作为研究计算机视觉的一员,大家肯定对Intel大名鼎鼎的openCV系列计算机视觉库耳熟能详,对于很多人来说openCV甚至已经成为其项目研究不可缺少的一部分.但是,由于项目兼容性的要求.openCV的GUI功能不够丰富等原因很多人希望能够在C#环境中使用openCV. 在目前针对c#的计算机视觉库主要有两种,EmguCV和openCVSharp. Emgucv的优势在于不仅仅提供了计算机视觉函数接口并且提供了一系列界面控件接口,但目前只支持openCV1的书写风格. openCVSharp提供

1.什么是OpenCVSharp    之前一直是基于OpenCV开发视觉算法,但C++语言对于GUI的开发相对于C#来说确实很不方便,之前就了解到C#下使用OpenCV可以使用EmguCV,这段时间也确实是调通了,但是是通过把C++封装成动态链接库在C#中调用,这样在修改算法的过程中就会非常的不方便,封装DLL的时候也比较麻烦.在C#中除了Emgucv之外,还有一种叫做OpenCVSharp的工具,从名字就可以看出其是OpenCV提供给C#的接口.OpenCVSharp是OpenCV的.NET

前面的话   CSS视觉格式化这个词可能比较陌生,但说起盒模型可能就恍然大悟了.实际上,盒模型只是CSS视觉格式化的一部分.视觉格式化分为块级和行内两种处理方式.理解视觉格式化,可以确定得到的效果是应该显示的正确效果,还是浏览器兼容性的bug.下面将详细介绍CSS视觉格式化 术语解释   了解CSS视觉格式化之前要先了解一些基本术语.而下面所有的术语中,最重要的就是基本框和包含块 [基本框]   CSS假定每个元素都会生成一个或多个矩形框,这称为元素框.各元素框中心有一个内容区(content

CSS 视觉格式化模型(visual formatting model)是用来处理文档并将它显示在视觉媒体上的机制.他有一套既定的规则(也就是W3C规范),规定了浏览器该怎么处理每一个盒子.以下内容翻译自W3C官方文档,其中加上了自己的一些理解.相关链接:https://www.w3.org/TR/CSS2/visuren.html#block-boxes. 1.可替换元素(Replaced element) 下面的一段话引自MDN: 典型的可替换元素有 <img>. <object&g

[20160105更新:可以用iPhone6分辨率为视觉稿尺寸啦] 又是一年的520网络情人节,深圳这边却下了大雨,这雨只能是单身汉的泪,而对于我来说这一天具有特别的意义,一来怀念父亲,二来对我这种结婚人士来说还可勉强表达对老婆的爱,so,本文的图片宽均以520像素来设计. 回到主题,在微信朋友圈经常看到的H5页面(滑屏页面),除了炫酷的动画效果之外,细心的你会发现有些H5页面在不同的移动设备上适配效果良好,页面的元素适配你的设备屏幕,并且展示完整的信息,如下图,页面在iPhone 6和iPho

在网上找到一些资料参考,然后写写自己的想法. 这里感谢MOMO等大神. 我们用玩家检测怪物的方法来测,这样比较试用与弱联网游戏,每次在同步玩家的时候来判断玩家与怪物的位置. 这里给出两个处理方式: 1.碰撞器R范围检测. 2.地图分块范围检测. 这两种处理方式适用于不同的游戏. 再讲解这两种方式之前,我们先了解一下一个核心问题,怪物在玩家R半径内时怎么判断怪物是否在玩家视觉范围内. 如下图 在图中, 玩家的位置与怪物的位置会成一个向量.设为V1 怪物的朝向也是一个向量.设为V2 如果怪物能看到6

本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr.如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

#几句代码完成tableView滚动的视觉差 - 效果图 (失帧严重) - ###补录一张好一点的效果图![效果图.gif](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/1429890-160c57b488c1c694.gif?imag

1. 概念 在视觉格式化模型中,文档树中的每个元素都将会根据盒模型产生零到多个盒子.这些盒子的布局由如下因素决定: 盒子的尺寸和类型 定位策略(正常文档流,浮动或者绝对定位) 和文档树中其他元素的关系 额外的信息(比如视口的大小,图片的原始尺寸等) 1.1 视口(viewport) 连续媒体(continuous media)的UA(user agent/用户代理)通常会给用户提供一个视口,一般为一个窗口或者屏幕上的一片可视区域.用户通过这个视口查看文档(document).当视口的大小改变时,

Framer 是一个 JavaScript 框架,简化了创建现实原型,实现完整的3D效果.以一种简单,可读的和强大的方式定义交互和创建动画. 另外还有 Framer Generator  是一个桌面应用程序,从 Photoshop 文件导入资源和和文件夹层次结构.你的视觉设计完成后,使用 Framer Generator 导入就可以立刻开始添加交互和动画. 您可能感兴趣的相关文章 创意无限!一组网页边栏过渡动画[附源码下载] 真是好东西!13种非常动感的页面加载动画效果 你见过吗?9款超炫的复选

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率

先简单介绍下什么是OpenCVsharp,内容取自百度百科 OpenCvSharp是一个OpenCV的.Net wrapper,应用最新的OpenCV库开发,使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV,有详细的使用样例供参考.该库采用LGPL发行,对商业应用友好.使用OpenCvSharp,可用C#,VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法. 下面进入正题: 代码实现目的: 通过获取像素值然后进行判断,最终

[写在前面] google在2014年 I/O大会上推出了一种新的设计设计语言—Material design,这种设计语言语言旨在为手机.平板电脑.台式机和“其他平台”提供更一致.更广泛的“外观和感觉”(附上官方链接:http://developer.android.com/training/material/index.html) [google的介绍视频] [资料分享] 官方介绍页:http://www.google.com/design/spec/material-design/intr

视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 这里介绍下conv层. layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 //学习率系数,最终的学习率为base_lr*lr_mult } param {

如今手机app的屏幕设计尺寸参差不齐,仿佛来到了移动界面尺寸战国时代,每家移动设备制造公司都为了迎合大众的口味,各家都在2014年大放光彩.2015年也将会是我们移动APP设计界快速发展的一年. 因为给我们的挑战越来越大,如何应付这么挑战,我们必须知道2015最新移动App设计尺寸视觉规范. 于是25学堂收集了这么一套完整版的2015最新移动App设计尺寸视觉规范[图文版]来与大家分享.同时感谢这张最新移动App界面视觉规范信息图制作者的辛苦劳作!非常感谢.废话不多说,直接看图吧! 2015最新

原文:西川善司 http://www.4gamer.net/games/075/G007535/20160726064/   最终幻想15的演讲会场.相当大,听众非常多.      在本次计算机图形和交互技术大会[SIGGRAPH 2016]上,和游戏相关的CG技术解说方面上,SQUARE ENIX有很强的存在感.这个计划于2016年9月发售的[最终幻想15]的制作相关的会议,很多人都预订参加了.对于外海也有很高关注度的FFXV,有可以了解开发内幕的机会,多数的游戏开发者当然不会错过的.    

GUILTY GEAR Xrd REVELATOR 3D进化出的非照片真实视觉 罪恶装备系列是用2D日系动画一样的惊异视觉来吸引玩家的. 最新续品[GUILTY GEAR Xrd-REVELATOR-]中,进一步的增强这方面的表现力. 继上次的特效篇之后,这次主要介绍渲染相关的内容 日文链接 http://cgworld.jp/feature/201607-cgw215t2-guilty.html     在不妨碍可玩性的基础上来提升画面品质     本作[GUILTY GEAR Xrd -RE

当前图像视觉各个领域文献资料的索引,包含计算机视觉.图像处理.文本(图像)分析.视频分析.模式识别等主题.如果对哪个方向比较感兴趣,可以查看这个方向的比较重要的Paper,每一个大的目录后面都对应一些更细的研究方向,选择某个研究方向就能获得该领域从经典到最新的文献资料索引. 1:帮助和FAQ 版权声明,怎样找到文章.介绍等. 2:期刊会议组织 期刊列表,会议名称列表,研究组织 3:综合信息         书籍,合集,回顾,综述,概述 4:理念.基础.传感 计算机视觉,正则化,连接主义,形态学,

这是收录的图像视觉领域的博客资源的第一部分,包含:中国内地.香港.台湾 这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 说明: 1)主要罗列有资源分享的博客,如果是该领域专家但资源分享较少,则未收录 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)欢迎补充更多的资源. 1  中国内地 1.1    程明明 清华大学程明明博士,南开大学媒体计算实验室 http: