之前写过一些关于PDF的文章： Python图片裁剪的两种方式——Pillow和OpenCV Java+PDFBox将PDF转成图片 【PyMuPDF和pdf2image】Python将PDF转成图片...所以我创建了一个简单的Java库（基于apache-pdf-box – Apache License, Version 2.0），可以通过文本/图像（Text/Image）模式比较指定的PDF文档，并且高亮差异...；从PDF文档中提取图像，并将图像另存为。...",2); // 以Text返回PDF第5~8页的内容 pdfUtil.getText("c:/sample.pdf", 5, 8); 3、从PDF中提取附加图像 //设置我们需要存储图像的路径...", 2, 2); 4、将PDF页面存储为图像 //设置我们需要存储图像的路径 pdfUtil.setImageDestinationPath("c:/imgpath"); pdfUtil.savePdfAsImage
微信今年最大亮点便是『红包+照片』，将照片与拜年红包结合，将朋友圈与红包照片结合的玩法让人眼前一亮，其红包主战场还是采取了传统的按照时间段由『商家赞助+摇红包』的方式，与去年保持了一致。...有人说，语音识别和图像识别很多人根本不会用，这是不是门槛太高了？实则不然。...百度钱包借助于语音识别和图像识别这两个其擅长的技术，让春节红包变得更趣味、更互动、更新奇，并且保持了简单、充满了年味，令人印象深刻。...除了利用新技术之外，百度钱包还有一个黑科技玩法：即“大闹天宫”计划，有幸获奖的用户将乘坐XCOR（环宇亚洲）的LYNX飞船上太空，这是美国XCOR公司的太空旅行服务，国内的韩庚、姬十三，国外的安吉丽娜朱莉...巧合的是，互联网圈有一个理论就是『紫牛效应』，这是雅虎营销副总裁写的一本书的名字，在漫山遍野的牛群中如果出现一头紫牛将让人印象深刻，紫牛在营销中指的是独特性和差异化。
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks （Cycle-GAN：通过双向循环实现一个超棒的图像风格转换器...推荐原因 ---- 图像到图像的转换，或者说图像风格转换，传统的想法是直接通过 U-Net 之类的结构做像素级别的一对一转换。...GANs 这样的生成器-鉴别器的架构其实很有潜力完成图像转换任务，只不过并不是直接拿来就能用。...首先要把 GANs 生成器的从随机种子生成图像换成从给定图像生成新图像；同时，为了保留图像中的内容信息，作者们设计了损失函数，要求转换后的图像可以再被转换回原图（形成循环，也就是CycleGAN中cycle...这种设计极大地提升了图像转换任务中的模型表现，而且可以不再需要对应的图片对，只需要是两个不同分布的图像就可以。
这种方法通过利用AI将时间转换成三维空间的视觉，可以帮助汽车、移动设备和健康监护仪器等提高360度的认知能力。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1912.01413.pdf 通过光子的时间信息生成3D图像，成像速度快 在我们生活中，照片和视频通常是通过使用数字传感器捕获光子（光的构建基块）...然后，借助复杂的神经网络算法将这些图转换为3D图像。研究人员通过向团队展示数千张团队人员在实验室中移动和携带物体的常规照片，以及同时由单像素检测器捕获的时间数据来训练算法。...我们设法做的是找到一种新方法，可以将一维数据，即简单的时间测量，转换成运动图像，该图像代表任何给定场景中空间的三个维度。...与传统图像制作不同的最重要方式是，该团队的研究方法能够将光线与整个过程完全解耦。
研究表明，RNN是最强大和最有用的神经网络之一，它甚至能够适用于图像处理。 把图像分割成一系列的补丁，可以视为一个序列。 但是，想要理解循环网络，首先要必须了解前馈网络的基本知识。...也就是说，前馈网络将原始数据映射到类别，识别出信号的模式。例如，输入图像应该被标记为“猫”还是“大象”。 ? 前馈网络根据标记的图像进行训练，直到猜测图像类别时产生的错误最小化。...而循环网络依赖于反向传播的一种扩展，称为时序反向传播算法，即BPTT。 在这种情况下，时间通过一系列定义明确、有序的计算来表达，这些计算将一个时间步与下一个时间步联系起来。...这在一定程度上是因为，通过神经网络传递的信息要经过多个乘法阶段。 每个研究过复利的人都知道，任何数量循环乘以略大于一的量，都会变得不可估量的大(实际上，简单的数学真理支撑着网络效应和社会不平等)。...LSTM将信息存放在循环网络正常信息流之外的门控单元中。信息可以像计算机内存中的数据一样存储、写入单元，或者从单元中读取。 单元通过打开和关闭的门来决定存储什么，以及何时允许读取、写入和忘记。
设计完成后，可以直接在 Web 端进行预览，同时还支持将报表导出为PDF 格式。这样的设计流程和功能使得报表的创建和预览变得更加便捷和直观。...幸运的是，Wyn 提供了丰富的 API 接口，使得前端可以通过接口直接实现PDF 的导出功能。这样的设计使得 PDF 转换为 OFD 变得更加便捷和可行。...中分析出来的图片资源 /** 作用：将 PDF 图像对象转换为 OFD 格式进行绘制。...此方法包括： * 将图像写入字节流并保存。 根据当前变换矩阵计算图像在页面上的位置和大小。 创建 OFD 图像对象并设置其相关属性，然后添加到当前层中。...通过本文的介绍，我们可以清楚地看到，将 PDF 转换为 OFD 不再是一个困扰。借助 Wyn 强大的功能和丰富的 API 接口支持，能够轻松高效地实现文档格式转换。
渐进式GAN生成的图像示例（图源：https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf） 为了做到这些，GANs是以两个独立的对抗网络组成：生成器和判别器。...因此，生成器被它生成的图像所推动着进行训练，很难知道生成的图像是真的还是假的。同时，生成的图像看起来越来越真实，判别器在分辨图像真实与否的能力变得越来越强，无论图像用肉眼看起来多么的相似。...它们同时变得更强。下面的图表有助于说明这一点。 ?...生成对抗网络的结构说明 2 在PyTorch中训练GAN来生成数字 ---- 现在我们将通过一个例子来展示如何使用PyTorch建立和训练我们自己的GAN！...这些预测的损失将通过生成器反向传播，这样生成器的权重将根据它欺骗判别器的程度进行具体更新 （5a）生成一些假图像进行预测 （5b）使用判别器对假图像进行分批次预测并保存输出。
渐进式GAN生成的图像示例（图源：https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf） 为了做到这些，GANs是以两个独立的对抗网络组成：生成器和判别器。...因此，生成器被它生成的图像所推动着进行训练，很难知道生成的图像是真的还是假的。同时，生成的图像看起来越来越真实，判别器在分辨图像真实与否的能力变得越来越强，无论图像用肉眼看起来多么的相似。...它们同时变得更强。下面的图表有助于说明这一点。...生成对抗网络的结构说明 2 在PyTorch中训练GAN来生成数字 ---- 现在我们将通过一个例子来展示如何使用PyTorch建立和训练我们自己的GAN！...这些预测的损失将通过生成器反向传播，这样生成器的权重将根据它欺骗判别器的程度进行具体更新 （5a）生成一些假图像进行预测 （5b）使用判别器对假图像进行分批次预测并保存输出。
因为PDF的设计初衷是为了保持文档的固定格式，所以直接编辑PDF文件变得相对困难。这就是为什么我们需要PDF工具来帮助我们进行编辑、注释或其他操作。...今天要分享的这个项目是Stirling-PDF，这是一个强大的，本地托管的基于web的PDF操作工具，使用Docker。...它使您能够对PDF文件执行各种操作，包括拆分、合并、转换、重组、添加图像、旋转、压缩等。这个本地托管的web应用程序已经发展到包含一套全面的功能，满足您所有的PDF需求。...支持查看，修改PDF 支持合并，分割，旋转，PDF 支持删除页面，裁剪PDF，自动分割PDF，将PDF转换为单页 将PDF转换成图像 或者将图像转换成PDF 将PDF转换为Word，PPT等格式 将HTML...转换成PDF 将Markdown转换成PDF 支持在PDF上进行OCR操作 比较2个PDF之间的差异 支持检测并且删除空白页PDF 支持添加，生成，写入签名 其他的就不再多介绍了，总之是一款非常强力的WEB
：设置画布大小的一种简写方式，方括号里写入画布宽高，注意要加 !...的写法： 5.4、获取页数 通过 identify 命令我们可以简要得到文件的信息，如下： ?...通过换行符分割，简单封装一个 Node.js 函数获取页数： 5.5、图片转 GIF 将所有与 frame-*.jpg 模式匹配的图像转换成一张 GIF 图像，如 frame-0.jpg，frame...-loop 设置动画循环次数，0 表示无限循环。 设置每张图像的播放速度可以使用 -delay 选项。...：指定输出图像的分辨率 ( DPI )，在 Mac OS 上，默认的分辨率 ( 72 ) 输出的图像字迹不清，需要更高分辨率获得清晰的图像 >>>> 在 Node.js 中应用 直接通过 child_process
尤其重要的是，它在处理数学公式中的上标和下标等变得非常容易。...解码器 使用具有交叉注意力的Transformer解码器架构将编码图像z解码为token序列。 token以自回归方式生成，使用自注意力和交叉注意力分别关注输入序列R和编码器输出的不同部分。...不过，在管理跨文档一致性和避免生成过程中重复文本循环方面，仍面临一些挑战。...根据实验结果，logits重复检测示例如下： Meta团队表示，Nougat是将PDF研究论文转换为结构化的机器可读文本，从而改善科学知识获取的一种有前途的解决方案。...通过弥合PDF与文本之间的鸿沟，这将使数百万篇科学论文更易于获取。
正是这种创造力使 GAN 一族变得如此强大。GAN 已被证明能够将这种创造力应用于诸多不同的实际应用中： 生成穿特定服饰者的图像。...图源：https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf 为了做到这一点，GAN 构建了两个独立且对抗的网络：生成器和判别器。...大多数 NAS 算法都通过下列方式工作： 首先定义一组可能用于我们网络的「构建块」； 然后使用循环神经网络（RNN）控制器对这些构建块进行采样，将它们组合在一起，创建一种端到端架构； 在特定数据集上训练和评估新构建的网络...图源：https://arxiv.org/pdf/1908.03835v1.pdf 有了这个更易控制的搜索空间，应用 NAS 来寻找最佳的生成器架构变得更加简单和稳定，因为 NAS 的搜索范围和复杂程度要小很多...因此，每个单元将采取各自的 RNN 控制器进行搜索。从某种意义上说，这也简化了搜索过程，因为 NAS 一次只关注网络的一个特定部分，而不是复杂的整体。 ? AutoGAN 的 RNN 控制器。
它们是通过链接连在一起的节点集合。 在我们的例子中，节点是PDF对象，链接是间接引用。 读取PDF文件就是将文件中的对象转换为图的过程。这个图是有向的，每个链接都是单一方向的。...字典，无序集合，保存名称到对象的映射关系。...字典 字典是键值对的无序集合。key是句子，值可以是任意PDF对象。字典数据写在>之间。...因此，增量更新的文件将具有多个trailer字典和文件结束标记。 通过这种方式，PDF应用程序可以逆序读取交叉引用部分， 以构建每个对象的最新版本的列表。...例： pdfopt input.pdf output.pdf 这会将input.pdf线性化并将结果写入output.pdf。
比如，把冬天变成夏天，把城市照片换成城市地图，将白天公路换成夜间公路。 ?...GANS是一对神经网络，其中的生成网络负责生成合成图像以欺骗判别网络，而判别网络尝试区分生成器生成的合成图像和真实图像。...这个对抗过程将使得这两个网络变得越来越好，最终的结果也表明了该技术生成的转化图相当真实。 ▷ 观看论文解读大概需要 4 分钟 在本视频介绍的论文中，作者使用了6个网络而不是2个网络。...在一项早期的图像转化工作中，研究者依靠的是循环一致性约束。这意味着我们可以假设源图像可以被转换成目标图像，而目标图像可以再反过来转换成和源图像十分相似的图像。...还可以给人换个发型或是戴上墨镜，甚至加个笑容 论文原址： https://arxiv.org/pdf/1703.00848.pdf 代码： https://github.com/mingyuliutw/
DEPNet 深度编码池(Deep Encoding Pooling, DEP)是一种将局部空间信息与无序纹理细节相结合的技术。...在经典的方法中，使用定制的滤波器组过滤纹理图像，然后使用基于直方图或词袋的方法对这些输出进行分组。特征提取是通过将直方图或词袋的输出发送到预训练的卷积层来完成的。...在这里，编码层捕获纹理外观细节(即“无序纹理”：意思是不考虑图像中局部特征的空间顺序)，而全局平均池化层捕获空间信息。这两层都用双线性模型处理。...在深度编码池网络中， 纹理编码层将整个字典学习和视觉编码管道集成到一个单一的CNN层，这为纹理建模提供了一个无序的表示。 双线性模型是双因素模型，如果一个因素不变，则另一个因素的输出是线性的。...DSRNet 纹理技术通常侧重于提取纹理的无序空间排列，但也重视纹理的内在结构特性。深度结构显示网络(DSR-Net)侧重于结构表示，因为纹理分析是通过捕捉纹理之间的空间关系来完成的。
PDDocument.load(new File(pdfPath)); PDFRenderer renderer = new PDFRenderer(pdDocument); //循环每个页码...singleImgRGB = image.getRGB(0, 0, width, imageHeight, null, 0, width); // 写入流中...; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 将PDF...PDFRenderer renderer = new PDFRenderer(pdDocument); //循环每个页码 for...Exception e) { e.printStackTrace(); } return imageResult; } /** * 将pdf
Spatial Transformer Network（STN） STN使用一个预测的TPS转换将输入图像I变成矫正后的图像I’。如下图： ?...首先通过定位网络预测一组基准点，然后在网格生成器用上述基准点计算TPS变换参数，产生一个关于I的采样网格，采样器将网格和输入图像一起，通过采样网格上的点得到图像I’。...TPS转换的灵活性使得我们可以把多种类型的不规则文本都变得正规、可读，效果如下： ?...编码器从输入图像I’中提取特征序列表示；解码器通过解码每一步中相关的内容来循环产生以序列表示为条件的序列。...原文链接： https://arxiv.org/pdf/1603.03915.pdf
下面的代码就利用 fitz 库提取图片需要通过正则匹配图片元素，将模板元素转化为像素后再以图片形式写出 import fitz import re import os file_path = r'C:...有一个简单的方法是通过大小过滤，pix 像素在 fitz 库中存在一个重要的方法 pix.size 可以反映像素多少，简单的色素块该值较低，可以通过设置一个阈值过滤。..., i) if pix.size 循环 continue # 不符合阈值则跳过至下 new_name...基于 pdf2image 库的两种方法 一看名字就知道这个库的用处了，官方文档为https://www.cnpython.com/pypi/pdf2image 可以简单通过 pip install pdf2image...几个常用参数总结如下： 参数 意义 pdf_path PDF 文档路径 dpi 图像质量（如果是学术期刊杂志常见 300dpi） output_folder 将生成的图像写入文件夹（而不是直接写入内存）
之监督任务的目标就是将3D数据从打乱后的无序状态恢复到打乱前的初始状态。...将生成器还原后的状态 和初始状态 分别与打乱后的无序状态 一起送入判别器进行真/假分类。 ?...2.4.1 重建损失函数 如上图 (Fig.2)所示，将初始状态 根据魔方规则打乱得到的无序状态 作为生成器 的输入，产生的输出记为 ，通过计算 和 之间体素的 损失来优化重建质量： 注...综上，整个模型的学习目标可以表示为， 其中 在文章的实验中被设置为10. 2.5 迁移学习 框架在魔方恢复任务中完成自监督学习后，生成器已经能够学到3D医学影像数据中的解剖信息，再通过将生成器的最后一层替换为分割输出层...[1] https://arxiv.org/pdf/2007.08826
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