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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/
Monica 是一款跨平台的桌面图像编辑器，使用 Kotlin Compose Desktop 进行开发基于 mvvm 架构，使用 koin 作为依赖注入的框架。
基于美学的图像裁剪（aesthetic image cropping）的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。
位图图像数据实际上一个像素阵列，其中每个像素代表了图像中的一个点。位图实际上只支持矩形区域的渲染，但是使用透明技术可以实现任意形状图像的渲染。开发者也可以对要进行渲染的图像进行旋转、切割等操作。
PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外，还有8种数据增广方式非常常用，这里对其进行简单的介绍和对比，大家也可以将这些增广方法应用到自己的任务中，以获得模型精度的提升。这8种数据增广方式在ImageNet上的精度指标如 图1 所示。
图像在我们日常生活中，可谓是随处都可见。智能手机的普及，让每个人都可以很方便的完成照片或视频的拍摄。虽然当前在手机上裁剪图片很方便，但是如果需要处理大量的图像，手工处理可能是很漫长、枯燥。让计算机去处理成千上万的的图片编辑，是最高效的方法。这回介绍一下使用Python如何完成图像裁剪。
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 。
如果要把深度学习开发过程中几个环节按重要程度排个序的话，相信准备训练数据肯定能排在前几位。要知道一个模型网络被编写出来后，也只是一坨代码而已，和智能基本不沾边，它只有通过学习大量的数据，才能学会如何作推理。因此训练数据其实和一样东西非常像！——武侠小说中的神功秘笈，学之前菜鸟一只，学之后一统江湖！
原作：Adam Kosiorek 安妮 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络的注意机制（Attention Mechanisms）已经引起了广泛关注。在这篇文章中，我将尝试找到不同机制的共同点和用例，讲解两种soft visual attention的原理和实现。 什么是attention？ 通俗地说，神经网络注意机制是具备能专注于其输入（或特征）的神经网络，它能选择特定的输入。我们将输入设为x∈Rd，特征向量为z∈Rk，a∈[0,1]k为注意向量，fφ（x）为注意网络。一
图像分类领域大佬众多，模型和论文更新速度也很快，很多数据集也早已经刷满，但回归到图像分类任务本体，大体的结构类似，一些经验也可以套用，因此记录下来，常看常新。
Photoshop是一款应用广泛的图像处理和编辑软件，其中的裁剪工具是其中的一个重要功能。本文将以Photoshop裁剪工具为探讨对象，深入介绍其功能和使用方法。
Cropping Images In The Browser With Vue.js
目前AlloyFinger作为腾讯手机QQ web手势解决方案，在各大项目中都发挥着作用。
jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架，是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript代码库（框架）于2006年1月由John Resig发布。
2018-06-15 13:21
PHPImagick是流行的PHP图像处理扩展，它提供了丰富的图像处理方法，可以用于处理图片尺寸、质量、颜色、效果等等。在本文中，我们将探讨一些常用的PHPImagick图像处理操作，包括缩放、裁剪、调整颜色、添加水印、添加滤镜等等。
定义在：tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.
AI矢量图软件是一款专业的矢量图形编辑软件，广泛应用于平面设计、网页设计等领域。该软件具有强大的绘图功能和高效的处理能力，可以帮助用户快速而有效地进行大规模矢量图绘制和图像编辑。同时，AI矢量图软件还提供了多种工具和插件的支持和文件格式的导入导出，增强了软件的灵活性和便利性。
遥感图像比较大，通常需要切分成小块再进行训练，之前写过一篇关于大图裁切和拼接的文章【目标检测】图像裁剪/标签可视化/图像拼接处理脚本，不过当时的工作流是先将大图切分成小图，再在小图上进行标注，于是就不考虑标签变换的问题。
Astute Graphics for Mac是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集，包含了全系列21种常用辅助功能，可以帮助你提高平面和矢量设计的效率！Astute Graphics mac版包括颜色控制、图形剪裁编辑、笔刷贴图材质纹理插件等工具，可以让用户在使用illustrator软件工作的时候得到更加方便的操作。
因为是“刚需”，所以网上早有无数的版本。有人已经用过，有人以后可能会用。有没有想过，类似这种小工具，其实你自己也可以实现。
[1] - 深度学习大讲堂 - 海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享
Astute Graphics是一款强大的ai创意插件合集，包含了Astute Graphics出品的全系列18套AI插件，提供了颜色控制、图形剪裁编辑、笔刷贴图材质纹理插件等工具，可以让用户在使用illustrator软件工作的时候得到更加方便的操作。
算法：图像随机裁剪是从1张图像随机裁剪200张图像，裁剪出图像的大小为 60x60，IoU大于等于th=0.5的裁剪框用红色标出，其它裁剪框用蓝色标出，IoU比对原始区域用绿框标出。
开发过程中我们经常会用到圆形的图片，作为头像、Item图标等等。笔者今天分享出自己常用的实现方式 —— 继承ImageView重写onDraw方法，手动裁剪。绘制完成后，使用方式就和普通的ImageV
文件上传在项目中，一般有两个用武之地，分别为设置用户的头像和上传附件。本节我们演示如果进行用户头像的上传。 因为一个用户单独并且唯一对应了一个头像，是一对一的关系，所以我们需要去给tm_users表添
Astute graphics是一个 Adobe Illustrator 的创意插件合集，包含多种常见辅助功能，可以帮你提升平面与矢量设计的效率，Astute Graphics 最新版本也与时俱进的更新了支持CC2017的全系列插件，包含ColliderScribe, DynamicSketch, InkQuest, InkScribe, MirrorMe, Phantasm, Rasterino, VectorScribe, WidthScribe几大插件，插件支持Illustrator cs4/cs5/cs6/cs7/cc2017，支持32、64位系统。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 NeRF 大家都很熟悉了，但是你听说过 LERF 吗？本文中，来自 UC 伯克利的研究者将语言嵌入到 NeRF 中，并在 3D 场景中实现灵活的自然语言查询。 NeRF（Neural Radiance Fields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF 的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与 3D 场景交互界面的构建。 但自然语言不同，自然语言与
这是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列，今天给大家推荐一个 JavaScript 开源的文件上传库项目——FilePond
大家好，我是渔夫子。本号新推出「Go工具箱」系列，意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。
流的前端jQuery 图像裁剪插件有Jcrop和CropBox，前者是将原图和需要裁剪的参数（裁剪的各点坐标，旋转角度等）传到后台，然后由后台完成实际的裁剪和后续操作。 CropBox实现功能相对较少，但操作更简单，它的原理是： 将裁减后的图片通过base64编码，然后转化为blob格式发送到服务器，服务器完成解码即可，官网介绍可以看github上的说明和Demo 核心js函数只有两个： getDataURL 将裁剪后的图片简单以base64编码后的结果，用于实时预览，当然也可以将它直接传到服务器，然后解码为png格式 getBlob 上传图片为Blob格式
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种用于图像生成的人工智能模型，它基于扩散过程。扩散过程是指，将一个图像经过多次迭代，逐渐变得模糊、扩散的过程。在这个过程中，图像的细节信息会逐渐消失，只保留下整体的结构信息。稳定扩散这个名字来源于这个过程的稳定性，即在扩散过程中，模型能够学习到图像的稳定特征，从而生成具有较高质量的图像。
为了解决这些问题，作者提出了YOLC（You Only Look Clusters），这是一个高效且有效的框架，建立在 Anchor-Free 点目标检测器CenterNet之上。为了克服大规模图像和不均匀物体分布带来的挑战，作者引入了一个局部尺度模块（LSM），该模块自适应搜索聚类区域进行放大以实现精确检测。 此外，作者使用高斯Wasserstein距离（GWD）修改回归损失，以获得高质量的边界框。在检测Head中采用了可变形卷积和细化方法，以增强小物体的检测。作者在两个空中图像数据集上进行了大量实验，包括Visdrone2019和UAVDT，以证明YOLC的有效性和优越性。
如果你已经有了一个图像转换的想法，希望在应用中使用，可以花上几分钟的时间，了解一下picasso-transformations这个三方类库。它是一个提供了各种Picasso转换的方法集合。对于你的实现来说，它非常值得学习。
近年来，目标检测取得了显著进展，尤其是随着深度学习的快速发展。目标检测器（如Faster R-CNN，YOLO，和SSD）在自然图像数据集（如MS COCO，Pascal VOC）上取得了卓越成果。然而，它们在航拍图像上的表现，在准确性和效率方面尚未达到满意水平。
虽然标题上已经标明了这个插件是收费的，不过 $17 的价格绝对超值，相信你看完它的功能演示你就会爱上它，它几乎满足了你对图片上传处理的所有需求。而且它还支持多种应用环境：jQuery, React, Angular (1.x and newer versions), VueJS, Bootstrap and Foundation。 先看看官网的特点说明： Slim Image Cropper 是一个跨平台的 JavaScript 图像裁剪和上传插件。 它有非常简单的设置和强大的功能，以及漂亮的动画体验。 F
选自GitHub 作者：Adam Kosiorek 机器之心编译 参与：Panda 神经网络中的注意机制（attention mechanism），也被称为神经注意（neural attention）或注意（attention），最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中，作者将尝试为不同机制和用例找到共同点，此外还将描述并实现两个软视觉注意（soft visual attention）机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 注意机制是什么？ 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一
1：Nivo SliderNivoslider：丰富的图片切换效果 官方网址： https://themeisle.com/plugins/nivo-slider 查看演示：https://www.helloweba.com/demo/nivoSlider/ 官方介绍：Nivoslider是一款基于jQuery的的，能实现多种切换效果的图片切换插件.Nivoslider提供了11种切换效果，支持多种参数配置和方法函数调用，使用简单，是一款非常理想的图片切换插件。 Nivo Slider提供16种过渡效果，
神经网络中的注意机制（attention mechanism），也被称为神经注意（neural attention）或注意（attention），最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中，作者将尝试为不同机制和用例找到共同点，此外还将描述并实现两个软视觉注意（soft visual attention）机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 注意机制是什么？ 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一个可以专注于输入内容的某一子集（或特征）的神经网络：它可以选择特定的输入。设 x∈R
神经网络中的注意机制（attention mechanism），也被称为神经注意（neural attention）或注意（attention），最近也得到了人们越来越多的关注。在本文中，作者将尝试为不同机制和用例找到共同点，此外还将描述并实现两个软视觉注意（soft visual attention）机制范例。本文作者 Adam Kosiorek 为牛津大学在读博士。 01 注意机制是什么？ 我们可以粗略地把神经注意机制类比成一个可以专注于输入内容的某一子集（或特征）的神经网络：它可以选择特定的输入。设
Astute Graphics 2020全系列AI插件 Mac版包含了Astute Graphics出品的全部AI插件，包含18个常用辅助功能，可以帮助用户提高平面和矢量设计的效率，不断提高你的设计工作流程。让图像处理工作更快速高效。完美兼容Adobe Illustrator2018- -2020，有需要的用户不要错过哦！
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。
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。
通过视频帧图片提取，图片批量裁剪，转换为BMP文件并取模，获得显示屏代码，基于STC32单片机，在8x8点阵LED模块上实现动画播放。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
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