在本文中,我们将了解如何使用 Cropper.js 在 React Web 应用中裁剪图像。尽管我们不会将这些图像上传到远程服务器进行存储,但是很容易就能完成这个任务。...React应用中的Cropper.js 如你所见,有一个带有源图像的交互式 canvas。操作的结果显示在“预览”框中,如果需要,可以将其保存。实际上,我们会将结果发送到远程服务器,但这取决于你。...在命令行中,执行以下操作: npx create-react-app image-crop-example 上面的命令将使用默认模板创建一个新项目。...在 constructor 方法中,我们定义了状态变量,该变量表示最终更改的图像。因为 Cropper.js 需要与 HTML 组件交互,所以需要定义一个引用变量来包含它。...imageDestination 状态变量中。
但如果要把网页整个截取下来的话,你可以试试Chrome自带的截屏功能。步骤如下: 在键盘上摁下 F12,打开开发者模式,然后摁下 Ctrl+Shift+P ?...在弹出的窗口中,输入screenshot 然后回车,即可看到如下四个截屏命令:其中,第一个是区域截屏;第二个是自动截取全部网页;第三个是截取当前节点;第四个是截取当前屏幕。
近期有多个小伙伴问我如何快速查询项目代码行数,于是写下本文,既供小伙伴们参考也防止我哪天给忘了~ 本文呢介绍的是我平常在IDEA中如何快速查看代码java、xml等类型程序的行数及总行数的一种方法,...有其他方法的欢迎留言哈~ Step1:打开IDEA Step2:选择File -> Settings -> Plugins 在搜索框中输入 Statistic ,在搜索出来的资源中选择下方第一个并点击右侧的...Installed进行安装 安装完成后选择重启IDEA Step3:重启后在面板左下角会出现一个Statistic,点击它并点击Resfresh,如下图所示 Step4:即可看到当前项目每种类型具体的代码行数了
在本教程中,我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说,一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码!对于我们的可缩放图像视图,我们要做的是让它成为一个可缩放的视图。...medium.com/media/afad3… 在commonInit()中,我们将图像视图居中,并设置它的高度和宽度,而不是把它固定在父视图上。这样一来,滚动视图就会从图像视图中获得其内容大小。...设置滚动视图 我们需要实际设置我们的滚动视图,使其可缩放和可平移。这包括设置最小和最大的缩放级别,以及指定用户放大时使用的UIView(在我们的例子中,它将是图像视图)。...我们将通过在我们的类中添加imageName字符串,并在字符串改变时更新UIImageView来实现。...让我们给我们的类添加另一个初始化器,这样我们就可以在代码中设置图像名称。 medium.com/media/074d4… 就这样了!现在我们可以像这样通过图片名称以编程方式初始化我们的视图了。
如果内核以米为单位指定,则当缩放级别更改时它将调整大小。 我认为这是不正确的,如果内核以像素为单位指定,它会随着金字塔级别的变化而改变缩放级别吗?...当内核使用米单位时,在更高的金字塔级别上是如何计算的?例如,它是在本机计算然后缩小的吗?...我尝试通过在像素单元内核上使用手动重投影来测试这一点,但是它的运行速度比米版本慢得多,所以我认为这不是它的完成方式,并且它得到了完全不同的视觉结果。...解决方案 半径为“3 像素”的内核在任何投影/比例中始终为 7x7“像素”,这将导致每个比例的米数不同。
this.fullscreen; }, 方式二:使用的是sreenfull插件,执行命令安装 npm install --save screenfull 在使用的页面正确引入: import screenfull
我们知道,在Python中,可以设定窗口的大小: driver.set_window_size(1920, 1080) 那么如果我并不想修改窗口大小,只想修改页面大小怎么办?...document.body.style.zoom='0.5' 代码中的 0.5表示缩放比例。 1是原大小,小于1是缩小,大于1是放大。例如0.5表示缩小为原网页的50%。...如果直接在Chrome的开发者工具中运行,缩小的效果如下图所示: 放大的效果如下图所示。...因此,在Selenium中,可以使用 execute_script来运行: driver.execute_script("document.body.style.zoom='0.5'") #缩小 driver.execute_script...("document.body.style.zoom='1.7'") #放大 大家还可以尝试一下,是否能够通过模拟按键,发送 Ctrl和加号减号来缩放网页。
Full GC Full GC 基本都是整个堆空间及持久代发生了垃圾回收,所采用的是标记-清除算法。 现实的生活中,老年代的人通常会比新生代的人 “早死”。...堆内存中的老年代(Old)不同于这个,老年代里面的对象几乎个个都是在 Survivor 区域中熬过来的,它们是不会那么容易就 “死掉” 了的。...在Math中, 我们看栈中main方法的局部变量表中的math变量. 方法区中的user变量. 他们都是GC Root根对象. 他们指向的是一块堆内存空间....new ArrayList(): 是放在堆中的一个对象 new User(): 在堆中构建一个新的User对象, 并将这个对象添加到new ArrayList()中....老年区的对象越来越多, 当老年代对象满了以后, 会触发full GC, full GC回收的是整个堆以及方法区的内容.
咬人猫 背景: 在的onChange方法中使用setState来保存value的话,会导致输入卡顿,原因是用户在输入时,一直在setState,导致整个页面一直重新渲染 主页面:...targetValue.length}/100 );} 解决方法: 将组件单独封装成一个组件(component),这样就只会触发自身重新渲染而不是整个页面
结合在线标签学习和代理学习预测的标签以及代理学习,作者提出了在线零样本迁移方法(OnZeta),在Imagenet上达到了78.94%的准确率,而不需要访问整个数据集,同时在对其他13个具有不同视觉编码器的下游任务上的大量实验中...为了研究在线学习中迭代的影響,作者在表4中报告了在一个epoch中不同迭代的累积准确性。...在作者的方法中,不同视觉编码器共享相同的参数。表6总结了比较,其中InMaP的结果以灰色表示,因为它在每个迭代中都利用了整个未标注数据集。...此外,OnZeta在大模型中获得了更高的改进,显示出其在大模型中的潜力。...此外,与可以访问整个未标注集的InMaP相比,OnZeta仅在使用不同视觉编码器时差约1%。正如消融研究中分析的那样,只访问一次每个示例的在线学习比在整个集上多次迭代的全离线方法更具挑战性。
对于旧仓库,我将废弃,将来所有的精力都将在开源版本的仓库中;而对于开源版本的新仓库,由于此前没有人克隆过,所以也不会因为历史的修改产生问题。所以,我可以很放心地更改全部的 git 仓库历史。...---- 我打算将整个 Git 仓库历史中的名称和邮箱。 第一步:打开 Git Bash 进入本地的 Git 仓库目录,然后打开 Git Bash。...请先复制以下命令到你的临时编辑器中,然后修改这段多行命令中的几个变量的值。...) CORRECT_NAME 修改为你的新名称 CORRECT_EMAIL 修改为你的新邮箱 对我来说,新名称也就是我在 GitHub 上的名称 walterlv,新邮箱也就是我在 GitHub 上公开使用的提交邮箱...将以上修改后的命令粘贴到 Git Bash 中,然后按下回车键执行命令: 等待命令执行结束,你就能看到你的仓库中所有的分支(Branches)、所有的标签(Tags)中的旧作者信息全部被替换为了新作者信息了
一个网络学习如何从FIFA 18的图像中重构 C 罗的脸。另一个网络学习如何从 C 罗的真实图片中重构他的脸。 在deepfakes 中,两个网络共享相同的编码器,但是各自训练不同的解码器。...因此,现在我们手上获得了两个网络,它们分别学习了 C 罗在游戏中和在现实生活中是长什么样子的。...从FIFA图像进行学习的第一个自编码器 从真实图片进行学习的第二个自编码器 当利用一个在其它脸部图像上预训练过的模型进行训练时,总体损失值在四小时内从大约 0.06 一直下降到 0.02,训练是在一台配有...在我的例子中,我是在一个 CageNet 模型的基础上继续训练的,这个 CageNet 模型的目的是通过训练来生成尼古拉斯·凯奇(Nicolas Cage)的脸。...这个操作把FIFA中的人脸转换成了 C 罗的真实人脸!
今天将分享劲动脉血管壁分割的完整实现过程,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...二、技术路线 大致思路是先初步找到血管壁和血管腔的位置区域,然后在该区域里在进行进一步分割,具体实现步骤: 1、将轮廓文件转换成图像Mask图像。...训练数据只有20例数据,但是标注轮廓是在二维图像上标注的,所有需要将每个轮廓和对应的二维图像提取出来生成图像和Mask图像。官方以提供代码可以提取轮廓,点击原文连接即可访问。...2、由于图像中很多区域是背景区域,所以需要将图像中背景是0的区域切除。生成的ROI图像如下所示。将数据分成训练和测试数据。...5.2、输入到粗定位分割定位网络进行分割,然后将分割结果缩放到输入测试图像大小。
我们可以执行复杂的结构变化,比如通过缩放和移动等对轮廓进行简单编辑以改变面部表情。对各种数据集的实验验证了我们模型的多功能性和便利性。...即使在没有输入信息的区域,该模型也能合成头发纹理、面部线条和阴影。我们的模型允许在轮廓域中进行语义上的直观编辑。右上角:一个类似于漫画的结果(e)是通过对(d)的轮廓进行移动和缩放创建而来的。...即使在没有提供输入信息的大区域,我们的模型也只是从稀疏的轮廓表示中适当地学习对其进行处理,而不是强制用轮廓对纹理、细节和精细结构进行建模(见图1中a-c)。...为此,我们开发了两个网络的级联,将整个任务分解为两个更容易处理的问题。第一个网络重构整个图像的结构和颜色,而第二个网络恢复纹理和细节。...大量的实验表明,利用我们的模型,高保真图像重构可以从存储在轮廓像素中的一小部分信息中获得,对于512×512的图像来说,这一部分信息可以缩小至至3%(参见图1中a-c)。
,选项一多,直接坑爹 答题卡太复杂,在答题卡上加了一堆定位图形,比如答题卡是3列20排,定位图形足足有23个,累死编制答题卡的人 所以,本项目基本上是市面上答题卡识别准确率最高的开源代码 整个流程如下...经过我修改的答题卡是这样的,主要是用圆点进行边界标定,因为在旋转和缩放的情况下,圆点都有更好的性能: ? 二、市场分析 答题卡已经出现好多年了,而且教育机构也是容易出现壁垒的领域。...但是,对于在日常非正式考试中需要答题卡相关设备,而不希望担负一套昂贵的专业系统的人或单位来所,如果能够以一种比较低廉的价格,并且已一种比较方便操作的方式(比如直接利用手机,或普通相机)进行实现,应该是有一定的市场的...在实际拍摄的时候,可能会出现“缩放”、“透视变化”等影响最终实际结果的情况: ? 变小 ? 透视变化 ? 同时透视和缩放 2)编写获取锚点(就是圆点)的函数....注意模板识别之前首先需要把图片缩放一下,否则效果不会太好。 照片还是比较模糊的,识别后达到预期效果。注意模板识别之前首先需要把图片缩放一下,否则效果不会太好。
设置图像显示效果 (1) 轮廓模式 切换到轮廓模式 : -- 加载视图 : "文件" -> "打开" 指定 .ai 文件; -- 轮廓模式 : 选择 "视图" -> 轮廓, 快捷键 Ctrl + Y;...-- 轮廓模式样式 : -- 切换回预览模式 : "视图" -> "预览"; (2) 屏幕显示模式设置 屏幕显示模式设置 : 按 F 键自动切换; -- 正常屏幕模式 : 正常, 上面有菜单栏...Shift + Tab 键, 只隐藏右侧浮动面板; (4) 多文件显示 多文件显示 : 多文件显示切换方式, 菜单栏 "窗口" -> "排列"; -- 多标签模式 : 默认; -- 平铺 : 多个文件都显示在界面中...图像缩放 (1) 快捷键缩放 快捷键缩放图片 : -- 放大图片 : Ctrl + + -- 缩小图片 : Ctrl + -; -- 画板自定适应窗口大小 : Ctrl + 0; -- 实际大小 :...Ctrl + 1; (2) 缩放工具缩放 缩放工具缩放 : -- 放大 : 按下 Z 键, 直接鼠标左键点击; -- 缩小 : 按下 Z 键, alt + 鼠标左键点击; (3) 抓手工具缩放 抓手工具缩放
把它用到合适的场景没准会有意外收获哦:比如将素材图片换成你的另一半的照片,再或者将地图轮廓素材换成其它喜欢的轮廓。 获取轮廓素材 原理简单,实现起来也不复杂,最紧要的是获取中间透明的地图轮廓图片。...unit_size x_index = w//unit_size pic_list = [] for item in os.listdir(folder): #对文件夹中的...in range(x_index*y_index): #提醒进度的语句 print(f"目前进度{i}/{x_index*y_index}") #对素材图缩放至小格大小...Image.open(f"{folder}/" + pic_list[i%total]).resize((unit_size,unit_size), Image.ANTIALIAS) #将缩放成小格的素材图按顺序贴到白色底图上...回顾整个实现流程,思路简单,代码也不复杂,即使不想用代码直接用修图软件也可以快速操作实现。 但是还有一点想分享一下: 1. 刚接触 PIL 图片处理模块时,就有过用图片拼接某种轮廓大图的想法。
今天将分享CT胸部器官分割完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、SegTHOR2019介绍 该挑战赛为了解决计算机断层扫描 (CT) 图像中处于危险中的器官分割问题。...在肺癌和食管癌中,放射治疗是一种治疗选择,放射治疗计划从描绘目标肿瘤和位于目标肿瘤附近的健康器官开始,在 CT 图像上称为风险器官 (OAR)。...对于某些器官(例如食道),分割尤其具有挑战性:患者之间的形状和位置差异很大,CT 图像中的轮廓对比度低,可能还不存在。 二、SegTHOR2019任务 自动分割4个器官:心脏、主动脉、气管、食道。...ROI图像窗宽窗位截断设置(-500,200),然后采用z-score归一化方式进行归一化处理,将图像缩放到固定大小为320x256x192,将数据划分成训练集(36例)和验证集(4例),其中训练集进行
尽管这些原因已被业界广泛接受,但在过去几十年中已经提出了大量超声心动图图像分割方法。不幸的是,其中大部分已经在小型私人数据集(通常有几十名患者)上得到了验证,因此几乎不可能与其他方法进行比较。...三、CAMUS2019数据集 整个CAMUS数据集由500名患者的临床检查组成,这些数据在圣艾蒂安大学医院(法国)获得,并在完全匿名后按照医院当地伦理委员会制定的规定纳入本研究。...在经典分析中,由于临床无用,质量较差的图像通常会从数据集中删除。因此,在计算不同指标期间,这些数据并未参与该项目,而是用于研究它们的影响,作为深度学习技术的训练和验证集的一部分。...基本要点是 i) 包括左室腔内的小梁和乳头肌;ii) 保持 ED 和 ES 时刻之间的组织一致性;iii) 在亮脊心室侧的二尖瓣平面中终止轮廓,在瓣叶铰接的点处;iv) 通过从间隔二尖瓣铰点到间隔壁绘制以创建平滑的形状...LA:有关于 LA 分割的建议,以评估专用 LA 记录中的完整 LA 区域。然而,由于使用了针对LV的采集,部分数据集并未覆盖整个 LA 表面,因此不适合执行此类测量。
今天将分享产时超声检查挑战赛完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...在繁忙的劳动环境中,立即获得超声支持对于诊断和干预至关重要。国际妇产科超声学会建议在考虑阴道助产或怀疑分娩延迟之前进行超声评估。...在图(a)中,不存在可辨别的解剖结构。在图(b)中,部分胎头可见,但耻骨联合区域未明确界定。在图(c)中,耻骨联合区域清晰,但胎头区域模糊。...在图(d)中,可以识别出胎头的右侧轮廓,但耻骨联合区域的左侧位于圆锥形成像区域之外。在图(e)中,可以看到胎头的右侧轮廓,但耻骨联合区域的右侧位于圆锥形成像区域之外。...在图(f)中,胎头和耻骨联合区域都非常清晰,并且位于圆锥形成像区域内。在图(g)中,虽然胎头有一些轮廓缺失,但右侧主要轮廓清晰可见,并且耻骨联合区域位于圆锥形成像区域内。
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