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当位图宽度不能被4整除时，为什么这个边缘检测器不能正常工作？

当位图宽度不能被4整除时，边缘检测器不能正常工作的原因是由于边缘检测算法通常使用的是卷积操作，而卷积操作在处理图像时需要以固定大小的窗口进行滑动计算。当位图宽度不能被4整除时，可能会导致窗口在图像边缘处出现截断或者重叠的情况，从而影响边缘检测的准确性。

具体来说，边缘检测算法通常使用的是Sobel、Prewitt、Canny等算法，它们都是基于图像的梯度计算来寻找图像中的边缘。这些算法在计算梯度时，需要使用一个固定大小的窗口，在窗口内进行卷积操作来计算梯度值。而当位图宽度不能被4整除时，窗口的大小可能无法完整地覆盖到图像的边缘区域，导致边缘信息无法被正确地捕捉到。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

对位图进行预处理：可以通过在位图的边缘处添加像素或者进行填充，使得位图的宽度能够被4整除。这样可以保证窗口在边缘区域的完整性，从而确保边缘检测器的正常工作。
调整边缘检测算法：可以针对位图宽度不能被4整除的情况，对边缘检测算法进行适当的调整。例如，可以调整窗口的大小或者采用其他的边缘检测算法，以适应不完整窗口的情况。
使用其他图像处理技术：除了边缘检测算法，还可以考虑使用其他的图像处理技术来处理位图。例如，可以使用图像插值算法对位图进行缩放，使得位图的宽度能够被4整除，然后再进行边缘检测操作。

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异常 IilegalStateException 当该位图不可改变时 public Bitmap extractAlpha () 返回一个新的位图，该位图从源图中捕获了alpha值。...DisplayMetrics的目标密度值调用getScaledWidth(int) public int getScaledWidth (int targetDensity) 一个方便的方法，它能返回被像素密度因子整除后的位图宽度值...这个位图被标记为“死的”，意味着如果getPixels()或setPixels()被调用，一个异常会抛出，且它不画任何东西。这个操作不可翻转，所以只有当你确信这个位图没有更多的用处时，它才能被调用。...public void setDensity (int density) 指定位图的密度。当位图被画到一个有密度的画布上时，它会缩放到合适的比例参数 density 该位图的密度缩放因子。...通常这个值等于位图宽度，但它可以更更大(或负数) X 被写入位图中第一个像素的x坐标。

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你应该知道的折叠屏手机适配

…… 开发同学页面是否显示正常？是否按产品和设计的预期显示？ …… 因此对于我们开发同学来说，对折叠屏的适配首先要确定一个预期，即要先确定好交互和设计，才能评估工作。...4.断点 ? 断点可以看做是临界点，比如屏幕宽度小于这个宽度时显示一个样式，大于这个宽度时显示另一样式。...这就是为什么要有最大/最小值。例如，如果宽度为 100%，最大宽度 1000px，那么内容就会以不超过 1000px 的宽度填充屏幕。...注意：Max-width和min-widht要设置合理，不能太大也不能太小。如京东首页和优酷首页就遵循了这个原则： ? ? 6.嵌套对象 ?...但你要时刻牢记图标尺寸——未经过优化的图片不能传到网上。另一方面，矢量图通常比较小，不过部分比较老的浏览器可能不支持矢量图。还有，如果图标有很多曲线，那有可能会比位图还大，所以要明智取舍。

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基础 | 这些年我用过的一些CSS技巧

1 负边距实现两边贴边的自适应布局这个看起来是一个很普通的四列布局，但要求是自适应宽度大小，而且两边的图片还要和边缘对齐，图片和图片之间还有有相同的间隙，这样光把空间平分成4份是不够的，还要在外层的两边扩展出一些空间来...取代占位图片之前对于这种自适应宽度的图片列表，如果在没有加载完的时候，图片区域是没有高度的，所以我们会设置一张等比例的占位图片，用占位图片撑起图片区域，但这样又多了一个图片请求，幸好有padding-top...4 自定义文件上传控件样式这个是一个很古老的话题了，每个浏览器下面的文件上传控件都不一样且不能定义它的样式，我们为了它能好看一点可谓绞尽脑汁，估计透明法是使用最多的一种办法了，代码如下：但这个方法有个弊端...，因为在某些浏览器下文件上传控件是没有办法定义大小的，当设计师把按钮设计的比较大和长的时候，点模拟按钮有可能点不到透明的文件上传控件。...5 媒体查询写hack 之前在做一个活动时，要求在高级浏览器下面实现一些动画效果，使活动页面有更好的体验，当时使用了opacity属性让部分元素先隐藏，但由于ie9不支持动画，所有在ie9下面opacity

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Android中的Bitmap的详细介绍

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ARM-CPU150FPS | PicoDet助力移动端达到超实时检测（强烈建议工程人员学习）

当输入尺寸为320时，在移动ARM CPU上达到123 FPS(使用Paddle Lite时达到150 FPS)。...问题是轻量Anchor-Free检测器通常不能很好地平衡精度和效率。...为了解决这个问题，增加了depthwise卷积和pointwise卷积，在stride=2时整合不同的通道信息(图3a)。...例如，0.5表示宽度按完整模型的0.5缩放。通道数可被8整除，可以提高硬件设备上的推理速度。因此，首先用每个阶段块的通道数训练完整的模型，而不是使用原始模型中的通道数。...余弦学习速度平稳下降，有利于训练过程，特别是当Batch-Size较大时。过多的数据增强会增加正则化效果，使训练对轻量模型的收敛更加困难。

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还没听过“无锚点框(no anchor)”的检测算法？看看这篇吧！

考虑到单一中心点的不确定性，在图（c）中我们还定义了一个高斯掩码，用以降低中心点周围负样本的权重，这点将在定义损失函数时进一步介绍。 ? 值得一提的是，目标尺度可以定义为目标高度和（或）宽度。...由于正样本周围的负样本距离中心点非常近，很容易被标注误差所干扰，因此直接将其指定为负样本会给检测器的训练带来困扰。...当对比的方法都在 Citypersons 上预训练时，CSP 取得当前最好的平均漏检率 3.8%。...后续工作为了进一步验证 CSP 检测器的通用性，本文作者还进一步在 WiderFace 人脸检测数据集上做了后续实验。...但对比跨库测试结果可以看出，在一个库上采用的锚点框配置，离开这个库可能会存在已配置好的锚点框的适用性问题。

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CVPR 2019 | CSP行人检测：无锚点框的检测新思路

例如近些年基于 CNN 的边缘检测方法取得了很大的进展，它们揭示了 CNN 可以获得非常连续且光滑的边缘，也说明 CNN 比传统方法具有更强的抽象能力。...考虑到单一中心点的不确定性，在图（c）中我们还定义了一个高斯掩码，用以降低中心点周围负样本的权重，这点将在定义损失函数时进一步介绍。 ? 值得一提的是，目标尺度可以定义为目标高度和（或）宽度。...由于正样本周围的负样本距离中心点非常近，很容易被标注误差所干扰，因此直接将其指定为负样本会给检测器的训练带来困扰。...当对比的方法都在 Citypersons 上预训练时，CSP 取得当前最好的平均漏检率 3.8%。...但对比跨库测试结果可以看出，在一个库上采用的锚点框配置，离开这个库可能会存在已配置好的锚点框的适用性问题。

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中科大提出PE-YOLO | 让YOLO家族算法直击黑夜目标检测

大量的检测器被提出，针对基准数据集的性能也取得了令人满意的结果。然而，大多数现有的检测器都是在高质量图像和正常条件下进行研究的。...许多暗光增强模型被提出来恢复图像细节，减少恶劣光照条件的影响。然而，暗光增强模型的结构较为复杂，这不利于图像增强后检测器的实时性能。...这些方法大多数不能与检测器进行端到端的训练，需要有配对的暗光图像和正常图像进行监督学习。在暗光条件下的目标检测也可以看作是域自适应问题。一些研究者采用对抗学习将模型从正常光到暗光进行转换。...在每个高斯金字塔操作后，图像的宽度和高度减半，这意味着分辨率是原始图像的1/4。显然，高斯金字塔的下采样操作是不可逆的。...在重建图像时，作者只需要执行公式(2)的逆操作，即可恢复高分辨率图像。作者通过拉普拉斯金字塔获得了不同尺度的4个组件，如图3所示。

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在家做核子研究：怎么DIY一个粒子检测器

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曲线检测器是否为可解释性带来了出路？

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