这是一个实验中的功能,用于设置元素上遮罩层的图像. 一.Values none:默认值,透明的黑色图像层,也就是没有遮罩层. <mask-source>:<mask>或CSS图像的url<image>图片作为遮罩层 二.语法: .demo1 { background : url("images/logo.png") no-repeat; -webkit-mask : url("images/mask.png"); } 三.效果图:

Jquery.barrager.js插件,可以去网上下载!下载完后,就把下载文件中的js文件.css文件.图片文件.等等等文件全部拷贝到你们自己的项目中去,千万别拷贝漏了,如果你怕拷贝漏了什么,那就把所有的文件夹都拷贝到你自己的项目中去!  先看我们要做成什么样的效果:如下图 barrage.jsp页面 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding=&q

AI智能弹幕(也称蒙版弹幕):弹幕浮在视频的上方却永远不会挡住人物.起源于哔哩哔哩的web端黑科技,而后分别实现在IOS和Android的app端,如今被用于短视频.直播等媒体行业,用户体验提升显著. 本文除了会使用Flutter新方案进行跨端实现,同时也会讲解如何将一段任意视频流使用opencv-python处理成蒙版数据源,达成从0到1的前后端AI体系.先来看看双端最终运行效果吧: 自行clone源码打包:Zoe barrage IPhone运行录屏:点这里 APP运行截图: 实现流程目录

Danmmu Player是一个具备弹幕功能的Html5视频播放器.我们在观看视频的时候,可以对视频发表自己的观点,当点击发送按钮后,发表的内容会在视频屏幕上以彩弹的形式发出,并做滚动展示动画效果,即视频弹幕功能. 查看演示 下载源码 如何使用 Danmmu Player需要依赖jQuery,因此首先需要加入相关css和js文件. <link rel="stylesheet" href="css/main.css"> <script src=&qu

    前一篇文章讲述了Android拍照.截图.保存并显示在ImageView控件中,该篇文章继续讲述Android图像处理技术,主要操作包含:通过打开相冊里的图片,使用Matrix对图像进行缩放.旋转.移动.对照度.亮度.饱和度操作,希望对大家有所帮助. 一. 显示打开图片     首先,设置activity_main.xml布局例如以下所看到的: <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/and

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此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape

openseadragon.js 是一款用来做图像缩放的插件,它可以用来做图片展示,做展示的插件很多,也很优秀,但大多数都解决不了图片尺寸过大的问题. 艺术品图像展示就是最简单的例子,展示此类图片一般要求比较精细,所以图片尺寸很大,如果按照普通的方式直接将整个图片加载,要耗费巨大的带宽. openseadragon.js 即为此而生,它展示的图像,必须经过切割处理,当放大图像时,才去加载更大的尺寸,真正做到了按需加载. 值得一提的是,openseadragon.js是微软公司的一款开源产品,非常

[编者按]本篇文章的作者是 Joyce Echessa--渥合数位服务创办人,毕业于台湾大学,近年来专注于协助客户进行 App 软体以及网站开发.本篇文章中,作者介绍通过 React Native 框架构建一个示例应用的开发过程,使得网络技术和移动开发碰撞出绚丽火花! React Native 简介:用 JavaScript 搭建 iOS 应用 (1) 在 render()函数中,使用 TabBarIOS 组件创建一个分页列.别忘了添加你使用的组件到解构赋值中,否则以后调用都需要使用完整名称,比

写给读者的话^_^: 众所周知,基于Highcharts插件生成的svg图片组(注意这里鄙人指的组是若干图有序组合,并非一张图片,具有业务意义)导出为PDF文档是有难度滴.鄙人也曾“异想天开”用前端技术拍个快照然后转换为pdf文件导出,后来因为能力有限未能完美实现.因此,参照互联网已有的经验和做法,创造出一套较为有操作性的方案,详情见下文. ---------------------------------------------------说正事儿分割线--------------------

CNN介绍 与之前的神经网络不同之处在于,CNN明确指定了输入就是图像,这允许我们将某些特征编码到CNN的结构中去,不仅易于实现,还能极大减少网络的参数. 一. 结构概述 与一般的神经网络不同,卷积神经网络尤其特殊之处.一般的神经网络每一层与前一层之间采用全连接:一层中的神经元之间也是互相独立的,并不共享权值:最后一层全连接层陈伟输出层,在分类任务中出表示类别得分.CIFAR-10中图像是32*32*3=3072,所以,与输入相连的第一个隐层的每个神经元的参数都有3072个,如果图像尺寸更大,那

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程. 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割. 可以使用图片中的特征来

Deep 360 Pilot Learning a Deep Agent for Piloting through 360° Sports Videos 源码.数据集和视频演示 ego-centric(以自我为中心的) 背景: 看360°运动视频需要观察者连续选择视角,通过一系列的鼠标点击或头部运动 解决方案: 叫作deep 360 pilot的方法(基于深度学习的方式在360°运动视频里进行导航) 自动帮用户选择合适的视角的代理人 每一帧,代理人观察全景图,结合之前帧的视角得出下一个最合适的视

创建从一个窗口弹出多个子窗口的结构叫MDI窗体结构 如果不按MDI结构管理,最简单的做法是: 在窗体A上添加菜单或按钮,在菜单或按钮事件中添加弹出B窗体代码: B b = new B(); b.show() 这样A与B没有任何关系,有多少个弹出窗口任务栏上就有多少个图标,父窗口最小化时其余窗口没有任何变化.这样比较凌乱. 但好处是弹出窗口的位置和大小与父窗口没有约束关系,弹出窗口可以在父窗口之外显示. 稍改进的方法(可能是比下方改进MDI还好的方法) B b = new B(); b.show(

目录 概述 代码 小结 概述 这是关于 Swoole 学习的第三篇文章:Swoole WebSocket 的应用. 第二篇:Swoole Task 的应用 第一篇:Swoole Timer 的应用 什么是 WebSocket ? WebSocket 是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议. WebSocket 使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据. 在 WebSocket API 中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就直接可以创建持久性的连

原文链接:caffe Model的可视化 snapshot: 6000       一个在线可视化小工具:http://blog.csdn.net/10km/article/details/52713027       Place205 Model集结地:http://places.csail.mit.edu/downloadCNN.html 参考文章:深度学习之可视化-ZfNet去卷积     前言 由来已久,ANN方法被称为模式识别里面的"黑盒"方法,因为ANN模型不能使用明确的函

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下

本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移. 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化(权重值缩放到0-255之间)可以发现: 第一层的滤波器可以看做模版匹配,那么它寻找的模式就是一些边和线.也就是说,当滤波器滑动到边和线的时候,会有较大的激活值.这跟人脑的功能几乎是一致的. 然而,我们只能可视化第一层滤波器得到如此有意义的结论,可视化后面的滤波器,我们将无法看到什么有用的东西. 1.

目录 高翔的RGBD-SLAM笔记 前端VO: 后端优化 高翔的RGBD-SLAM笔记 RGBD相机的特点: 使用RGBD相机中的深度这一维信息,以及相机的针孔成像模型,相机的内参,可以将二维点恢复成三维() 前端VO: 二维的RGB图像则用于视觉里程计Visual Odometry,以连续两帧为例: 对两帧图像做特征点匹配(先分别提取特征,然后计算描述子,根据匹配算法来计算点对之间的匹配距离) 有了匹配点对,可以用ICP 或是PnP 等方法求解相机的变换矩阵T (由旋转矩阵Rotation和平

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar