int bw = bitmap.getWidth(); int bh = bitmap.getHeight(); ...
在TSINGSEE青犀视频平台中，EasyGBS和EasyCVR结构化智能分析平台都是支持告警上报功能的，当EasyGBS在底层数据收集上来后，在对原始数据解析增加了告警计算后将告警信息持久化，当监测有异常情况时...近期我们更新EasyGBS版本后，发现告警界面分页展示有问题，打开第一页和第二页存在内容一致的问题。 这个问题可能是后端没有对需要展示的数据做归类导致的。
Nginx的隐藏式跳转可以实现将请求跳转到另一个网站的页面，并且浏览器中URL保持不变。Nginx配置中需要使用rewrite规则。
垂直方向的比例 仍然保持不变 , 那就需要移动图片的位置 ; 如果放大图片就需要将图片往左上方移动 ; 如果缩小图片就需要将图片往右下方移动 ; 此时可以分析出 , 如果要实现 鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点..., 需要进行下面两个步骤的操作 : 保存当前鼠标指针指向的位置 , 以及鼠标指针指向位置对应图片中坐标位置的比例 ; 鼠标指针指向的位置不变 , 指向图片坐标比例不变 , 图片尺寸发生了改变 , 重新计算当前图片的放置位置..., 并设置图片位置 ; 这样图片缩放时 , 始终可以保证鼠标指向的部位保持位置不变 ; 1、保存当前鼠标指针指向的位置 首先 , 在类中定义如下成员字段 , pointer_x 和 pointer_y..., 再根据鼠标指针指向的位置和比例 , 结合图片缩放后的尺寸 , 重新计算画布偏移的位置 , 以达到鼠标指向的图片元素位置基本保持不变的目的 ; /** * 计算新的比例 *...; // 缩放后的图像宽度 double imageHeight = image.getHeight(null) * scale; // 缩放后的图像高度 // 计算整张画布宽度
通过组合不同的归一化中心矩，我们可以得到一个反应图像不同特征的不变函数，这个函数不随尺度、旋转、镜面映射(除了 h_1) 变化而变化； Hu 矩在归一化中心距基础上增加了旋转不变性； Hu利用二阶和三阶归一化中心矩构造了...7个不变矩,不变矩是一处高度浓缩的图像特征，在连续图像下具有平移、灰度、尺度、旋转不变性。...其具体定义如下： image.png 这7个不变矩构成一组特征量，实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有M1和M2不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物体的描述才是真正的具有旋转...**当密度分布函数发生改变时，图像的实质没有改变，仍然可以看做一个薄板，只是密度分布有所改变。虽然此时各阶矩的值可能发生变化，但由各阶矩计算出的不变矩仍具有平移、旋转和尺度不变性。...**通过这个思想，可对图像进行简化处理，保留最能反映目标特性的信息，再用简化后的图像计算不变矩特征，可减少计算量。
透视场和像素高度图对于图像编辑操作（如裁剪、旋转和平移）是不变的或等变的。因此，它们非常适合于为密集预测任务设计的神经网络模型。...Dense Field Estimation 作者提出了一种神经网络模型，用以从单张图像中估计两个密集场。像素高度和透视场表示的每个像素的结构以及平移不变性使它们非常适合神经网络预测。...具体来说，对于像素高度场中的每个图像像素，假设从相机出发指向该像素的射线穿过物体，物体前表面的入口点为 ，后表面的出口点为 。当射线多次穿过物体表面时，作者只考虑第一个入口和最后一个出口。...之后，计算相机焦距为 ，其中 是输入图像的高度。然后，内在矩阵 也估计为： 其中 是图像的主点，通常估计为图像中心。推导过程。图4提供了说明。...更具体地说，在不改变模型架构的情况下，作者将模型的目标从像素高度估计更改为遵循LeReS [60]中使用的损失的深度估计。
单目图像的视觉深度取决于物体在图像上的外观和位置，这是仿射敏感的。相比之下，属性深度高度依赖于对象的对象固有属性(例如尺寸和方向)，它聚焦于RoI内部的特征，这是仿射不变的。...与仿射敏感相反，属性深度对于任何仿射变换都是不变的，因为对象的固有特性不会改变。作者称这种性质为仿射不变量。 因此，作者使用两个独立的头部来分别估计视觉深度和属性深度。...如图3所示，作者在数据扩充中添加了随机裁剪和缩放策略，图像上的3D中心投影点遵循图像的相同仿射变换过程。视觉深度由图像上沿y轴的比例因子缩放，属性深度由于其关联不变的性质而保持不变。...图4 物体的深度流 3.5 损失函数 二维检测部分：如图1所示，对于二维目标检测部分，二维热图H表示图像上粗糙的物体中心，2D偏移O2d表示向粗糙2D中心的残差，2D尺寸S2d表示2D盒的高度和宽度。...当强制执行基于仿射的数据增强时，应该对视觉深度分别进行缩放，而属性深度不应因它们的仿射敏感性和仿射不变性而发生改变 如果在不缩放视觉深度的情况下改变属性深度，检测器甚至比没有基于仿射的数据增强的检测器的性能更差
img：图像数据，nparray 多维数组 x, y：整数，像素值，裁剪矩形区域左上角的坐标值 w, h：整数，像素值，裁剪矩形区域的宽度、高度 retval：裁剪后获得的 OpenCV 图像，nparray...多维数组 1.1 注意事项 Numpy 多维数组的切片是原始数组的浅拷贝，切片修改后原始数组也会改变。...Numpy 数组切片，当上界或下界为数组边界时可以省略，如：img[y:, :x] 表示高度方向从 y 至图像底部（像素ymax），宽度方向从图像左侧（像素 0）至 x。...crop()函数不会修改原始图像，而是返回一个新的裁剪后的图像对象。原始图像保持不变，如果需要保存裁剪后的图像，需要将其保存到文件或进行其他操作。...size = img.size print(size) # 准备将图片切割成9张小图片 weight = int(size[0] // 3) height = int(size[1] // 3) # 切割后的小图的宽度和高度
) ax[1].set_title(f'Transformed image {img.size}') ax[1].imshow(img) Resize/Rescale 此函数用于将图像的高度和宽度调整为我们想要的特定大小...例如，使用 CenterCrop 来返回一个中心裁剪的图像。...transform = transforms.RandomRotation(15) imshow(path, transform) Random Affine 这种技术是一种保持中心不变的变换。...transform = transforms.Grayscale(num_output_channels=3) imshow(path, transform) 颜色增强，也称为颜色抖动，是通过改变图像的像素值来修改图像的颜色属性的过程...Brightness 改变图像的亮度当与原始图像对比时，生成的图像变暗或变亮。
目标检测的平移和尺度不变性由边界框的位置和大小来反映。图像级预训练和对目标检测的对象级边界框之间存在明显的表示差距。...SoCo旨在在两个方面使预训练与目标检测保持一致: 预训练和目标检测之间的网络结构对齐; 引入目标检测的中心属性。...将每个对象proposal表示为边界框，其中（，）表示边界框中心的坐标，w和h分别表示相应的宽度和高度。 作者仅保留了满足以下要求的proposal：，其中W和H表示输入图像的宽度和高度。...2.3 Object-Level Contrastive Learning SoCo的目标是使预训练与目标检测保持一致。...分别使用在线网络和目标网络提取它们，如下所示： 在线网络后添加了一个projector 和 predictor 用于获得潜在嵌入，θ和θ都是双层MLP。目标网络后仅添加projector 。
图像序列中任意像素点的空间梯度可以分解为其范数和方向两部分。 当方向信息旋转改变时,梯度的范数保持不变。 Papenberg 等人(2006)提出将梯度范数作为另一恒定性假设。...为了在保持不变性的同时尽可能多地保留局部图像信息,Demetz 等人(2013)提出了一种新的 rank 变换———CRT(complete rank transform)。...census 变换对不同的局部图像块可能生成相同的签名向量,无法处理中心像素饱和的图像块,Rashwan 等人(2013)提出了一种对光照变化具有高度不变性的局部纹理描述子方向梯度直方图( histogram...为了在保持不变性的同时尽可能多地保留局部图像信息,Demetz 等 人(2013)提出了一种新的 rank 变换———CRT(complete rank transform)。...census 变换对不同的局部图像块可能生成相同的签名向量,无法处理中心像素饱和的图像块,Rashwan 等人(2013)提出了一种对光照变化具有高度不变性的局部纹理描述子方向梯度直方图( histogram
默认情况下，图像的内容框与图像的自然尺寸相匹配。 当我们为图像应用不同的宽度和/或高度时，我们实际上是在改变内容框的尺寸。如果内容框的尺寸发生变化，图像仍然会填充内容框。...object-fit: none none 属性允许图像保持其自然的原始尺寸。只有可以适应调整后的内容框的部分才是可见的。...none 值保持图像的正常大小，因此在容器中看不到图像的顶部、底部和两侧。 再次注意，默认情况下，图像的中心与内容框的中心对齐。...，改变图像的可见部分，使其永远不会扭曲。...object-position 为 50% 50% 意味着图像的中心与其内容框的中心在水平和垂直轴上对齐。
图 1 对于以文本为条件的图像编辑，现有的方法在保持输入结构和场景布局不变的情况下，在图像平移、风格转换和外观替换方面取得了令人印象深刻的编辑效果。...但是，这些方法通常无法在保持整体纹理和特征的同时改变姿态或视图，导致编辑结果不一致。...提出了一种具有精细设计的有效的互自注意力机制，在保持特征、纹理和身份的同时，改变姿势、视图、结构和非刚性差异。...实验 实验结果 通过直接修改文本提示，本方法可以合成内容一致的图像。这些合成图像包含的内容（前景物体和背景）与生成的源图像高度相似，且高度符合目标文本提示 P 。...而在高分辨率层中，目标布局可以保持不变，源图像内容只能在解码器部分进行控制时进行转换。因此，所提出的方法在 U-Net 的解码器部分经过几个去噪步骤后执行控制。
:]])[0][0] + 400 对图像高度大于400的行进行遍历(这样可以去除上方数字270以及小程序块的影响)。...np.nonzero()表示获取列表元素数值不为0的位置，第一个即为上顶点的高度值。 ? 接下来获取上顶点的宽度值。...为了跳过小白圈的影响，在上顶点高度的基础上加上80个像素大小。 然后往下方遍历，宽度值保持不变，直至找到像素值不为0的点。 便得到了方块的下顶点坐标。...// 2 # 绘制以方块中心点为圆心的圆 cv2.circle(canny_img, (x_center, y_center), 33, (255, 0, 255), 2) # 显示得到的图像 cv2...左图为边缘检测原图，右图为找到方块中心点并以中心点为圆心绘制圆形的图像。 / 02 / 跳动实现 现在结合之前模板匹配获得到的小跳棋位置，计算两中心的距离。 勾三股四弦五，便能得到两个中心的距离了。
如果一个概率分布图像上面那样形成一个钟形曲线，并且该样本的均值和中位数相同，则该分布称为正态分布或高斯分布。...由于曲线的宽度是前一条曲线的一半，因此高度加倍。范围改变为-2到2 (x轴)，这是前一张图片的一半。 图3 在这幅图中，sigma= 2 mu= 0。 将其与图1比较，其中sigma为1。...因此，曲线的形状与图2完全相同，只是中心移动到了3。现在最大的密度是3。 上面的四条曲线用不同的参数改变形状但曲线的面积保持不变。 概率分布的一个重要性质是，曲线下的面积积分为1。...同时，曲线的高度变高，以调整区域。 图7 相反，当sigma越大，范围就越大。所以曲线的高度变低了。 看看图6，曲线和范围的高度变化几乎与我之前在单变量高斯分布中显示的图相似。...最后，我们需要检验不同均值 我们来看看mu不同时图像的变化。 图12 在图12中，mu对于x1是0，对于x2是0。5。 看看图片上的范围。对于x2，曲线的中心从0开始移动。
旨在当屏幕尺寸发生改变时，程序能够自动适应屏幕，而不会造成重复性的适配工作。 其中，autoResizing和autoLayout是两种不同的屏幕适配技术。...autoLayout可以设置： 控件自身： 宽度； 高度； 和屏幕等比例宽高； 控件与控件之间的关系： 左对齐/右对齐/顶对齐/底对齐； 水平中心对齐； 垂直中心对齐； 文本底线对齐；...文字流式（fluid）：屏幕变大时，保持文字大小不变，随着屏幕变大，横向拉宽文字的显示区域。 为什么要保持文字大小不变？字体不是越大越好的。...保持字体大小在一定范围内，就是为了保证阅读起来比较舒服。 ? 控件弹性（flexible）：屏幕变大时，保持控件大小不变，随着屏幕的变大，横向调整控件的相对位置。...也就是说，在宽度跟随屏幕变大的时候，高度也等比地变大。 图片相对于图标来说，有更高的像素，所以拉大图片失真的效果并不明显。 ?
但是，如何在改变特定特征的同时保持其它无关特征不变，即进行特征的解耦，仍然是一个难题。...，从而进行图像到图像的转换，实现人脸姿态改变、人脸之间的线性插值等等功能，Image2StyleGAN 能够将图像反转回隐空间并且进行语义编辑。...以去除双下巴为例，该方法可成功地去除输入肖像图像的双下巴，同时很好地保持其它特征不变。 图 3：该研究的结果。前四行为参数连续调整的结果，后四行的每对图像中，左图为原图，右图为得到的结果。...与当前最优的面部编辑方法（SOTA）相比，该研究产生了更稳定和合理的结果，保持了面部特征的不变性，并且符合人脸结构。 图 4：方法对比。...2009 年于清华大学计算机科学与技术系获得博士学位，2009-2011 年为阿卜杜拉国王科技大学 (KAUST) 博士后研究员，2011 年 9 月至 2014 年 8 月在 KAUST 视觉计算中心担任助理研究员
相比已有模糊核估计方案，所提方案取得了显著性能提升；当与非盲图像超分方案组合后，将盲图像超分性能推到了新的高度。...---- Abstract 现有盲图像超分往往假设模糊核具有空间不变性，然而这种假设在真实图像中很好碰到：真实图像中的模糊核由于目标运动、虚焦等因素通常是空间可变的 。...合成数据与真实数据上的实验表明：MANet不仅优于空间可变与不变核估计，同时当与非常盲超组合后将盲超分性能提升到了新的高度。...相比现有方案，MANet优于空间可变与不变核估计方案，当与非盲超分方案组合后取得了SOTA盲超分性能。...这与我们的分析相一致：当模型具有大感受野时，它会将远离中心的像素纳入到核估计过程，造成核估计性能下降。大感受野并非空间可变核估计的期望属性。
0) 1.1经过卷积层 输入通道为1，输出通道为14，其他参数值不变(BATCH_SIZE,1,28,28) 1.2经过激活函数，只将张量中的为负数的值变为0，不改变shape，各维度不变(BATCH_SIZE...(BATCH_SIZE,28,14,14) 2.2经过激活函数，只将张量中的为负数的值变为0，不改变shape，各维度不变(BATCH_SIZE,28,14,14) 2.3经过最大池化层，将图片缩小，降采样...dim=1) # 计算分类后，每个数字的概率值 return output 针对于卷积神经网络具体的层和函数的作用理解: 1.卷积层：对图片信息进行抽象化 2.激活函数：激活函数...，非线性函数神经网络更好表达,保持shape不变， 3.池化层：池化降采样，将原图缩小，取最大或者取平均池化 4.全连接层：高度提纯，一个全连接层将卷积层提取的特征进行线性组合，第二个“实现了对输入的数据进行高度的非线性变换的目的...\t Loss : {:.6f}".format(epoch, loss.item())) epoch为循环的次数 optimizer.zero_grad()是对梯度进行初始化 output预测，训练后的结果
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