之前介绍了 OpenCV 的 remap 函数,Halcon 中也有类似函数 MapImage,本文介绍 MapImage,并将 OpenCV 的 remap 转换为 MapImage。 map_image 函数使用 map_image(Image, Map : ImageMapped : : ) 其中: Image: 需要被映射修改的图像 Map: 映射矩阵 ImageMapped: 映射结果 可以看到核心在于 Map 矩阵如何定义和使用。 Map 为和原始图像一样大小的 5 通道图像,第一个通道格
是为了更加高效的加载Bitmap。假设通过imageView来显示图片,很多时候ImageView并没有图片的原始尺寸那么大,这时候把整张图片加载进来后再设给ImageView是没有必要的,因为ImagView并没有办法显示原始的图片。
这个C#类可以生成各种形式的缩略图,可以自动保持图片比例缩略,可以根据百分比获得图片尺寸等
我这里绘制二维码使用的 wxapp-qrcode ,也可以使用weapp-qrcode,基本是一样的,今天主要讲解适配不同屏幕尺寸的canvas。
Camera-on-Coffee-Table_1EBVyCTLzJiT.jpeg 短视频直播源码,iOS图片去背景相关的代码 - (UIImage *)removeBackgroudWithImage: (UIImage *)image{ unsigned char *targetData = malloc(sizeof(unsigned char) * image.size.width *image.size.height *4); UIGraphicsBeginImageContex
0 Preface 相关参数说明 - Julia: 1.0 - OS: MacOS 训练测试数据百度云链接:点击下载 密码: u71o 文件说明: - rf_julia_charReg - resizeData.py #批量重设置图片尺寸 - test #测试图片文件 - testResized #resized 测试图片文件 - train #训练图片文件 - trainResized #resized 训练图片文件 - sampleTe
因为要获取到压缩的宽和高,方法只能返回一个值,所以我们可以采用内部类的方式将宽和高设置为变量,返回此类的对象即可。
OpenHarmony3.1支持很多组件,这篇文章演示一下如何使用滑杆组件(Slider)控制另一个组件。这个案例通过两个Slider组件分别控制屏幕上方风车的旋转速度和大小。读者可以从中学到Slider组件的基本用法,以及在OpenHarmony中如何控制组件。
工具类 import UIKit ///图片工具类 class ZJImageUtils{ static var textBgColor:[String:UIColor] = [:]; internal static func randomColor()-> UIColor{ var color = ["#E1B154","#D2945B", "#E57257","#38B1A2",
Qt对于图片的操作主要集中在这几个类 QImage ,QImageReader ,QPixmap 其中QImage这个类对图片的缩放有几个很不错的技巧,不过对于大图片却并不好使,当我们去看QImage的实现代码时,会发现其中读取QImageReader来加载图片,当我们去看QImageReader的实现的时候,我们会发现QImageReader的加载模式是unbuffer-->无缓冲加载模式,而且加载速度也是相当的快,所以QImageReader对大图片进行缩放很好使. 但是QImage也是有一些独特的优势
本文章我们来学习一下使用PaddlePaddle实现人脸对比和人脸识别,使用的训练数据集是CASIA-WebFace。
是 Colorado State University 的数学系教授,他称自己是数学家和艺术家。他对物理系统的几何模型感兴趣; 目前,他主要致力于研究具有拓扑约束的随机游走的几何方法,这些方法用于对聚合物进行建模。
题目:有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。 你也被给予三个整数 sr, sc 和 newColor 。你应该从像素 image[sr][sc] 开始对图像进行 上色填充 。 为了完成 上色工作 ,从初始像素开始,记录初始坐标的上下左右四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点, 接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点,……,重复该过程。 将所有有记录的像素点的颜色值改为 newColor 。最后返回 经过上色渲染后的图像 。
刚才发现一份快速高斯模糊的实现。 源地址为:http://incubator.quasimondo.com/processing/gaussian_blur_1.php 作者信息为: Fast Ga
此示例中使用的图像集包含建筑物的图片。这些都是用未经校准的智能手机相机拍摄的,方法是沿着地平线从左到右扫描相机,捕获建筑物的所有部分。
如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中,图像的路径和标签是以\t来分割的,所以我们在生成这个列表的时候,使用\t就可以了.
写完调用天气接口的demo之后,小程序调用天气接口并且渲染在页面 https://www.jianshu.com/p/5bbe8fb72c7c,顺便再调用了一下美图的接口API:
配置文件中有对应key-value的配置时,则读取配置文件中的配置,如果没有对应的key-value时则读取默认的配置
本文实例讲述了Android编程图片加载类ImageLoader定义与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
我们上次给新手们介绍了第一个合适入门的深度学习CV项目,可阅读【CV实战】年轻人的第一个深度学习CV项目应该是什么样的?(支持13大深度学习开源框架),本次我们再给大家介绍一个新的任务,图像分割,包括数据的处理,模型的训练与测试。
在iOS本地资源文件编译后放置与应用程序包(Bundle)文件中即<应用名>.app文件。
尽管 SwiftUI 的惰性容器以及 Core Data 都有各自的内存占用优化机制,但随着应用视图内容的复杂( 图文混排 ),越来越多的开发者遇到了内存占用巨大甚至由此导致 App 崩溃的情况。本文将通过对一个演示 App 进行逐步内存优化的方式( 由原先显示 100 条数据要占用 1.6 GB 内存,优化至显示数百条数据仅需 200 多 MB 内存 ),让读者对 SwiftUI 视图的存续期、惰性视图中子视图的生命周期、托管对象的惰值特性以及持久化存储协调器的行缓存等内容有更多的了解。
如何查看文档的大小?常见是查看集合中平均文档大小,但很少查看单个文档或者特定范围文档的大小甚至查看文档中字段长度大小?通过查看官方文档来解答如上问题,默认返回都是字节为单位(byte),以下整理自官方文档以及jira.
但是在使用百度OCR进行文字识别的时候,文字识别的图片大小不能超过4M,在自动识别文字的时候,就避免不了读取图片的内存大小,如果是大于4M的话,要对图片进行压缩,下面是读取图片内存的代码:
目前已知的问题: 1.不支持pjax 2.分类功能无法使用 3.懒加载无法使用,使用懒加载后图片不显示 4.目前的样式可能稍显单调 优势: 1.可以使用GitHub action自动构建 2.走jsd免费cdn加速,访问快
本篇文章主要简单介绍下其中的 Vision API 的使用(Vision更强大的地方是可以结合Core ML模型实现更强大的功能,本篇文章就不详细展开了) Vison 与 Core ML 的关系 Vi
上的,今天我将其pull到github上来了,大家能够自行下载:git clone git@github.com:lihux/twentyThousandTomatoes.git没有安装git或者不会用的童鞋,
最近碰到一个比较愚蠢的问题,项目中做的拍照或者从相册选择图片上传时,没有经过处理,直接把原图上传了,导致在列表中看的时候,明明是小图片流量却要爆炸了,想想iphone拍出照片大小可都是以M为单位的。所以赶紧做了下压缩处理再上传。为了方便根据不同压缩需求调用,这里采用调用可修改参数的方法的做法,更加灵活一点。调用的方法如下:
提到从摄像头/相册获取图片是面向终端用户的,由用户去浏览并选择图片为程序使用。在这里,我们需要过UIImagePickerController类来和用户交互。 使用UIImagePickerController和用户交互,我们需要实现2个协议<UIImagePickerControllerDelegate,UINavigationControllerDelegate>。 View Code 代码如下复制代码 pragma mark 从用户相册获取活动图片 (void)pickImageFromAlbum
本次使用的验证码是方正系统,现在很多的大学的教务系统用的就是这个方正系统,刚好既然那么普遍,我们就用它练一练手。经过观察大量的验证码发现,该系统的验证码只有小写的字母和数字,这样分类就少了很多了。该系统的验证码如下:
此处给的为默认值,如需改变对应参数,需在application.properties中进行配置
本文编译自六年前Simon Woods在Wolfram社区发表的一篇短文及其评论。
BTW: 说一下BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds属性,当参数设置为true时,BitmapFactory只会解析图片的原始宽和高,并不会将图片加载到内存中。
通过CameraX的Analyzer方法得到的图片对象是ImageProxy对象,而OpenCV的处理对象必须是Mat。
在Android应用中,大图的加载和显示可能导致内存占用过高,进而引发OOM(Out Of Memory)异常,影响应用的稳定性和用户体验。为了更好地管理大图资源,我们需要建立起一套可靠的大图监测系统。
高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段,以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现)。 从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷
上一篇快速高斯模糊的原作者也有另一个比较快速的模糊算法Stack Blur,字面意思为堆栈模糊。 源地址为:http://incubator.quasimondo.com/processing/fas
代码,有参考别人的代码 // haha_mirror.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "math.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment
不知道为什么分成9份的时候无法移动,请高手指教 分成36份的时候程序有可能卡住没反应 分成4份的时候有可能无法成功恢复原图 a2.gif heart2circle.zip 附件运行方式:解压后,双击文件:run.bat import javafx.application.Application import javafx.application.Platform import javafx.beans.property.SimpleObjectProperty import javafx.geome
1. ijg库解码超大型jpeg图片(>100M)的时候,如何避免内存溢出。 采用边解码边压缩的策略,每次解码一行或者若干行图片数据,然后对于这些解码的数据,进行DQT(量化处理,过滤掉高频的数据,保持低频的数据), 这样解码完,也压缩完。 2. ijg库提供给我们的压缩接口都非常单一,仅有文件流操作,也就是仅仅只有从文件(图片)中读取,然后保存到文件中,而我们在解码大图片的时候, 一般是希望它能够留在缓存中,所以我们需要对源文件进行数据导向内存中 3. 一般而言,我们在进行图片压缩的时候,往
OpenCv中,相机标定所使用的标定图案分为棋盘格、对称圆形及非对称圆形特征图、ArUco板和ChArUco板等。在OpenCV的官方例程中,采用的是棋盘格图案,因为其操作简单、快速,标定精度满足一般应用场景的需求。对于标定精度要求高的场景,则一般采用圆形标定图案。本文主要介绍如何使用圆形标定图案(对称和非对称)完成相机的标定,并将OpenCv标定结果与Halcon标定结果进行对比分析。
属性名称 说明 items 指定显示那种视图 View 指定显示那种视图 largelmagelist 大图标图像的imagelist控件 SmallLmagelist 小图标图像的imagelist控件 imagelist控件用来存放使用的图像对象集合 图像列表imagelist的属性 属性名称 说明 images 存储的所有图像 imageSize 图像的大小 colordepth 颜色数 transparentColor 被视为透明的颜色 先设置colordepth im
使用的图片原像素是3072*2048,即600万像素,处理起来不快;改成了560*420,即20万像素。调用opencv接口如下:
该篇博文是对PyTorch官方Examples中DCGAN(Deep Convolution Generative Adversarial Networks)实现过程中的一些细节要点的注解
allluckly.cn 前不久有朋友需要一个启动广告的功能,我说网上有挺多的,他说,看的不是很理想。想让我写一个,于是乎,抽空写了一个,代码通俗易懂,简单的封装了一下,各种事件用block回调的,有俩种样式的广告,一种是全屏广告,另一种是下面露logo的,类似网页新闻的启动广告。依赖SDWebImage主要用来下载网络的广告图片,一般项目里面网络图片都用的这个框架,所以在此不做过多的阐述。下面让我们来看看我封装的过程,对于新手来说,可以学习一下这种封装的思想。 1.首先建一个继承View的LBLaunch
用CGImageCreateCopy 或者CGImageCreateCopyWithColorSpace函数拷贝
前不久有朋友需要一个启动广告的功能,我说网上有挺多的,他说,看的不是很理想。想让我写一个,于是乎,抽空写了一个,代码通俗易懂,简单的封装了一下,各种事件用block回调的,有俩种样式的广告,一种是全屏广告,另一种是下面露logo的,类似网页新闻的启动广告。依赖SDWebImage主要用来下载网络的广告图片,一般项目里面网络图片都用的这个框架,所以在此不做过多的阐述。下面让我们来看看我封装的过程,对于新手来说,可以学习一下这种封装的思想。
可以看出虽然NumberOfModules是4位的,但在X64下会按8位对齐,当然在X86下是4位对齐:
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