一张较小的图片test01.jpg(小于8kb)，一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb)
老板让做一个在线服装定制的网站，可合成服装的效果图遇到了难处，如果是单纯的图片叠加也比较简单，前端合成的话使用canvas 两张图片合成在一起就可以了
号外！号外！现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了！本文将为大家介绍「face-api.js」，这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块，它实现了三种卷积神经网络（CNN）架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
http://blog.portswigger.net/2016/12/bypassing-csp-using-polyglot-jpegs.html
如果我们希望在项目中使用less、scss、stylus来写样式，webpack是否可以帮助我们处理呢？ 我们这里以less为例，其他也是一样的。
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
网页中经常需要一种js效果，就是鼠标经过某张图片，图片去色。为了不加载两张图片（一张彩色和一张灰色），在网上找到了一些方法。
在前面几篇文章中，我们已经学会基础的运用webpack与webpack-cli从0到1搭建一个简单的react或者vue工程应用，这其中我们使用了加载文件，我们在之前处理文件使用file-loader或者url-loader处理，url-loader主要是可以针对图片文件大小进行有选择的base64压缩，在webpack5中可以用内置的Asset Modules来处理图片资源
最近做到相关的项目，由于项目使用html2canvas，但是不支持css mask属性，故，利用php后台来裁剪。
某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性，进行我们需要的处理：删除同一张图片、标记盗版等。 如何判断是同一张图片呢？最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档，其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的，如果是这个txt文档的完全复制版，那他们的MD5值是完全相同的。但是，一旦改变副本的内容，哪怕只是副本的缩进格式，其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件，如果是一张经过调色或者缩放的图片，根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。 那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢？比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。
众所周知，在客户端向服务器发送AJAX请求时，会有一个等待服务器响应的过程，在网络环境好而且服务器负荷小的时候，业务逻辑不大太复杂的请求可能一下子就处理完并返回响应结果了，但当网络环境不理想或请求涉及到大量的运算时，服务器响应的时间或许就会比较漫长了，特别对于正在操作，正期待操作结果的用户来说，这段等待时候是无比的漫长，如果你没有过这样的操作体验，你回想一下约会时别人迟到的时候或有急事出门时在公交站苦苦等车的滋味，相信你就能感同身受了，而让用户忍受如此煎熬，对于强调用户体验的Web2.0时代，是大忌，是追求“为用户创造价值，让用户享受电子商务所带来的方便快捷”为宗旨的我所不能接受的。虽然，我不能改变客观环境因素带来的长响应时间，但我可以告诉用户系统正在做什么，让他们感受到，系统很在乎他们的感受，并愿意亲切地和他们交流的，而不是传统的软件那样，死板、霸道、冷冰冰的，好了，不多说大道理了，看看我的做法吧。
一、初识卷积网络结构 01 概览 前面已经做过手写体识别的任务。之前我们只是使用了两层的全连接层，或者根据喜好多加几层。我更喜欢把这样的结构叫做多层感知机，即使用到了一些现代的权重初始化方式，更好的激活函数reLU等，我还是倾向于叫做多层感知机。 对于前面的这个手写体的识别任务，我们一开始就把图片展开成了一个一维的向量来做的（要是你有印象的话），虽然效果还行，但是却忽略了很重要的一点，那就是位置关系。 以这个喵的图片为例，我们的任务现在是想识别这只猫，按照之前的做法就是把这幅图片弄成一个一维向量，然后
摘要：本篇主要介绍了多模态学习模型VILT几个实用的源码实践，包括使用VILT预训练模型获取pretrain embedding、微调VILT、VILT模型预估Inference、VILT掩码模型、使用VILT根据图片找到语义匹配的文本和使用VILT根据两张图片和一条文本判断是否匹配。对于希望将VILT模型应用到业务实践的小伙伴可能有帮助。
手动canvas是不可能的，我选择调库hhhh，Photo Sphere Viewer。 看官方示例，还是非常易用的，就是有其他的一些依赖包需要自己找一下。
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片，你希望他能输出一个很小的值，如果你放进两个长相差别很大的人的照片
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
第一篇文章链接：模仿天猫实战【SSM版】——项目起步 第二篇文章链接：模仿天猫实战【SSM版】——后台开发 总结：项目从4-27号开始写，到今天5-7号才算真正的完工，有许多粗糙的地方，但总算完成
最近在做一个和对象识别相关的项目，由于团队内技术栈偏向 JavaScript，在已经用 Python 和 Tensorflow 搭建好了对象识别服务器后，为了不再增加团队成员维护成本，所以尽可能将训练和识别之外的任务交给 Node.js 来做，今天要讲到的图片预处理就是其中之一。
参考官方文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/component/
本教程主要讲解如何实现由Leon A. Gatys，Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的 Neural-Style 算法。Neural-Style或者叫Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。这个算法使用三张图片，一张输入图片，一张内容图片和一张风格图片，并将输入的图片变得与内容图片相似，且拥有风格图片的优美风格。
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
使用ImageMagick再对某些TIFF图做转换时，偶尔会遇到这种情况 ··· [root@localhost lpf]# convert 780073.tif 780073.jpg ··· 调用命令之后，发现图片生成了两张，分别是780073-0.jpg 780073-1.jpg
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》，本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
大家应该都很熟悉 点击滑块然后移动到图片缺口进行验证 现在越来越多的网站使用这样的验证方式 为的是增加验证码识别的难度 那么 对于这种验证码 应该怎么破呢 接下来就是 打开 b 站的登录页面 http
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是图像像素运算 outline 算术运算 加，减，乘，除 应用：调节亮度，调
一系列的大小相等的图片平铺，利用CSS布局只显示一张图片，其余隐藏。通过计算偏移量利用定时器实现自动播放，或通过手动点击事件切换图片。
将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种：
\usepackage{graphicx} \usepackage{subfigure}
写在前面的话：有的读者提意见“文字太多，图片太少，不活泼可爱”，我已经尽力了。 1.一张图理解“页面路由” 这就是页面路由，很古老的J2EE开发，一般一个页面路由就对应一个jsp——我菊花厂很多产品就这样。 2.再用两张图理解“前端路由” 在WebAPP的世界里，单页系统比较常见。 单页系统的好处？快、动效多，超不多就这些优势吧。 这样给用户一个困扰，怎么在界面上点了半天，浏览器的地址为啥没变呢？ 而且这种困扰通常会误导用户按一下F5，页面就刷新了。。。 于是HTML5推出了一个特性——Histor
结构相似性指标（structural similarity index，SSIM index）是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像，另一张为失真后的影像，二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标，像是峰值信噪比（PSNR），结构相似性在影像品质的衡量上更能符合人眼对影像品质的判断。
现在网页中图片随处可见，但避免不了有时会出现图片资源失败的情况，在谷歌浏览器中就会显示这样
我们把第一张图片对应的直方图称为PsOrg，第二张很匹配的称为PsMa，第三张对应的直方图称为PsNonMa。请原谅我把c++命名习惯放到Matlab里面来了。然后我们要做的就是计算第二张图片与原图（第一张图片）之间的巴氏距离，以及第三张图片与第二张图片之间的巴氏距离。反正，结果是这样的：
点云的获取方式有多种，比如三维成像传感器、Lidar激光探测与测量、逆向工程等... 对于寻常百姓家，后2者的成本是十分昂贵的，所以我们可以尝试玩一下自己搭建三维成像传感器中的一种——3D线激光，一个单目相机，一个激光足矣。
在这个多逝之秋，禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗，顿感无比感慨。金庸先生的武侠，影响了好几代人。沧海一声笑，滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝，先生一路走好！
作者也很nice地给出了自建的数据集，包括1116张无妆图、2720张有妆图，在官方网站提供了下载链接
给定一组数字，表示扑克牌的牌面数字，忽略扑克牌的花色，请安如下规则对这一组扑克牌进行整理。
为了节省版面，我们通常会将多张图片合成一张图，在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
大家好，欢迎大家来到本节课。本次课给大家分享人脸识别的算法。从这里开始，我们就先看一下人脸识别算法所面临的挑战吧。
前两天在浏览 苹果 16寸 营销页面[1] 的时候，发现了几个比较有意思的交互，心里想着自己虽然是一个穷逼，但是知识是无界限的呀，于是便研究了一波。
本文从另外一个角度解读，澳洲国立大学郑良老师实验室CVPR 2021新工作《Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer》。一般而言，我们需要同时利用 两张图片 完成图像的风格迁移（style transfer）：一张图片指导内容（content）；一张图片指导风格（style）。在本文中， 我们探寻如何在仅利用一张图片作为内容指导的情况下，通过训练好的模型作为指导，将该图片迁移至一种未曾见过的风格。我们首先展示一些示例结果，如下图，在只利用目标（target）图片的情况下，我们可以将其有效迁移至未曾见过的源（source）图片风格。
光影字是一种通过模拟自然光线照射和阴影效果，使文字看起来具有立体感和逼真感的设计风格。
安装好 pygame 在第一次使用 pygame 的时候，pyCharm 会自动 install pygame。
二年前，我写了《相似图片搜索的原理》，介绍了一种最简单的实现方法。 昨天，我在isnowfy的网站看到，还有其他两种方法也很简单，这里做一些笔记。 一、颜色分布法 每张图片都可以生成颜色分布的直方图（
每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。
HTML5学堂：水平垂直居中在项目开发中可以算是比较常见的吧，所以之前也给大家分享了HTML+CSS水平垂直居中的实现方法。今天主要给大家分享网易NEC里面是如何实现水平垂直居中。 网易NEC是什么？ NEC是网易（杭州）前端CSS开源项目代号，它为您提供漂亮简单的样式解决方案，包括了规范、框架、代码库、插件等内容，致力于为前端开发人员提供高效率高质量的前端页面开发解决方案，提高多人协作效率，也为非专业人员提供快速制作网页的解决方案。 搭建基本的结构 <!doctype html> <html> <head
前台花费了大部分的时间，不仅仅是繁杂的样式和页面需要自己去编写，业务逻辑也比后台要复杂一些，因为是模仿，所以大部分的 CSS 我都是参照着天猫官网写的（利用FireFox来查看元素和元素样式）：
公众号开通了小半年，一直也不知道写点什么，身为一个只会撸码的程序猿，每天写bug，改bug，成了一个循环。写文章这种事，好像离我很遥远。最近一段时间关注了很多技术号，在拜读各位大神的文章时，受到了不少启发。所以也就想着分享一些自己做的东西。
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
这次不比上次了，我搜罗了一堆资料，全是什么人工智能领域的图像识别，AI识别之类的，没有能够符合我需求的，看来CV大法这次是失策了。
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