首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Magento中调整视差图像和静态块?

在Magento中调整视差图像和静态块的方法如下:

  1. 首先,登录到Magento的后台管理系统。
  2. 导航到“内容”>“页面”>“管理页面”。
  3. 在页面列表中,选择您想要调整视差图像和静态块的页面,并点击编辑按钮。
  4. 在页面编辑器中,您可以看到页面的布局和内容。要调整视差图像,您可以使用以下步骤:
    • 找到您想要调整的视差图像的位置。
    • 点击该图像,然后选择“编辑”选项。
    • 在弹出的窗口中,您可以调整图像的大小、位置和其他属性。
    • 确定调整后的设置,并保存页面。
  • 要调整静态块,您可以使用以下步骤:
    • 找到您想要调整的静态块的位置。
    • 点击该静态块,然后选择“编辑”选项。
    • 在弹出的窗口中,您可以编辑静态块的内容和样式。
    • 确定调整后的设置,并保存页面。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

在CentOS 7上安装Magento

Install Magento on CentOS 7 译者微博:@从流域到海域 译者博客:blog.csdn.net/solo95 在CentOS 7上安装Magento 在这篇教程,您将学习如何在...7 退出MySQL shell: quit 安装配置PHP 7 Magento是一个PHP应用程序,因此您需要安装PHP 7并对其设置进行一些调整。...安装Magento 下载Magento社区版 在本节,我们将解释如何在您的Linode上获取Magento Community Edition(CE)软件。...实际上,一些支付供应商(PayPal)需要SSL证书才能用于客户交易。 有关如何在商店中使用SSL证书的说明,请参阅有关获取商业签名SSL证书使用Apache 证书的教程。...当您将Apache配置为使用SSL证书时,如果您在站点的子目录安装了Magento并且只希望加密该部分,请确保修改您的以进行匹配。

14K60

在CentOS 7上安装Magento(Install Magento on CentOS 7 译文)

-7/ 译者微博:@从流域到海域 译者博客:blog.csdn.net/solo95 在CentOS 7上安装Magento 在这篇教程,您将学习如何在CentOS 7上安装Magent。...7 退出MySQL shell: quit 安装配置PHP 7 Magento是一个PHP应用程序,因此您需要安装PHP 7并对其设置进行一些调整。...安装Magento 下载Magento社区版 在本节,我们将解释如何在您的Linode上获取Magento Community Edition(CE)软件。...实际上,一些支付供应商(PayPal)需要SSL证书才能用于客户交易。 有关如何在商店中使用SSL证书的说明,请参阅有关获取商业签名SSL证书使用Apache 证书的教程。...当您将Apache配置为使用SSL证书时,如果您在站点的子目录安装了Magento并且只希望加密该部分,请确保修改您的以进行匹配。

9.4K50
  • 73. 三维重建8-立体匹配4

    比如,原始的亚像素插值是这样的: 作者将所有视差值乘以8,就变成这样了: 如果原来的视差值为d,那么上图中 如何在不适用浮点数操作的情况下得到(2)的Δ呢?...双向匹配(左右一致性检查) 双向匹配是一种高效的检测匹配错误的方法,最早出现在1993年的一篇文章 这个方法需要用左图像图像分别作为参考图像,计算一次视差图。这样会得到两个视差图。...单次匹配检测遮挡错误的方案 在下面这篇文章,作者提出了Single Matching Phase(SMP)方案,即单次匹配检测遮挡错误的方案。 这个方案的思想也很简单,如下图所示。...在执行匹配的过程,会判断目标图像任何1个点是否都已经有参考图像的点匹配上了。比如下图中有红色绿色两条连线对应着目标图像同一点,此时就要判断哪条线对应的匹配代价更小了。...三维重建7-立体匹配3也已经讲过了,它的假设是: 在每个分割内,视差的变化是平滑的 可以把每个分割视作一个平面 分割一般是基于颜色空间距离进行的,如此一来同一个分割内不见得能够视作为一个平面,如下图圆圈内所示

    39420

    使用iPhone相机OpenCV来完成3D重建(第三部分)

    降采样有两个功能:1)提高图像处理速度 2)在计算视差图时帮助调整参数 在关于特征匹配算法,了解图像的大小是非常重要的。这是因为对于我们使用的算法,我们需要指定一个窗口大小。...匹配侧重于高纹理图像(比如树的图片),而半全局匹配则侧重于子像素级的匹配纹理更平滑的图片(比如走廊的图片)。 在本教程,我们使用SGBM,因为这些照片是在室内拍摄的,而且其中有许多平滑的纹理。...我自己的视差图 如你所见,这个视差图在我衬衫的区域有很多死点斑点。而且,我的嘴不见了,似乎噪声很多。这是因为我没有很好地调整SBGM参数。...当图片被适当地扭曲SGBM算法被很好地调整,你将得到平滑的视差图,如下所示。...Point cloud of myself 您所见,图像看起来有噪声畸变,与视差图的外观非常相似。根据经验,如果你的视差图看起来含有噪声,那么你的点云就会有点失真。

    1.3K62

    SGM-Nets:第一个将SGM与深度学习结合的网络

    SGM利用SGM-Net所估计的惩罚参数P1P2进行视差估计。SGM-Net在每一个代价聚集方向上利用图像与对应位置进行迭代训练。...在测试阶段,SGM利用SGM-Net估计的与进行视差估计。网络输入为小影像以及其位置,输出为3D物体结构的惩罚参数。 2.1 路径代价 ? 图二:代价聚集示意图。...路径代价的计算无需地面真值,故而可较为容易地使用真实环境下获取的数据集,KITTI。但路径代价没有考虑到中间路径,如图二红色虚线路径为真实的路径,但其代价与橙色路径的代价一致。...图五为有向参数化的基本思想示意图,所谓的有向参数化指随着视差变化的正向负向有着不同的数值。 ? 图五:有向参数化示意图。 在有向参数化,变为: ? 变为: ? 邻域代价的则变为: ?...2.5 SGM-Net 网络架构 如图六所示,网络的输入为5*5大小的灰度图像以及其归一化的位置,网络含有两个卷积层,每个卷积层分别含有16个3 * 3大小的滤波器,且每个卷积层后带着一个ReLU层,

    2.4K20

    72. 三维重建7-立体匹配3

    视差计算优化的基本思想 正如我在文章70. 三维重建5——立体匹配1所提到的,立体匹配的经典流程如下。...但是代价函数通常含有噪声错误,直接最小化求得的结果也会有很多问题,所以还需要第2项平滑项。这一项一般用于给出某些额外的约束条件,比如通常假设整个图像视差是平滑变化的。...等号左边就是像素p取视差d的代价,而其中第1项是如下这样聚合而来,这也是普通的不做聚合的半全局匹配方法的重要区别。 上面公式,权重的公式如下,其中Sr代表参考像素点对应的超像素。...最后,这个像素的视差值就是似然值(可能性)最大的那一个。这样我们就可以得到参考图像目标图像视差图,即上图中的 DR DT 。进而通过后面的常规流程,得到最终的视差图。...在第二个阶段,作者调整超像素分割算法的参数,得到更大的分割

    48140

    教程:使用iPhone相机openCV来完成3D重建(第三部分)

    降采样有两个功能: 1)提高图像处理速度2)在计算视差图时,帮助进行参数调整。 了解特征匹配算法中使用的图像大小是非常重要的。这是因为对于我们正在使用的算法,我们需要指定窗口大小。...一旦图像准备好进行处理,我们就可以特征匹配算法。根据“Learning OpenCV 3”一书,立体匹配的典型技术是匹配。Open CV提供两种匹配的实现:立体匹配半全局匹配(SGBM)。...匹配侧重于高纹理图像(想象树的图片),半全局匹配更关注于子像素级别匹配具有更光滑纹理的图片(想象走廊的图片)。 在本教程,我们使用SGBM,因为图片是在室内拍摄的,其中有很多光滑的纹理。...我自己的视差图 如你所见,这个视差图在我的衬衫区域有很多死点斑点。此外,我的嘴不见了,似乎噪声很多。这是因为我没有很好地调整SBGM参数。...当图片被适当地扭曲SGBM算法很好地调整后,会得到平滑的视差图,如下图所示。这个视差图来自 cones dataset。 ? 平滑的视差图.

    1.6K20

    三维重建21-立体匹配17,端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图Wang Hawk

    自底向上的方法 这种方案的思路很直接——把原始图像分成很多,这样每个的面积就很小了。然后针对每个估计其视差图,然后把每个小块的视差图再整合到一起,这个整合的动作也是通过一个子网络来完成的。...作者的基本想法是按下图一样将图像分块,并在每一进行立体匹配获得视差图,再将视差图上采样融合为一整张视差图。当裁剪的比例很小时,每一很小,这样就可以捕捉图像的细节。...3.1 附加原始图像信息 最基本的方式是把初始视差原始图像连接在一起然后用卷积层去提取特征,这样做的目的是为了在细化过程利用原始图像的细节纹理信息。...这里面,重建误差被定义为左图像利用视差信息warp后的右图像之间的差异,这种方法的目的是利用代价立方体重建误差的信息来更准确地细化视差图,我认为比直接使用彩色图像更好一些: 从下面的图中,我们可以看到视差的逐步细化的过程...刚刚说过, 重建误差被定义为左图像利用视差信息warp后的右图像之间的差异,而几何误差则是估计的左视差经过warp的右视差之间的差异(就是左右视差图的差异)。

    29340

    关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结

    2.1 SAD(sum of absolute differences)的原理 匹配算法SAD的基本思想是对经行对准后的左右视图图像的对应像素的对应像素差的绝对值进行求和。 其数学公式如下: ?...D--disparity map(视差图) p、q—图像的某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点(一般认为是8连通) C(P,Dp)--当前像素点的disparity为Dp时,该像素点的cost P1...//speckleRange就认为下一个视差像素点当前视差像素点是不连通的。...目前在国外,日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统,利用双目体视的原理,每幅图像相对静止的三个标志为参考,实时计算目标图像的雅可比短阵,从而预测出目标下一步运动方向,实现了对动方式未知的目标的自适应跟踪...维视图像公司采用双目ccd相机,从工业相机内参标定、镜头畸变标定、立体匹配、特征点分割处理等方面给出了详细的数学模型算法接口。

    3.4K20

    关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结

    2.1 SAD(sum of absolute differences)的原理 匹配算法SAD的基本思想是对经行对准后的左右视图图像的对应像素的对应像素差的绝对值进行求和。...其能量函数如下: D--disparity map(视差图) p、q—图像的某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点(一般认为是8连通) C(P,Dp)--当前像素点的disparity为Dp时,该像素点的...//speckleRange就认为下一个视差像素点当前视差像素点是不连通的。...目前在国外,日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统,利用双目体视的原理,每幅图像相对静止的三个标志为参考,实时计算目标图像的雅可比短阵,从而预测出目标下一步运动方向,实现了对动方式未知的目标的自适应跟踪...维视图像公司采用双目ccd相机,从工业相机内参标定、镜头畸变标定、立体匹配、特征点分割处理等方面给出了详细的数学模型算法接口。

    1.5K30

    论文复现:谷歌实时端到端双目系统深度学习网络stereonet

    ,优化视差精细化。...;而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢。...为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法的二维最小化算法,使用一维最优来近似二维最优,得到的视差图在效果上全局算法没有太大的差别...Shaked Wolf 提出一个高速网络(highway network)来计算匹配代价一个全局的视差网络去预测视差置信度得分,这方便进一步优化视差图。...首先将深度图 RGB 图像拼接(Concatenate),得到的拼合张量再经过一个 33 的卷积操作得到 32 通道的表示张量,之后再通过 6 个 残差(Residual Block)的操作,每个残差由于卷积

    4.6K30

    深度学习在图像处理的应用一览

    在EPDN,增强器包括两个增强。第一个增强输入是原始图像生成器特征的连接,而这些特征图也输入到第二个增强。...网络来自两个视图有深度变化信息的3D场景线索合并在一起,动态场景中有助于消除复杂空间变化的模糊。具体而言,通过这个融合网络,将双向视差估计去模糊整合到一个统一框架。...与DispNet不同,DispBiNet可以预测一个前向过程的双向视差。输出是完整分辨率,网络有三次下采样上采样操作。此外,DispBiNet还使用了残差、空洞残差Context模块。...在(d),为了消除视角聚合的影响,不会从FusionNet其他视图变形该特征。由于该网络可以准确估计采用视差,因此其性能优于其他方法 ?...图像增强通常不仅取决于局部图像特征,还取决于全局图像特征,直方图、平均强度甚至场景类别。因此,低分辨率流进一步分为局部路径全局路径。将这两条路径融合在一起,则生成代表仿射变换的系数。

    1.4K20

    71. 三维重建6——立体匹配2

    但这又和我们一开始用支持窗来去除视差图中的噪声,提升信噪比的初衷违背了——于是,就需要根据实际场景的要求,经验性的调整支持窗的大小,这显然不是一件容易的事情。 3....2.2 基于像素颜色一致性假设的方案 这类方案最直接的想法是先把图像通过某种特征(例如亮度、颜色)进行预先分割,得到的结果每一视差是平滑变化的....2.2.2 同时结合固定窗口分割 (Fast Aggregation) 这个方法相比上面提到的直接采用分割进行聚合的方法的不同是同时还利用到了固定窗口的思想。如下图所示,首先对参考图像做了分割。...数码相机内的图像处理-更多图像滤波给你介绍过双边滤波。这种滤波器在处理图像时,对于任何一个像素,会根据空间距离、像素值距离给予它的邻域像素不同的权重,再把邻域内的像素加权平均到一起。...然而,局部代价聚合方案毕竟少利用了图像的全局信息,所以最终得到的效果都还是有缺陷的。在下一篇文章,我为你介绍全局视差优化的思想,看看这条路上的几种经典算法。 四.

    64320

    利用双目相机数机数据进行实时动态障碍物检测跟踪

    提议的方法可以识别机器人周围环境的单个对象,并将其分类为静态或动态。动态对象被标记为人或通用动态对象。...我的学习理解是: 一句话来说:双目相机来做视觉SLAM,实现了导航避障; 有特色的地方在于:将机器人周围环境区分为了静态动态,动态做了标记网格处理;生成了一种2D占用网格——可以理解为像《我的世界...1)匹配(Block-Matching):我们使用半全局匹配,并在所得视差图上应用加权最小二乘滤波器; 2)深度双目(Deep Stereo):最近,出现了学习从立体图像推断视差值的深度神经网络。...我们使用MADNet,因为我们发现该网络可以在运行时性能之间做出适当的折衷。图3示出了通过两种方法生成的示例性视差图。 ? 图3 使用双目图像生成的深度表示。...左:匹配不能在右侧的低纹理对象的部分或地板的发亮表面上生成深度信息; :MADNet捕获对象地板的大部分。与匹配相比,它提供了更完整的深度信息; 右:原始图像

    98320

    来聊聊双目视觉的基础知识(视察深度、标定、立体匹配)

    在数字图像,一幅图像就是一个 M 行 N 列的数组,数组的每个数值就是该点的亮度。在图像的左上角建立直角坐标系 u、v, 每一像素的坐标(u, v)就是该像素在数 组的行列。...在进行立体匹配时,点、线、等元素一定具有相同或相似的属性。 (3) 唯一性约束。对于待匹配图像,在原图像至多对应一个点。...匹配代价计算的方法有很多,灰度绝对值差,灰度绝对值差之和,归一化系数, 互信息 Census 变换等。...但由于视差大于 1 的范围很大,如果仅仅使用一个常数项对大视差变化进行惩罚往 往不够,因此,P2 的值需要动态调整,其调整公式如下: ?...在此步骤,对每个像素都进行了 视差计算,因而可以得到以原图一样大小的视差图,代表了图像的匹配关系。 (4) 视差优化。

    9.7K61

    如何使用3D立体视觉检查焊接线?

    图3:从视差图像,我们看到非水平线的有效视差值(均匀灰色),以及水平线的可能错误或不相关的值(不均匀的灰色黑色区域)。...左侧相机图像的红色标记区域显示给定窗口大小的参考匹配算法在预定义的视差搜索范围内,搜索右侧相机图像的对应,并以黄色标识出来。...注意,中间图像相当小的视差搜索范围仅包括一条线,即与参考匹配的线。相反,右侧图像显示了具有覆盖多条线的视差搜索范围的情况,其中匹配可能由于模糊的对应而失败。 ?...图4:图中显示了一对立体图像的左右图像。左相机图像的红色标记区域是给定窗口大小的参考。中间图像显示较小的视差搜索范围。右图显示了覆盖多条线的视差搜索范围。...图5:立体图像对的左侧图像右侧图像的阴影效应。 左右相机之间的透视差异使得阴影出现在立体图像的不同位置。改善场景照明(这并不总是可能的,并且可能需要复杂的定制光源)是克服该问题的一种方法。

    1.5K30

    88. 三维重建23-立体匹配19,端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度?

    之前好几篇文章一样,今天的文章也大量参考引用了参考文献[1],再次对作者表示敬意! 二....好了,现在我们有了两个视差p1p2,我们可以在通道方向把它们连接在一起,送入一个神经网络,进行匹配正确或者错误的判断了。...公式(1)(2)得到的视差,作者称为Disposable Patch,而公式(3)得到的视差,作者称为Reusable Patch,作者还提出可以把两种方式结合在一起,提供精度速度上的平衡:...左右视差图的具体比较方式如下图所示:首先,预测的视差图(即DLDR)被转换到相反的坐标,以获得用于比较的视差图(即D′LD′R)。...基于RNN风格模型,逐步改善视差估计:LRCR作为一种循环神经网络风格的模型,能够利用学习到的左右视图一致性,逐步提高左右图像视差估计精度,最终实现稳定准确的预测。 3.

    22910

    图片压缩神器TinyPNG压缩JPGPNG图片

    TinyPNG检索密钥后,可以立即开始缩小图像。官方客户端库可用于Ruby,PHP,Node.js,Python,Java.NET,还可以使用WordPress插件压缩JPEGPNG图像。...如果拥有Magento商店,您只需安装Magento 1 CE,Magento 1 EE或Magento 2 CE的扩展,即可优化JPEGPNG图片。 ?...开始上传JPEG / PNG文件,它们将自动调整大小(如果您已选择允许在“设置>媒体”页面自动收缩上传)。...访问“媒体>媒体库”,查看已调整大小的文件的信息或手动调整现有JPEG / PNG文件的大小。...进入“API获取地址”,输入你的姓名与邮箱,点击“Get your API key”,即可收到一封来自TinyPNG的邮件,然后点击邮箱的链接,进入API获取地址,复制API到下图内保存。 ?

    5.8K20

    ​使用端到端立体匹配网络进行单次 3D 形状测量,用于散斑投影轮廓测量

    在下一小节,我们将详细讨论如何在FPP中使用相移方法多频时间相位展开技术来构建一个高质量的SPP数据集。...针对特征提取子网络,提出了一种多尺度残差网络来对输入的立体图像对进行处理,以获得丰富的多尺度特征信息。在该子网络,散斑图像首先通过二维卷积层4个残差进行处理,得到64个通道的特征张量。...基于SPP系统的视差范围,结合左图像每个像素的特征张量图像上极线上所有相应的候选像素,建立初始四维代价体积。 在成本聚合方面,将使用三维卷积层进一步优化初始的四维成本体积。...在ZNCC,通过匹配计算匹配成本,获得整数像素视差图,然后通过5点二次曲线拟合模型[14]进行细化,得到亚像素视差图。...缺失比是指地面真相中有效点,而这些视差结果无效点的比例。对于ZNCC、SGM_Census、Luo的方法BM_DL,采用4连通图像分割方法对视差图进行处理,以识别去除像素较少[41]的片段。

    92830

    3D视频编码(3d打印技术介绍)

    在宏级的语法和解码过程均没有修改,仅对高级语法元素进行了改进,从而可以将同一存取层已编码的视点图像加入到参考列表。...关于视点间运动预测的一种方法是一帧图像的所有均使用恒定的视差矢量。为了更有效确定当前与参考视点中相应之间的关系,还可以利用深度图信息更准确的预测当前视点参考视点之间的关系。...同理,利用当前的最大深度值推导出的视差矢量可以用于DCP。 视点间冗余预测 同一存取层的已编码图像的运动信息冗余信息可以用来提高非独立视点的编码性能。...图4 视差冗余预测结构 如上图所示,Dc表示当前视点(View1)编码,BcDr分别表示同一时刻(Tj)参考视点(View0)对应的不同时刻(Ti)同一视点(View1)对应的,且VD是Dc...2.帧内预测楔形法:通过相邻已编码的帧内预测当前的楔形分割,传输一个修正值。 3.元素间楔形法:当前的分割信息通过重建的co-located,即该当前编码在同一图像,推导得到。

    1.3K10
    领券