最近开发当中，通过JAVA对图片进行了很多的操作，之前很少接触这方面的知识，特此记录下来
SNAP软件使用Java语言开发，提供了Python接口snappy，官方教程中也多以Python接口进行示范。但是我在使用Python接口过程中，发现并不是很好用，你必须要同时懂Java语言才能很好地使用Python接口，在IDEA中使用Python接口的代码基本上没有提示，报错了也是Java的错误提示。而且，Java本来是运行在虚拟机上的语言，效率不高，再用Python包一层，更加降低了运行效率。
配送骑手端App是骑手用于完成配送履约的应用，帮助骑手完成接单、到店、取货及送达，提供各种不同的运力服务，也是整个外卖闭环中的重要节点。由于配送业务的特性，骑手App对于应用稳定性的要求非常高，体现App稳定性的一个重要数据就是Crash率，而在众多Crash中最棘手最难定位的就是OOM问题。对于骑手端App而言，每天骑手都会长时间的使用App进行配送，而在长时间的使用过程中，App中所有的内存泄漏都会慢慢累积在内存中，最后就容易导致OOM，从而影响骑手的配送效率，进而影响整个外卖业务。
最近高产似母猪，写了个基于AP的中文分词器，在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是，只训练了5个迭代；包含语料加载等IO操作在内，整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后，F值才下降不到0.1个百分点，体积控制在11兆。如果训练一百个迭代，F值可达到96.31%，训练时间两分多钟。
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即"给定视点、三维物体、光源、照明模式和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像"。
作者简介：Michael，2017年加入美团无人配送部，负责无人配送车感知算法迭代工作。
[dalvik.vm.heaptargetutilization]: [0.75]
腾讯多媒体技术专栏 伴随手机等智能设备的广泛使用以及短视频平台的兴起，越来越多的“竖屏”视频开始占据人们的视野。目前，许多“竖屏”视频仍是由16:9等宽高比的“横屏”视频剪辑而成，然而传统的静态裁剪和补充黑边等视频宽高比转换算法已经不能满足用户对横屏到竖屏的内容转换需求。对此，多媒体实验室“智媒”平台提出了一种基于显著性的视频裁剪方法，它可以根据视频的内容实现横屏到竖屏的自动裁剪。与竞品相比，本文方法可以获得更智能、更稳定的裁剪结果。 1、背景 1.1背景介绍 快速发展的智能传感器和多媒体技术让人们
目标：以图形学算法为目标，深入研究。继而策划、设计并实现一个能够表现计算机图形学算法原理的或完整过程的演示系统，并能从某些方面作出评价和改进意见。通过完成一个完整程序，经历策划、设计、开发、测试、总结和验收各阶段，达到：
输入: ["dog","racecar","car"] 输出: "" 解释: 输入不存在公共前缀。
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即“给定视点、三维物体、光源、照明模式，和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像”。本章内容涉及 GPU 的基本流程和实时绘制技术的根本原理，在这些知识点之上才能延伸发展出基于 GPU 的各项技术，所以本章的重要性怎么说都不为过。欲登高而穷目，勿筑台于浮沙！
面对越来越深的深度学习模型和海量的视频大数据，人工智能算法对计算资源的依赖越来越高。为了有效提升深度模型的性能和效率，通过探索模型的可蒸馏性和可稀疏性，本文提出了一种基于 “教导主任 - 教师 - 学生” 模式的统一的模型压缩技术。
资源下载地址 : https://download.csdn.net/download/han1202012/87388400
(1) 理解直线裁剪的原理（Cohen-Surtherland算法、梁友栋算法）。 (2) 利用VC+OpenGL实现直线的编码裁剪算法，在屏幕上用一个封闭矩形裁剪任意一条直线。 (3) 调试、编译、修改程序。 (4) 尝试实现梁友栋裁剪算法。
最先进的深度神经网络 (DNN) 剪枝技术在训练开始前一次性应用，借助剪枝分数的单一标准评估稀疏架构。基于单独分数的剪枝权重对于某些架构和修剪率很有效，但对于其他架构和剪枝率也可能失败。作为剪枝分数的通用基线，有研究者引入了广义synaptic score（GSS）的概念。
了解二维图形裁剪的原理（点的裁剪、直线的裁剪、多边形的裁剪），利用VC+OpenGL实现直线的裁剪算法。
在移动互联网时代，由于设备资源受限、网络不稳定等因素，Web 端和移动端的性能优化显得尤为重要，如果性能不好，用户就容易流失，ToC 的产品尤为明显，体验差的产品必然会被市场淘汰。如何做好性能优化是每个企业都会关注的。
1、cutOutImage方法参数分别为图片路径、输出临时目录、起始坐标x值、起始坐标y值、裁剪宽度、裁剪高度。
Liang-Barsky参数化裁剪算法是计算机图形学领域一个经典算法，用来对二维直线进行快速裁剪，使得仅需要绘制直线段落在裁剪窗口中的部分，不显示裁剪窗口之外的内容。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种,希望能够帮助大家进步!!!
有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillow、OpenCV、matplotlib等）进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理，还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域，也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
自2017年下半年，参与一些视觉算法应用尝试和落地的项目，到目前为止已经陆续有一些落地项目及应用，包括AI抠图软件么么照、服装搭配算法、AI互动营销三个方向。AI抠图软件么么照是一款高精度全自动抠图P图类工具，么么照以人像抠图为核心，可实时更换背景/贴纸，并支持全身效果合成，由来自京东硅谷研发中心的团队提供了领先的AI及AR技术，可创造出内容更加丰富的创意表达，极低的学习门槛可轻松上手进行创作。服装搭配算法目前已经在线下智能硬件Mirror+产品上落地，并与商城中台合作，会在商品详情页落地，实现以搭代购，提升购买的连带率。而AI互动营销方面，则通过抠图、换脸、人脸性别年龄等AI技术实现一些好玩的玩法提供给商城业务端进行一些营销活动玩法，另外也实现了自动化证件照、美颜&滤镜等一些视觉算法并应用到商城业务中。
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
作者 | Michael Laskin、Kimin Lee、Adam Stooke、Lerrel Pinto、Pieter Abbeel、
本次实验主要结合鼠标画线程序来验证编码裁剪算法和实现梁友栋-Barsky裁剪算法，具体步骤如下：
Android上的图形使用Drawable类，而位图管理则使用Bitmap类，java上与之对应的是awt包中的BufferedImage。Android开发中有需要对jpg、png文件进行加工的，都是操作Bitmap，下面是Bitmap类的常用方法说明： compress : 根据设定的位图格式与压缩质量，对图片进行压缩。 recycle : 回收位图对象资源。 createBitmap : 从源图片中裁剪一块位图区域。 createScaledBitmap : 根据设定的目标大小，对源图片进行缩放。 getByteCount : 获取位图的字节大小。 getWidth : 获取位图的宽度。 getHeight : 获取位图的高度。
从CSDN资源下载完整demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/14040077
为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugment），以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。
资源下载地址 ( 本篇博客的资源快照 , 不是最终版的裁剪效果 ) : https://download.csdn.net/download/han1202012/87389091
机器之心报道 机器之心编辑部 全栈硬核工程师选择了创业？ 在科技圈，稚晖君绝对称得上一颗耀眼的明星。他在华为是AI算法工程师、天才少年，也是B站著名的Up主，因为自研各类电子设备，至今已经有226万粉丝。 最近一段时间，稚晖君的视频更新频率有所降低，不过昨天的一则消息让他突然又成为了关注的焦点。 知乎链接：https://www.zhihu.com/question/573385993 据多方消息透露，稚晖君在上周已经离开华为，在公司内部的welink上已经搜不到了。 稚晖君本名彭志辉，出生于江西吉安，2
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
1．灰度等级为256级，分辨率为2048*1024的显示器，至少需要的帧缓存容量为（ ）
项目中要求图片上传并裁剪的功能，之前也有接触过很多图片裁剪插件，效果体验不是很好，今天推荐一款好用的插件-cropper，超级好用，裁剪功能丰富，满足了各种需求。 功能： 1：点击选择图片，弹出文件
编写Python程序，使用OpenGL实现用于直线裁剪的Cohen-Sutherland算法。
我们都知道在canvas 可以通过clip来实现剪裁功能，其步骤一般是先设置要裁剪的区域（路径），然后通过ctx.clip()的实现裁剪，裁剪之后，后续的绘制只能在裁剪的区域显示效果，比如如下一段代码，实现了一个圆形裁剪：
有些系统，因为应用场景的不同，需要的服务也不一样。比如Android Things，为了应对IOT的应用场景，它就裁剪掉了很多服务。下面介绍一下裁剪服务的方法。
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中，实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子，从而在推理过程中损害非增强数据的性能。 长按扫描二维码关注我们 一、前言&简要 为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugment），以提高增强图像的保真度。其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我
摘要：本篇从理论到实践介绍了广告场景中的图片相似度识别任务。首先介绍了背景，通过用户连续曝光相似广告素材图片的广告会影响用户体验引出图片相似度任务，同时介绍了google提供的“相似图片搜索”服务；然后介绍了基于phash算法的图片相似度识别，包括当前的基于phash算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题；最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别，作为图像类任务的百宝箱开源项目可以解决各类图像机器学习问题，重点介绍了其中的图片相似度识别子模块。对于希望解决图片相似度识别任务的小伙伴可能有所帮助。
盒模型是CSS的一种基础设计模式，定义了Web页面中的元素是如何被看作盒子来解析的，而每一个盒子又有不同的展示方法接下来我们将详细的介绍一下边框的高级属性：圆角边框、图像边框。
各位宝友大家好，今天给大家带来了 smartcrop.js ，它是什么呢？通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下：Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中，实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子，从而在推理过程中损害非增强数据的性能。
有一句叫：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已 这句话，在实际的应用中，让我体会很深，目前很多算法已经能到初步满足我们的需求，更多的时候是要花费大量的时间在处理数据上面，现实生活的数据经常是很难满足算法的基本要求，例如常见的样本不均衡问题的等，今天要介绍的就是1、固定区域图片裁剪；2、自定义裁剪图片
算法：图像任意裁剪是将图像裁剪成若干任意大小图像。 文献：LHL, 李红林. (2011). 基于投影法实现矩形窗口的任意曲线裁剪 random clipping of curves in rectangular windows based on the projection method. 云南民族大学学报:自然科学版, 20(2). Kurtz, B. D. , & Claiborne, S. J. . (1999). Efficient method for clipping numerous objects against an arbitrary clipping path. US. 链接：https://www.gaitubao.com/
基础模型是现代视觉识别系统中一个至关重要的关注点。基础模型的优劣主要从精度、速度或功耗等角度判定，如何设计模型应对复杂应用场景是非常重要的课题。
导语 一个帖子在用户点进去观看之前，能被用户捕捉到的信息只有封面缩略图、标题、作者等少量信息，这些因素直接决定了用户是否愿意点击该帖。一个好的封面能明显提高用户的点击欲，而对于不少UGC内容的帖子，用户也不会去指定封面，这时智能提取封面就显得尤为重要。 对于资讯类App，从文章的配图中选择1-3张图片并裁剪出适合区域作为封面，是一种很常见的场景。这里会涉及到两个问题：如何从多张图片中选择质量较高的前几张图作为封面？挑选出来的图片宽高比可能与封面要求的比例不符，如何从图中裁剪出适合的区域呈现给用户？ 本
PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
