为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ?...看了demo感觉还不错是我想要的 https://github.com/scottcheng/cropit 但是我想在这个基础上做点变动，我想把拖拽的显示界面显示到modal上，效果类似拉勾网的照片上传...结果发现nnd .cropit-preview这个标签外面不能套 .modal标签 ，找原因找了一下午，发现竟然是这个命名的原因 尼玛 cropit-preview 外层 div不能加 名为 modal...的class 。...后来重新定义了一个modal 的class名，就好了。
今天分享的文献中，提出了一种新的数据增强技术，称为随机图像裁剪和修补(RICAP)，它随机地对四幅图像进行裁剪，并对它们进行修补，以生成新的训练图像。...与裁剪不同，它随机决定是否掩蔽一个区域，以及掩蔽区域的大小和高宽比。混合 alpha-blends两幅图像形成一个新的图像，正则化CNN以利于在训练图像之间的简单线性行为。...(w，h)是给出每幅裁剪图像的大小和位置的边界位置。从Beta分布中选择每个训练步骤中的边界位置(w，h)，如下所示。 ?...Concept of RICAP RICAP与裁剪、混淆和标签平滑共享概念，并有可能克服它们的缺点。剪裁掩盖了图像的一个子区域，而RICAP产生了一个图像的子区域。...相反，由RICAP方法修补的图像总是产生像素级的特征，除了边界修补之外，原始图像也会产生像素级的特征。当边界位置(w，h)接近四坐标时，裁剪区域变小，偶尔不描绘物体。
AI生成图像工具和人类艺术 为了测试人们是否仍可以区分人类和AI生成的图像，同时也引起了人们对DALL-E 2的关注，Stripe产品经理和AI爱好者Sahar Mor合作推出了网站thisimagedoesnotexist.com...文本控制图像生成 首先，DALL-E 2最强大也最受欢迎的功能就是通过分析文本生成图像，用户可以通过输入和选择关键字来生成相关的图像。接下来小P想展示一些具体的例子。...除此之外，此功能后还能自动识别阴影、纹理等属性，在此基础上添加和删除元素。 DALL-E2是否会对设计师的工作 产生威胁？...DALL-E 展示了富有想象力的人类和聪明的系统如何协同工作来创造新事物，从而放大我们的创造潜力。DALL-E生成的图片大多数只是创作的灵感，但不能成为最终产品。...我们应该正确地认识和使用AI工具，这类针对不同需求及生产结果所开展的AI研究将会越来越多的出现在我们的生活中，对我们的生活产生启发以及新的预示。
2.绘制新的裁剪区域，或拖动角和边缘手柄，以指定照片中的裁剪边界。 3.（可选）使用控制栏指定裁剪选项。 大小和比例选择裁剪框的比例或大小。...自动居中预览启用此选项以便在画布的中心置入预览。 显示裁剪区域启用此选项以显示裁剪的区域。如果禁用此选项，则仅预览最后的区域。 启用裁剪屏蔽使用裁剪屏蔽将裁剪区域与色调叠加。您可以指定颜色和不透明度。...您可以稍后单击图像以查看当前裁剪边界之外的区域。 启用此选项以删除裁剪区域外部的任何像素。这些像素将丢失，并且不可用于以后的调整。 注意:右键单击裁剪框，以从上下文菜单中访问常用的裁剪选项。...使用裁剪工具调整画布大小 您可以使用裁剪工具调整图像画布的大小。 在工具栏中，选择裁剪工具 。裁剪边界显示在图像的边缘上。 向外拖动裁剪句柄以放大画布。使用 Alt/选项修改键从各个方向进行放大。...1.选取“图像”>“画布大小”。 2.执行下列操作之一： 在“宽度”和“高度”框中输入画布的尺寸。从“宽度”和“高度”框旁边的弹出菜单中选择所需的测量单位。
ndvi是通过筛选日期和选择NDVI波段来创建的MODIS NDVI影像集合。chinaBoundary是本文中研究区域边界的矩形几何对象。...随后，定义一个函数filterAndClip，用于筛选指定时间范围内的NDVI影像集合，并对每个影像进行边界裁剪；最后，它返回裁剪后影像集合的平均值。...其次，将传入的时间值day转换为Earth Engine数值对象，分别存储在start和end变量中；这里的day是一个整数，表示一年中的某个时间。...随后，使用map函数对筛选后的影像集合中的每个影像进行边界裁剪；image.clip(chinaBoundary)将每个影像裁剪为中国边界范围内的部分。裁剪后的影像集合存储在filtered变量中。...接下来，创建一个空的影像集合ndvi_china，用于存储最后裁剪和筛选后的NDVI影像（但是我这里后面没有用上这个影像集合ndvi_china，之所以有这个是之前别的需求会用到，后来更换需求了但是代码这里没有删除
文本检测和文本识别可以看作是两个独立的任务。在文本检测阶段，其目标是识别并标记输入图像中存在文本的区域。存在三种主要的方法：基于回归、基于部分和基于分割的方法。基于回归的方法直接回归边界框。...通过将文本检测转化为回归问题，模型学习估计文本实例的空间分布，这使其非常适合需要精确定位文本区域的场景。基于部分的方法识别并将文本部分与单词边界框关联起来。...为了便于场景文本检测和识别任务，数据集已进行标注，标注过程由领域专家进行，以确保对文本区域的准确注释。 图1展示了数据集中包含的部分图像。用于识别任务，数据集中的图像已裁剪为8284张图像。...因此，斯瓦希里语文本数据集采用了细致的手动注释方法。每个图像中的每个文本区域都用单个边界框进行注释，以确保在处理斯瓦希里语文本的各种形状和位置时能够准确地标注。 ...每个图像的文本实例注释被收集到一个单独的文件中。该文件包含单词的边界框坐标和相应的文本转录。边界框是一个具有n个点的多边形，每个点都有水平位置x1和垂直位置y1的坐标。
除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。...一种定位方式是首先将给定图像传入一系列卷积层和池化层 并为该图像创建一个特征向量，保留相同的全连接层进行分类，然后在特征向量之后添加另一个全连接层，目的是预测边界框的位置和大小，称其为边界框坐标。...在这个 CNN 中： 有一个输出路径 作用是为图像中的对象生成类别 另一个输出路径的作用是生成该对象的边界框坐标 在这个示例中，假设输入图像不仅具有相关的真实标签而且具有真实的边界框。...但是对于边界框 我们需要其他损失函数，这种函数能够衡量预测边界框和真实边界框之间的误差。...为了预测边界框，我们训练模型将图像作为输入和输出坐标值：（x，y，w，h）。这种模型可以扩展到任何具有坐标值作为输出的问题！一个这样的例子是 人体姿势估计 。 ?
每个块在其生成过程的每个分支中进行去噪，然后将其移植到原始噪声图像的相应区域，每个时间步都结果实现对每个边界框的强健空间定位。...因此，当这些模型用于创建局部图像块时，它们通常只能去噪固定大小的图像，并将区域裁剪以适应边界框。这种方法可能无法将所需目标包括在裁剪区域内。...去噪步骤后，DiT返回去噪输出，然后通过将其重新拆分为原始图像 Token 集合，得到去噪后的和。联合图像去噪的完整算法如图1所示。 语义共享。...这种方法的意义在于，即使嘈杂的局部块 不是 DiT（通常情况下，作者裁剪出 的小边界框区域以获得 ）可以生成的常规分辨率，但它提供了一种简单而有效的方式，使 在物体 的信息方面变得更丰富。...为解决先前方法缺乏对单个边界框精细空间控制的问题，作者提出了一种新颖的方法，将单独去噪分支生成的图像块移植到主图像的指定区域。
根据区域生成图像：在第一步中获得物体区域后，可以使用图像生成模型（如生成对抗网络、变分自编码器等）来生成新的图像。因为物体区域已经确定，所以生成的图像会更加准确地反映场景图中物体和关系的特征。...一对判别器模型��Di和��Do: ��Di是图像判别器，用来鉴别生成图像的整体外观是否真实；��Do是对象判别器，用来鉴别图像中的每个对象是否真实，输入的是对象的像素，利用双线性插值裁剪像素，并缩放至固定的大小...在公共空间将图像与句子和属性对齐，属于同一样本的属性图像和句子图像对被拉得更近，而不同样本的对被推得更远。四、基于边界框标注的文本生成图像基于边界框的文本生成图像是一种根据边界框信息生成图像的方法。...具体来说，基于边界框的文本生成图像方法一般包括以下几个步骤：边界框定义：首先，需要定义边界框的位置和大小，可以通过指定物体的左上角和右下角坐标、中心点和宽高等方式来定义。...调整边界框：如果生成的图像在边界框内部不完全符合预期特征，可以调整边界框的位置或尺寸，然后重新生成图像。
img：图像数据，nparray 多维数组 x, y：整数，像素值，裁剪矩形区域左上角的坐标值 w, h：整数，像素值，裁剪矩形区域的宽度、高度 retval：裁剪后获得的 OpenCV 图像，nparray...（ROI） windowName：选择的区域被显示在的窗口的名字 img：要在什么图片上选择ROI showCrosshair：是否在矩形框里画十字线. fromCenter：是否是从矩形框的中心开始画...retval：一个新的 Image 对象,原始图像中被裁剪出来的矩形区域 3.2 注意事项 crop()函数接受一个包含四个数字的元组参数，表示裁剪区域的左上角和右下角的坐标。...这个元组的格式是(left, upper, right, lower)，其中left和upper是裁剪区域的左上角坐标，right和lower是右下角坐标。坐标的原点（0,0）通常在图像的左上角。...裁剪区域的坐标必须在图像的边界内。如果裁剪区域的坐标超出了图像的边界，将会引发一个ValueError异常。因此，在调用crop()函数之前，最好先检查裁剪区域的坐标是否有效。
为了协调部分GAN和全局GAN的关系，作者用到一个边界检测器来识别图像 ，通过使用检测到的边界框裁剪 ，并将裁剪后的像素表示为 。...在图像 中插入单独生成的部分图像 的问题相当于找到一个隐向量对 ，这样相应的图像 和 可以在 和 的边界区域可以在没有明显接缝的情况下进行组合。...为了生成最终结果，作者直接用 生成的像素替换边界框 内的原始像素，具体的公式如下所示： 其中 ， 主要用于测量 和 缝接处的损失。...裁剪周围的边界像素要相互匹配以便肢体图像可以无缝对接到全身人体图像中。 合成的图像结果看起来需要很逼真。...图像边界匹配损失如下所示 其中 是宽度为 像素的 的边界区域。为了在优化过程中保持真实感，作者还添加了两个正则化项： 第一项防止优化后的隐向量偏离平均隐向量太远。
例如，Unel等人证明了统一裁剪对小型目标检测的有效性。R {}^{2} CNN和SAHI将高分辨率图像划分为小重叠裁剪区域，然后在这些区域上进行检测。...此外，由于航拍图像中物体分布的不平衡，设计了一个局部尺度模块（LSM）以自适应搜索聚类区域。在检测原始图像和裁剪图像后，在密集区域中，将细化结果直接替换为原始图像的结果。...Local Scale Module 感兴趣区域 Proposal 方法是基于裁剪的目标检测模型的关键组成部分。然而，在航拍图像中，车辆和行人等目标往往集中在几个聚集区域。...作者还注意到UCGNet使用了DBSCAN和K-Means等聚类方法，从密集区域生成图像裁剪。然而，UCGNet生成的裁剪仍然尺寸较大，并没有考虑不同裁剪之间密度的差异。...在YOLC中，作者并行预测粗边界框和偏移场。为了确保卷积覆盖整个物体，作者将偏移限制在粗边界框内，并在其上应用可变形卷积层。这产生了具有更准确位置和大小的精细边界框。
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。...在这里，我们应用两种算法来检测输入图像的方向：Canny 算法（检测图像中的边缘）和 HoughLines（检测线）。 然后我们测量线的角度，并取出角度的中值来估计方向的角度。...下一步是从图像中提取感兴趣的区域。...我们存储按下鼠标左键时的起始坐标和释放鼠标左键时的结束坐标，然后在按下“enter”键时，我们提取这些起始坐标和结束坐标之间的区域，如果按下“c”，则清除坐标。...############################################################################################## 感兴趣区域的边界框
检测跟踪算法应该读取正面CXR，并返回结节的可能边界框列表，以及每个边界框的似然分数。NODE21的最终排名将基于最终测试集。将计算各种指标以评估检测算法。...如果图像没有结节预测，图像分数将设置为0。AUC将是用于排行榜排名的主要指标。对于FROC分析，我们首先通过识别联合交叉（IOU）> 0.5 的任何边界框来处理严重重叠的边界框。...预处理使用来自OPENCXR 库（11月1日可用）的代码来标准化图像外观 A、去除同质边界区域 B、基于能量的图像强度值归一化，按照本文实现 C、分割肺视野并将图像裁剪到该区域 D、将图像大小调整为1024x1024...它由4882张正面胸片组成，其中 1134 张 CXR 图像（1476 个结节）用结节周围的边界框注释，其余 3748 张图像没有结节，因此代表负类。...这些集合包含有或没有结节的正面X 光片，并且所有这些图像的参考标准已经设置为在与X光片的最多60天间隔内对同一对象进行CT扫描。
原标题：「Adobe国际认证」Adobe Photoshop调整裁剪、旋转和画布大小 裁剪并修齐扫描过的照片 可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。...注意:如果“裁剪并修齐照片”命令对您的某一张图像进行的拆分不正确，请围绕该图像和部分背景建立一个选区边界，然后在选取该命令时按住 Alt 键 (Windows) 或 Option 键 (Mac OS)。...在图像中，拖动关键的水平元素或垂直元素。 在选项栏中，单击“拉直”。Photoshop 可拉直图像并可以自动对其进行裁剪。若要显示范围超出新建文档边界的图像区域，请选择“编辑”>“还原”。...任意角度按指定的角度旋转图像。如果您选取此选项，请在角度文本框中输入一个介于 -359.99 和 359.99 度之间的角度。...2.执行下列操作之一： 在“宽度”和“高度”框中输入画布的尺寸。从“宽度”和“高度”框旁边的弹出菜单中选择所需的测量单位。 选择“相对”，然后输入要从图像的当前画布大小添加或减去的数量。
，且区域选择令牌的性能优于直接使用边界框。...区域选择令牌与直接边界框预测的比较：通过IoU和IoGT指标比较了区域选择令牌和直接边界框预测的准确性，结果表明区域选择令牌在准确性上显著优于直接边界框预测。...他们基于答案的边界框对图像进行了视觉裁剪（human-CROP），并将裁剪后的图像提供给MLLMs。...干预研究 实验设置：基于答案边界框对图像进行视觉裁剪（human-CROP），并将裁剪后的图像提供给MLLMs。...干预研究： 通过基于答案边界框对图像进行视觉裁剪（human-CROP），并将裁剪后的图像提供给MLLMs，发现视觉裁剪显著提高了MLLMs在小和中分区的准确率，从而证明了视觉概念大小与MLLMs感知能力之间的因果关系
具体来说，首先通过将图像进行过分割得到若干等区域组成区域的集合S，这是一个初始化的集合； 然后利用颜色、纹理、尺寸和空间交叠等特征，计算区域集里每个相邻区域的相似度； 找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集并从区域集合中删除原来的两个子集...重复以上的迭代过程，直到最开始的集合S为空，得到了图像的分割结果，得到候选的区域边界，也就是初始框。...图像裁剪之后再进行缩放操作又会导致物体变形失真，同样影响检测效果。 ?...同时它的训练和测试不再分多步，不再需要额外的硬盘来存储中间层的特征，梯度也能够通过RoI Pooling层直接传播。...实际就是在最终的卷积特征层上，在每个点利用滑窗生成k个不同的矩形框来提取区域，k一般取为9。 K个不同的矩形框被称为anchor，具有不同尺度和比例。
.): 调整RGB图像的饱和度。 central_crop(...): 从图像的中央区域裁剪图像。 convert_image_dtype(...): 将图像转换为dtype，如果需要，缩放其值。....): 对输入图像做剪裁并通过插值方法调整尺寸。 crop_to_bounding_box(...): 指定边界的裁剪图像。....): 单个或多个图像HSV转RGB。 non_max_suppression(...): 根据分数降序选择边界框，分数是一个输入，函数别没有计算分数的规则，其实只是提供了一种降序选择操作。....): 将图像逆时针旋转90度。 sample_distorted_bounding_box(...): 为图像生成单个随机变形的边界框。....): 计算一个图像或多个图像的总体变动（输入图像中相邻像素值的绝对差异） transpose_image(...): 交换图像的第一维和第二维（输入要求是3D，没有batch，也就是宽和高的变换）
这些几何体定义了我这里感兴趣区域的范围，其中 rectangle_small是较小的矩形范围，用于过滤Sentinel-2影像集合，而rectangle是较大的矩形范围，用于裁剪图像。...区域的、按照rectangle区域裁剪后的遥感影像。 ...随后，使用map()函数对图像集合中的每个影像应用clip()函数，以裁剪图像为rectangle范围内的区域。 ...接下来，可以使用Map.addLayer()将rectangle添加到地图中作为边界框的可视化；可以使用Map.addLayer()将图像集合collection添加到地图中进行可视化。...最后，我们定义了下载选项options，包括输出文件的比例尺、最大像素数和下载区域。
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