PathMeasure 官方文档 : https://developer.android.google.cn/reference/kotlin/android/graphics/PathMeasure
在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推导。
话说上次发了篇危言耸听的“WebFont 三宗罪”系列之一，今日来讲三宗罪之二：吹毛求疵的WebFont 渲染差异。为什么用上“吹毛求疵”这个修饰词呢？因为Jeff “钻研”了一番发现没有必要过于纠结于文字渲染差异这些。 在写这篇文章之前，我就感到头大了——WebFont 的文字渲染其实跟本地文字的渲染是同一原理，但对于文字渲染，虽然在过去看过N 多的文章，但让我总结一下我基本上是啥都说不出。那些如TrueType、OpenType、ClearType 等名词看后必忘，什么Windows 系统渲染方式跟Ma
在浏览大屏demo时发现样式中这两行代码 -webkit-font-smoothing: antialiased; -moz-osx-font-smoothing: grayscale; 对字体进行抗锯齿渲染使字体看起来更清晰 -webkit-font-smoothing: none | subpixel-antialiased:默认值 | antialiased:抗锯齿 -moz-osx-font-smoothing: inherit | grayscale:抗锯齿
大多数人都会玩拼图游戏。会得到很多小图像，需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是，你是如何去拼图的？同样地，将相同的理论投影到计算机程序上，以使得计算机也可以玩拼图游戏呢？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么不能给计算机提供很多自然风光的真实图像，并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢？如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起，那么如何给建筑物或任何结构提供大量图片并告诉计算机从中创建3D模型呢？
前面我们学习了Harris角点检测还有Shi-Tomasi角点检测等，如果我们要对有点的精度有更高的要求，就需要用到了亚像素级角点检测。其实在实际应用中可以看到，几乎所有的角点不会是一个真正的准确像素点。比如说我们得到的角点是（80，20），但是实际上是（80.223，20.789）。
在@font-face处理兼容中出现了一个#iefix这个东东？到底是神马东西呢？ 案例： 首先先了解关于@font-face的基本知识 1、@font-face 与 EOT 格式 之所以把它们放到
笔 setFlags 含义：这是一个标志，必须写在画的图形生成之前 用法： ①Paint paint = new Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG); ②Paint paint = new Paint(); paint.setFlags(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG); 分类 功能 Paint.ANTI_ALIAS_FLAG 抗锯齿标志 Paint.FILTER_BITMAP_FLAG 使位图过滤的位掩码标志 Paint.DITHER_FLAG 使位图进行有利的抖
import cv2 import numpy as np from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray from skimage.measure import ransac from skimage.util import img_as_float from matplotlib import pylab as pylab from skimage.feature import corner_harris, corner
sift是目前常用的local feature的描述子。sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生一些平移、旋转、仿射等匹配问题。因为早前自己要做一个图像拼接的问题，所以用到了sift。写这篇blog，是因为自己准备向CV进军，开始着手写blog来积累知识，这也是我第一篇blog，虽然这篇blog很简陋，纯属向sift致敬，但也方便一些初学者使用吧。以后也会不定期对自己的一些在CV的见解进行发表，希望能通过这个和大家相互讨论。如果您想对其原理有个透彻的理解，可以参考下面这篇blog，博主写的非常详尽 —— [ sift算法详解 ]
Support screen readers: 为 IntelliJ IDEA 启用屏幕阅读器支持。
在我们的页面中，经常会出现这样的问题，一块区域内的文本或者边框，在展示的时候，变得特别的模糊，如下(数据经过脱敏处理)：
至少很长一段时间内，我个人用的一直是pycharm，也感觉挺好用的，也没啥大毛病 但是pycharm确实有点笨重，啥功能都有，但是有很多可能这辈子我也不会用到，并且pycharm打开的速度确实不敢恭维，即使固态硬盘也只能快了那么一丢丢。所以就尝试了很多IDE工具，最终选择了Sublime 我也相信，通过我的介绍，你也会爱上它的. 首先其他语言有的sublime也必须得有，并且更好用，主要有： 集成代码分析 代码的自动补全 git功能的集成 Sublime command-line 工具 不过上述的的这些功
（还没推完公式先贴上matlab和c的代码 from官方文档） 因为官方的shift.m直接跑起来会出问题。我这儿改良了部分代码 改sift.m % [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) % % This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters: % imageFile: the file name for the image. %
https://github.com/aimerykong/predictive-filter-flow
有位小伙伴问我为什么他电脑上的文本看起来比较虚。我去看了下，发现他电脑上关掉了 ClearType。
开篇先上图，图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用，直观感觉deconvolution是一个upsampling的过程，像是convolution的对称过程。
角点 (corners) 的定义有两个版本：一是 两条边缘的交点，二是 邻域内具有两个主方向的特征点。
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey arxiv: 2001.05566
澳大利亚数字地球海岸线是一个大陆数据集，包括从 1988 年至今整个澳大利亚海岸线的年度海岸线和海岸变化率。该产品将澳大利亚地球科学组织的 "澳大利亚数字地球 "计划提供的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面上最具代表性的海岸线位置图。通过该产品，每年都可以对当地和大陆范围内的海岸线退缩和增长趋势进行研究，并绘制出历史上海岸线变化的模式图，并随着数据的不断获取而定期更新。这样，就可以把目前的沿岸变化率与前几年或前几十年观测到的变化率进行比较。前言 – 人工智能教程
本文介绍了浏览器渲染时，对于百分比宽度在渲染时出现的偏差，分析了出现偏差的原因，并提出了解决方案。在实际开发中，需要注意浏览器的四舍五入处理和浮点数精度问题，以保证布局的准确无误。
立体匹配是立体视觉研究中的关键部分（双目匹配与深度计算（三角化），直接法中也有一定关系）。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点，计算视差。通过建立一个能量代价函数，对其最小化来估计像素点的视差，求得深度。如图：双目视差与深度的关系
数字地球非洲海岸线 数字地球非洲海岸线是一个大陆数据集，包括整个非洲海岸线的年度海岸线和海岸变化率。这是一项临时服务，已经生成了2000年至2021年的数据，我们希望与用户一起改进和操作。
前面已经提及 goodFeaturesToTrack() 提取到的角点 只能达到像素级别，获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。这时，我们则需要使用cv::cornerSubPix()对检测到的角点作进一步的优化计算，可使角点的精度达到亚像素级别。
在响应式项目中，百分比的数值的应用越来越多，比如栅格化布局、背景定位、内边距等。以往对于这种数值，我们大都是直接采用计算器计算出来的数值。但这种数值有时会很长，特别是除不尽的数值如23.33333333%。数据不美观不说，关键对于这种小数位的位数应该如何取舍，一直以来都没有理论依据。 为了解决这个问题，我们需要先了解浏览器是如何处理这些小数位的。对于小数位的处理，不同的浏览器有不同的处理方法，主要有三种：处理成整数、保留4位小数或保留15位小数。现代浏览器基本支持保留小数位的处理。由于显示器是由像素单元组成
最近拜读了一下html5rocks上几位大神写的一篇关于CSS3动画性能优化的文章，学到了很多，在这里记录一下，其中的知识都是来源于这俩篇文章，我只是截取了其中比较关注的内容出来，原文地址High Performance Animations及Accelerated Rendering in Chrome
在 CSS 中，存在许多数学函数，这些函数能够通过简单的计算操作来生成某些属性值，例如在现代 CSS 解决方案：CSS 数学函数一文中，我们详细介绍了
很多新手都喜欢一个人完成项目，从项目的规划、搭建，到实施、debug、验收，一整套流程都是自己纯手完成，当然，对于提高自己的整体开发能力和自适应能力很有帮助。ok,不废话，下面开始介绍小白如何快速完成一个微信小程序。
Note. The following section is an informative description of the behavior of some current visual user agents when formatting paragraphs. Style sheets allow better control of paragraph formatting.
特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征的有效框架。然而，目前FPN-based的方法大多存在Channel Reduction的固有缺陷，导致语义信息的丢失。而融合后的各种特征图可能会造成严重的混叠效果。
上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack（）这个API函数能够获取图像中的强角点。但是获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档 https://xueyayang.github.io/pdf_posts/%E4%BA%9A%E5%83%8F%E7%B4%A0%E8%A7%92%E7%82%B9%E7%9A%8
写这篇文章，我是认真的，专门听了《走样》这首歌，寻找一下写作的感觉。俗话说，做人和唱歌一样，歌一定要唱完，人不可以做一半。所以，文章也不能只有一个开头。
本文作者：@董豪，来自帝国理工学院，现已入驻AI研习社社区。欢迎扫描文末社区名片关注他的个人主页，查看更多动态。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Dual_Super-Resolution_Learning_for_Semantic_Segmentation_CVPR_2020_paper.pdf
在上一篇博客中，介绍了有关CGPath绘制路径的相关方法，其中在View视图的drawRect方法中，已经使用过上下文将Path路径绘制到当前视图上，上一篇博客只是抛砖引玉，本片博客将更深入的介绍下有关上下文的更多内容。关于接胡搜啊CGPath应用的博客地址如下：
base-adapter Android 万能的Adapter for ListView,GridView等，支持多种Item类型的情况。 点击查看简单介绍 可以直接导入项目参考，在Android Studio中，使用Import Module进行导入，如下图： 单种类型Item listView.setAdapter(new CommonAdapter<Bean>(getActivity(), mDatas, R.layout.item_single_listview)
本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。
第一：也是最重要的，它占内存很小（就如同notepad++那般迅速打开，所以那款其实也不错~)。一般IDE比如WebStorm(它也是一款神器来着），Aptana(也比较常用),还有前后结合的Zend Studio 等都略显臃肿，打开太慢，耗内存太大。
http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/50529804
本文属于大牛分享，这个主题是我今天想到的，其实也心念念了很久，该主题是行业里的研究者对所研究方向的一种阶段性总结。跟着大佬们学习，真的是听君一席话，甚至十年书，有点读综述文章的意思。
Caffe2 - (二十三) Detectron 之 utils 函数(1) 1. blob.py # Based on: Fast R-CNN # Written by Ross Girshick # -------------------------------------------------------- """Caffe2 blob helper functions.""" from __future__ import absolute_import from __future__ impo
到目前为止，我已经通过4篇文章带你理解了传统立体匹配的基本原理和解决各种问题的经典思路。如果你还有疑惑，可以先回顾下面这4篇文章：
游戏开发并不需要局限于使用 Unity 或 Unreal Engine4 的用户。JavaScript 游戏开发已经有一段时间了。实际上，最流行的浏览器（例如Chrome，Firefox和Edge）的最新版本提供了对高级图形渲染（例如WebGL【https://get.webgl.org/】）的支持，从而带来了非常有趣的游戏开发机会。
在上一篇文章中，给天气APP添加了语音播报的功能，但是主页面要是想去切换城市除了已有常用城市以外，切换城市和搜索城市需要的操作都太多了，因此通过语音来搜索城市，然后查询天气无疑可以简化操作步骤。
【1】 Pricing cryptocurrencies : Modelling the ETHBTC spot-quotient variation as a diffusion process 标题：加密货币定价：将ETHBTC现货商数变化建模为扩散过程 链接：https://arxiv.org/abs/2111.11609
使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？
copy_pagecreate_similarcontent width heightfinishflushget_contentget_device_offsetget_fallback_resolutionget_font_optionsmark_dirtymark_dirty_rectanglex y width heightset_device_offsetx_offset y_offsetset_fallback_resolutionx_pixels_per_inch y_pixels_per_inchshow_pagewrite_to_pngfobj class ImageSurfaceSurface
偶然在github上看到Awesome Deep Learning项目，故分享一下。其中涉及深度学习的免费在线书籍、课程、视频及讲义、论文、教程、网站、数据集、框架和其他资源，包罗万象，非常值得学习。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】第25届ACM国际多媒体会议（ACM International Conference on Multimedia, 简称ACMMM）于2017年10月23日至27日在美国硅谷Mountain View隆重举行。自1993年首次召开以来，ACMMM每年召开一次，已经成为多媒体领域顶级会议，也是中国计算机学会推荐的A类国际学术会议热门方向有大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等等。 昨天我们分享了由ACM SIGMM China
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