执行菜单命令 文件/新建 可以新建一张图片，设置大小，颜色模式选RGB，网页图片一般选择72像素/英寸，如果图像要打印，可设为300/英寸。背景按情况选透明或白色。
我用的是PS CC 版本，教程中用到的除了界面和摆放位置不一样外，其他应该和低版本的都一样了。
说到通道，相信学过Ps的人都不陌生。“通道”在百度百科上的简介为：在photoshop中，在不同的图像模式下，通道层中的像素颜色是由一组原色的亮度值组成的，通道实际上可以认为是选择区域的映射。因此我们可以理解为通道就是具有相同颜色元素的集合。而掌握通道的使用对于磨皮、抠图等操作来说十分有用。接下来，就为大家介绍通道的基础原理及相关应用实例。
Photoshop中默认的单位是厘米，而在切图时需要的单位是像素 方法：启动Photoshop——选择编辑——选择首选项——选择单位与标尺——在弹出的单位与标尺设置对话框中将标尺的单位和文字的单位都设置成像素——设置完成后单击确定按钮
ctrl+shift+n 新建图层 ctrl+alt+shift+t 再次变化应用（附加新图层） crtl+e 合并图层 ctrl+t 快速缩放、自由变换 ctrl+j 快速贴入图层（选区内的画面为内容新建一个图层） 【 或】 画笔放大缩小（失灵时，ctrl+ 空格） crtl+shift+i 反向选择 ctrl+D 取消选区选择 ctrl+鼠标左键选择图层选区 载入选区 空格键拖动 选区没画好空格键拖动 区域内拖动 已经画好选区了 alt+鼠标滚轮、ctrl+加号 ctrl + 加/减
可以看到这有切片工具和切片选择工具，其中切片工具是拿来定位需要切的图像，而切片选择工具是用来选择的，当需要删除某些切片图像，则可以使用。
对于前端切图,相信很多小伙伴都不会陌生,但是对于新手,有时却很棘手,想着我本是来写代码的,你给我一张图干嘛的, 有时,或许你总奢望着UI设计师,把所有的图都给你切好,你只管撸码的,然而事实并非如此,有时候呢,设计师给我们的图,也并非是一成不变,往往也需要作一些调整,更改,完美的将UI设计图,进行还原实现产品经理的意图,是前端小伙伴职责所在,那么熟练简单的ps操作,就很重要了,虽然我们不是设计者,但是我们是具体的实现者,实现从0到1的过程,至于前端ps操作,绝大多数工作是简单的切图(抠图),测量,图片简单的处理,将图片利用web技术进行填充布局实现静态页面展现就可以了,至于,ps软件,我也只是停留在简单的使用,有时候,在一些群里,看到一些小伙伴,对于切图,有些畏惧,打开ps软件,无从下手,有时候呢,即使自己曾今,ps技术玩的很溜,但是只要一段时间没有去接触,就会很陌生,一些习以为常的技巧,忘得一干二净,非常苦恼,您将在本篇学会一些常用的奇淫绝技,完全可以胜任ps切图工作,今天,就我的学习和使用,跟大家分享一下自己的学习心得,如果你已经是老司机了,可以直接忽略,欢迎路过的老师,多提意见和指正
如果之前使用 切片工具 设置了多个切片 , 可以使用 切片选择工具 , 选择之前的切片 ;
photoshop是每个平面设计工作者都要掌握的一款软件，它功能强大，能胜任任何图片处理操作。通过下面几点来教大家怎么快速入门，步入平面设计领域：
安装包获取：http://jiaocheng8.top/ps.html?0idshjbkj 很多的设计师都觉得2022年PS都被磨平了菱角，我觉得是这样的，因为Adobe的工作效率也是高的可怕，202
本文介绍商汤科技在AAAI 2020 上的论文《Object Instance Mining for WeaklySupervised Object Detection》。
部分看了文章的设计师，来找我说怎么切图。sorry？在我的理解，这就是切图啊，但是他们所指的“切图”是，怎么把设计图制作成html页面。
ps：多日后的补充说明 部分看了文章的设计师，来找我说怎么切图。sorry？在我的理解，这就是切图啊，但是他们所指的“切图”是，怎么把设计图制作成html页面。 在我看来，现在人们对于前端都是有误区的。认为前端是切图的，（也确实是这么叫的，本人情感上很不愿意听前端被叫做“切图的”）所以也会误认为我的这篇文章是写给设计师的。 其实不然，这篇文章适用于计算机出身的前端甚至后端、对于ps等设计软件没有基础的人使用的，用来把设计师交于前端工程师的设计图稿或者psd源文件提取、整理，转化成布局页面时使用的图片。 再者
写在前边 这还是高三的时候暑假的时候学习这个软件时记的笔记呢，今天又在电脑上找到了它，总觉得不应该让他尘封在我的硬盘上，于是挂了出来。 温馨提示：比较乱，写给自己看的，看不下去，按ctrl+W 笔记内容 ps简介 可以用于合成。 可以三维 adobe bridge图像浏览器 可以直接将图片拖动到ps的编辑系统中。。但是是出于临时文件状态，还需要对他进行保存。。 网站上某些图片不能够拉动，但是可以利用截图功能来实现。。 两张图片同时拉倒一个文件中构成两个不同的图层。。打开文件的几种方法。。 ps数
来源 | Object Instance Mining for WeaklySupervised Object Detection
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这个小工具（PS插件）还是挺好用的，无需网络，直接在PS软件上面即可使用，支持Win与MAC版PS CS6以上版本，再也不用为分析图片配色发愁了，这个PS脚本插件可以搜一下“图片颜色分析识别PS插件Win/Mac版”即可找到。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
Excel 作为办公软件中使用最频繁的产品之一，是我们办公活动中必不可缺的一环。如果我们的系统中能够集成 Excel，相比会是我们一大亮点。
所以需要一些他的方法解决目标检测（多个目标）的问题，试图将一个检测问题简化成分类问题
目录 第一部分：Photoshop软件选区功能的详细阐述 第二部分：Photoshop2023下载教程 第三部分：adobe photoshop如何导入图片 题外话：上次拿不到第一好遗憾哦、这次加把劲
在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CNN做分类的时候使用softmax函数计算结果，损失为交叉熵损失
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不要吃惊。Android 12才刚刚正式推出没几个月时间呢，Android 13就已经来了。
抠图是图像处理中最常做的操作之一，也是中最为常用的技术之一。抠图其实并不难，只要你有足够的耐心和细心，只须掌握PS中一些基础知识就能完美的抠出图片。本文详细介绍PS种常用的5种抠图技术，分别是利用魔术棒工具、快速选择工具、磁性套索工具、多边形套索工具 、内容识别填充进行抠图，助你快速抠出你想要的区域。
SPP-Net全称Spatial Pyramid Pooling Networks，翻译过来就是空间金字塔池化网络。为什么这里会插进来一个SPP-Net呢？因为SPP-Net对R-CNN的进化有着比较大的影响。主要改进有以下两点：
希望想认真阅读的你可以听着这首悦耳的歌O(∩_∩)O 一、背景介绍 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分类），而且还要预测物体的位置，位置一般用边框（bounding box）标记，如图1(2)所示。而目标检测实质是多目标的定位，即要
前言 上周六有个群友@我说Gitee的反馈模块新增了截图功能，我就去体验了下，发现他们用的就是我的插件😁，本文就跟大家分享下这个插件，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。 插件地址与实现原理 本插件采用原生js实现，可以集成在任意一个web项目中，插件npm地址与GitHub地址请移步： js-screen-shot（npm）[1] js-screen-shot（GitHub）[2] 插件的实现原理请移步： 实现Web端自定义截屏[3] 实现Web端自定义截屏(JS版)[4] 在线体验本插件，可移步我的开源项目
作者：叶 虎 编辑：黄俊嘉 前 言 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型（详情见[这里](https://medium.com/comet-app/review-of-deep-learning-algorithms-for-image-classification-5fdbca4a05e2)）是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。但是现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并不准确。对于这
随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。
比起图像识别，现在图片生成技术要更加具有吸引力，但是要步入AIGC技术领域，首先不推荐一上来就接触那些已经成熟闭源的包装好了再提供给你的接口网站，会使用别人的模型生成一些图片就能叫自己会AIGC了吗？那样真正成为了搬运工了，而且是最廉价的。 生成图片技术更多是根据一些基础的图像处理技术来演变而来，从最基础的图像处理技术学习，你就能明白图片生成是怎么一回事。最近看了很多关于目标检测的文章和博客，也在学习AIGC技术，从基础手工设计特征到如今的深度学习模型，二者技术发展历史其实可以说是有比较共同性的。
目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务，其一是输出这一目标的类别信息，属于分类任务。其二是输出目标的具体位置信息，属于定位任务。
修补工具用于移去不需要的图像元素。修补工具的“内容识别”选项可合成附近的内容，以便与周围的内容无缝混合。
行人检测有两种方向，传统算法和基于深度学习算法。传统算法的典型代表有Haar特征+Adaboost算法，Hog特征+Svm算法，DPM算法。而基于深度学习的行人检测典型代表有RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列算法是现在使用的最广泛的基于深度学习的行人检测算法。
工地扬尘监测系统算法能够通过yolo网络框架模型，工地扬尘监测系统算法自动对区域的扬尘、粉尘颗粒进行实时监测识别，并及时进行预警，有效防止扬尘污染。工地扬尘监测系统算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将工地扬尘监测系统算法原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
Faster R-CNN是在R-CNN和Fast R-CNN的基础上提出的一种两阶段目标检测算法，其主要包括：
Adobe Photoshop是一种专业的图像编辑软件，广泛用于图像处理、修图、设计、版面制作等领域。
本篇论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，翻译过来就是针对高准确度的目标检测与语义分割的多特征层级，通俗地来讲就是一个用来做目标检测和语义分割的神经网络。
语义分割任务目标是输入一个图像，然后对每个像素都进行分类，如下图左，将一些像素分类为填空，一些分类为树等等。需要注意的是，语义分割单纯地对每个像素分类，因此不会区分同类目标，比如下图右边有两头牛，但是分类的结果中不会将两头牛区分开来，而是一视同仁，这也是语义分割的一个缺点。
blog.csdn.net/l7H9JA4/article/details/79620247
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 16 个在目标检测任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-C
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平，在github都给出了基于Caffe的源码。
对于一张图片，R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域，然后每个候选区域被resize成固定大小（227×227）并送入一个CNN模型中，使用AlexNet来提取图像特征，最后得到一个4096维的特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。训练样本为(P,G)，其中P=(Px,Py,Pw,Ph)为候选区域，而G=(Gx,Gy,Gw,Gh)为真实框的位置和大小。G的选择是与P的IoU最大的真实框，回归器的目标值定义为：
计算机视觉是一门研究如何对数字图像或视频进行高层语义理解的交叉学科，它赋予机器“看”的智能，需要实现人的大脑中（主要是视觉皮层区）的视觉能力。
未系安全带识别系统通过python+yolo智能视频分析技术，未系安全带识别系统对画面中高空作业人员未系安全带行为进行监测，未系安全带识别系统监测到人员未穿戴安全带时，未系安全带识别系统立即通知后台人员及时处理触发告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。
原理：我们利用Photoshop的椭圆选区工具，将未选择的区域删除，就得到了我们想要的效果啦。
Faster-RCNN是Fast-RCNN的后续版本，主要针对Fast-RCNN速度过慢进行优化。在Fast-RCNN中，速度的瓶颈主要是用于生成候选区域的Selective Search过程。在Faster-RCNN中，候选区域的生成使用RPN网络，且共享的使用了卷积产生的特性，由此将候选区域的生成方式纳入神经网络的范畴下。该系统有以下部分构成：
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