何完成图像裁剪。
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外，还有8种数据增广方式非常常用，这里对其进行简单的介绍和对比，大家也可以将这些增广方法应用到自己的任务中，以获得模型精度的提升。这8种数据增广方式在ImageNet上的精度指标如 图1 所示。
Photoshop是一款应用广泛的图像处理和编辑软件，其中的裁剪工具是其中的一个重要功能。本文将以Photoshop裁剪工具为探讨对象，深入介绍其功能和使用方法。
各位宝友大家好，今天给大家带来了 smartcrop.js ，它是什么呢？通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下：Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
如果要把深度学习开发过程中几个环节按重要程度排个序的话，相信准备训练数据肯定能排在前几位。要知道一个模型网络被编写出来后，也只是一坨代码而已，和智能基本不沾边，它只有通过学习大量的数据，才能学会如何作推理。因此训练数据其实和一样东西非常像！——武侠小说中的神功秘笈，学之前菜鸟一只，学之后一统江湖！
原作：Adam Kosiorek 安妮 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络的注意机制（Attention Mechanisms）已经引起了广泛关注。在这篇文章中，我将尝试找到不同机制的共同点和用例，讲解两种soft visual attention的原理和实现。 什么是attention？ 通俗地说，神经网络注意机制是具备能专注于其输入（或特征）的神经网络，它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd，特征向量为z∈Rk，a∈[0,1]k为注意向量，fφ（x）为注意网络。一
2018-06-15 13:21
定义在：tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.
AI矢量图软件是一款专业的矢量图形编辑软件，广泛应用于平面设计、网页设计等领域。该软件具有强大的绘图功能和高效的处理能力，可以帮助用户快速而有效地进行大规模矢量图绘制和图像编辑。同时，AI矢量图软件还提供了多种工具和插件的支持和文件格式的导入导出，增强了软件的灵活性和便利性。
Astute Graphics for Mac是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集，包含了全系列21种常用辅助功能，可以帮助你提高平面和矢量设计的效率！Astute Graphics mac版包括颜色控制、图形剪裁编辑、笔刷贴图材质纹理插件等工具，可以让用户在使用illustrator软件工作的时候得到更加方便的操作。
图像分类领域大佬众多，模型和论文更新速度也很快，很多数据集也早已经刷满，但回归到图像分类任务本体，大体的结构类似，一些经验也可以套用，因此记录下来，常看常新。
Cropping Images In The Browser With Vue.js
[1] - 深度学习大讲堂 - 海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享
Astute Graphics是一款强大的ai创意插件合集，包含了Astute Graphics出品的全系列18套AI插件，提供了颜色控制、图形剪裁编辑、笔刷贴图材质纹理插件等工具，可以让用户在使用illustrator软件工作的时候得到更加方便的操作。
算法：图像随机裁剪是从1张图像随机裁剪200张图像，裁剪出图像的大小为 60x60，IoU大于等于th=0.5的裁剪框用红色标出，其它裁剪框用蓝色标出，IoU比对原始区域用绿框标出。
Astute graphics是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集，包含多种常见辅助功能，可以帮你提升平面与矢量设计的效率，Astute Graphics 最新版本也与时俱进的更新了支持CC2017的全系列插件，包含ColliderScribe, DynamicSketch, InkQuest, InkScribe, MirrorMe, Phantasm, Rasterino, VectorScribe, WidthScribe几大插件，插件支持Illustrator cs4/cs5/cs6/cs7/cc2017，支持32、64位系统。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 NeRF 大家都很熟悉了，但是你听说过 LERF 吗？本文中，来自 UC 伯克利的研究者将语言嵌入到 NeRF 中，并在 3D 场景中实现灵活的自然语言查询。 NeRF（Neural Radiance Fields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF 的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与 3D 场景交互界面的构建。 但自然语言不同，自然语言与
目前AlloyFinger作为腾讯手机QQ web手势解决方案，在各大项目中都发挥着作用。
流的前端jQuery 图像裁剪插件有Jcrop和CropBox，前者是将原图和需要裁剪的参数（裁剪的各点坐标，旋转角度等）传到后台，然后由后台完成实际的裁剪和后续操作。 CropBox实现功能相对较少，但操作更简单，它的原理是： 将裁减后的图片通过base64编码，然后转化为blob格式发送到服务器，服务器完成解码即可，官网介绍可以看github上的说明和Demo 核心js函数只有两个： getDataURL 将裁剪后的图片简单以base64编码后的结果，用于实时预览，当然也可以将它直接传到服务器，然后解码为png格式 getBlob 上传图片为Blob格式
遥感图像比较大，通常需要切分成小块再进行训练，之前写过一篇关于大图裁切和拼接的文章【目标检测】图像裁剪/标签可视化/图像拼接处理脚本，不过当时的工作流是先将大图切分成小图，再在小图上进行标注，于是就不考虑标签变换的问题。
android从图库选择图片或者拍照后对图片进行裁剪，裁剪后上传到腾讯云服务器。
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种用于图像生成的人工智能模型，它基于扩散过程。扩散过程是指，将一个图像经过多次迭代，逐渐变得模糊、扩散的过程。在这个过程中，图像的细节信息会逐渐消失，只保留下整体的结构信息。稳定扩散这个名字来源于这个过程的稳定性，即在扩散过程中，模型能够学习到图像的稳定特征，从而生成具有较高质量的图像。
开发过程中我们经常会用到圆形的图片，作为头像、Item图标等等。笔者今天分享出自己常用的实现方式 —— 继承ImageView重写onDraw方法，手动裁剪。绘制完成后，使用方式就和普通的ImageV
为了解决这些问题，作者提出了YOLC（You Only Look Clusters），这是一个高效且有效的框架，建立在 Anchor-Free 点目标检测器CenterNet之上。为了克服大规模图像和不均匀物体分布带来的挑战，作者引入了一个局部尺度模块（LSM），该模块自适应搜索聚类区域进行放大以实现精确检测。 此外，作者使用高斯Wasserstein距离（GWD）修改回归损失，以获得高质量的边界框。在检测Head中采用了可变形卷积和细化方法，以增强小物体的检测。作者在两个空中图像数据集上进行了大量实验，包括Visdrone2019和UAVDT，以证明YOLC的有效性和优越性。
如果你已经有了一个图像转换的想法，希望在应用中使用，可以花上几分钟的时间，了解一下picasso-transformations这个三方类库。它是一个提供了各种Picasso转换的方法集合。对于你的实现来说，它非常值得学习。
近年来，目标检测取得了显著进展，尤其是随着深度学习的快速发展。目标检测器（如Faster R-CNN，YOLO，和SSD）在自然图像数据集（如MS COCO，Pascal VOC）上取得了卓越成果。然而，它们在航拍图像上的表现，在准确性和效率方面尚未达到满意水平。
因为是“刚需”，所以网上早有无数的版本。有人已经用过，有人以后可能会用。有没有想过，类似这种小工具，其实你自己也可以实现。
虽然标题上已经标明了这个插件是收费的，不过 $17 的价格绝对超值，相信你看完它的功能演示你就会爱上它，它几乎满足了你对图片上传处理的所有需求。而且它还支持多种应用环境：jQuery, React, Angular (1.x and newer versions), VueJS, Bootstrap and Foundation。 先看看官网的特点说明： Slim Image Cropper 是一个跨平台的 JavaScript 图像裁剪和上传插件。 它有非常简单的设置和强大的功能，以及漂亮的动画体验。 F
大家好，我是渔夫子。本号新推出「Go工具箱」系列，意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。
Astute Graphics 2020全系列AI插件 Mac版包含了Astute Graphics出品的全部AI插件，包含18个常用辅助功能，可以帮助用户提高平面和矢量设计的效率，不断提高你的设计工作流程。让图像处理工作更快速高效。完美兼容Adobe Illustrator2018- -2020，有需要的用户不要错过哦！
数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中，实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子，从而在推理过程中损害非增强数据的性能。
为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugment），以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。
这是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列，今天给大家推荐一个 JavaScript 开源的文件上传库项目——FilePond
一次，在利用ArcMap软件进行栅格图像裁剪（“Clip”）时，发现出现了ERROR 999999: Error executing function. Configuration RasterCommander. ImageServer can not be started. Server Object instance creation failed on machine DESKTOP-UQHHR79. Image Server is not supported with the current license. Failed to execute (Clip).的报错。多次尝试后发现，这一问题总是存在，且每一次报错的内容也是一致的，如下图所示。
今天带来基于深度学习的图像构图的研究报告，主要涉及了基于CNN的图像剪裁方法的研究现状、数据集的发展、以及现有应用。
1：pica 一个在浏览器中调整图像大小，而不会出现像素失真，处理速度非常快的图片处理库
深度卷积神经网络(CNNs)在图像处理中取得了显著的效果。然而，他们的高表达能力有过度适应的风险。因此，提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。最新的CNN体系结构具有更多的参数，使得传统的数据增强技术显得不足。
无人机拍摄的图像分辨率往往较大，做目标检测时，需要进行裁剪再标注。 本文就来记录从图像裁剪到图像拼接的处理脚本思路。
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中，实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子，从而在推理过程中损害非增强数据的性能。 长按扫描二维码关注我们 一、前言&简要 为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugment），以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我
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