像素

实现图像浮雕效果的一般原理是，将图像上每个像素点与其对角线的像素点形成差值，使相似颜色值淡化，不同颜色值突出，从而产生纵深感，达到浮雕的效果，具体的做法是用处于对角线的2个像素值相减，再加上一个背景常数，一般为128而成。这种算法的特点是简单快捷，缺点是不能调节图像浮雕效果的角度和深度。 用Photoshop实现图像浮雕效果，可以任意调节浮雕角度和深度（2个像素点的距离），还可以调整浮雕像素差值的数量。其基本算法原理和一般浮雕效果相同，但是具体做法不一样： 对每个要处理的像素点，首先按照浮雕角度和深度计算处2个相应点的位置，然后计算这2个位置的颜色值，并使之形成差值，再乘上浮雕差值数量百分比，最后加上128的背景色。注意，这里计算的2个相应点是逻辑点，而不是实际的像素点，比如实现一个45度角，深度为3的图像浮雕效果，对每个像素点P(x, y)，其对应的2个逻辑点的位置分别是P0(x - 3 * 0.7071 / 2, y - 3 * 0.7071 / 2)和P1(x + 3 * 0.7071 / 2, y + 3 * 0.7071 / 2)， 显然，对于这样的2个逻辑点，是不能直接从图像中找到其对应的像素点的，如果简单地对其四舍五入处理，将会造成大量的，由不同角度和深度而形成的相同的浮雕效果，这可不是我们想要的结果，而且使浮雕角度和深度参数失去了它原本的意义。为此

Css中关于单位的一些问题 相对字体长度： Em： Em 是一个相对单位。起初 排版度量 时是基于当前字体大写字母”M”的尺寸的。当改变font-family时，它的尺寸不会发生改变，但在改变font-size的大小时，它的尺寸就会发生变化。 在没有任何CSS规则的前提下， 1em的长度 是： 1em=16px=0.17in=12pt=1pc=4.2mm=0.42cm Em单位有点古怪，当设置了font-size属性后，它会逐级向上相乘，所以如果一个设置了font-size:1.1em的元素在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，而这个元素又在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，那么最后计算的结果是1.1X1.1X1.1=1.331rem（根em）。这意味着即使一个元素设置为10em，这个元素也不会在他出现的每个地方都是10em。如果font-size变化了，它可能会宽点，也可能会窄点。 Rem: Rem和em一样也是一个相对单位，但是和em不同的是rem总是相对于根元素(如:root{})，而不像em一样使用级联的方式来计算尺寸。 Point: Point是一个物理度量单位，1pt=1/72 in.在CSS之外point是最常用的尺寸类型（可能这就是css支持point的原因）。它在语言里也很常见“当然他们把这个重要的信息设置成了小八号字体”

Css 单位 P x ：像素或许被认为是最好的“设备像素”，而这种像素长度和你在显示器上看到的文字屏幕像素无关。px实际上是 一个按角度度量的单位 。在web上，像素仍然是典型的度量单位，很多其他长度单位直接映射成像素，最终，他们被按照像素处理，javascript语言里的单位就是使用的像素。 In: 英寸是一个物理度量单位，但是在CSS领域，英寸只不过被直接映射成像素罢了。 Cm: 厘米。 Mm: 毫米。 相对字体长度： Em： Em 是一个相对单位。起初 排版度量 时是基于当前字体大写字母”M”的尺寸的。当改变font-family时，它的尺寸不会发生改变，但在改变font-size的大小时，它的尺寸就会发生变化。 在没有任何CSS规则的前提下， 1em的长度 是： 1em=16px=0.17in=12pt=1pc=4.2mm=0.42cm Em单位有点古怪，当设置了font-size属性后，它会逐级向上相乘，所以如果一个设置了font-size:1.1em的元素在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，而这个元素又在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，那么最后计算的结果是1.1X1.1X1.1=1.331rem（根em）。这意味着即使一个元素设置为10em，这个元素也不会在他出现的每个地方都是10em。如果font-size变化了，它可能会宽点

Css 单位 P x ：像素或许被认为是最好的“设备像素”，而这种像素长度和你在显示器上看到的文字屏幕像素无关。px实际上是 一个按角度度量的单位 。在web上，像素仍然是典型的度量单位，很多其他长度单位直接映射成像素，最终，他们被按照像素处理，javascript语言里的单位就是使用的像素。 In: 英寸是一个物理度量单位，但是在CSS领域，英寸只不过被直接映射成像素罢了。 Cm: 厘米。 Mm: 毫米。 相对字体长度： Em： Em 是一个相对单位。起初 排版度量 时是基于当前字体大写字母”M”的尺寸的。当改变font-family时，它的尺寸不会发生改变，但在改变font-size的大小时，它的尺寸就会发生变化。 在没有任何CSS规则的前提下， 1em的长度 是： 1em=16px=0.17in=12pt=1pc=4.2mm=0.42cm Em单位有点古怪，当设置了font-size属性后，它会逐级向上相乘，所以如果一个设置了font-size:1.1em的元素在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，而这个元素又在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，那么最后计算的结果是1.1X1.1X1.1=1.331rem（根em）。这意味着即使一个元素设置为10em，这个元素也不会在他出现的每个地方都是10em。如果font-size变化了，它可能会宽点

Css 单位 P x ：像素或许被认为是最好的“设备像素”，而这种像素长度和你在显示器上看到的文字屏幕像素无关。px实际上是 一个按角度度量的单位 。在web上，像素仍然是典型的度量单位，很多其他长度单位直接映射成像素，最终，他们被按照像素处理，javascript语言里的单位就是使用的像素。 In: 英寸是一个物理度量单位，但是在CSS领域，英寸只不过被直接映射成像素罢了。 Cm: 厘米。 Mm: 毫米。 相对字体长度： Em： Em 是一个相对单位。起初 排版度量 时是基于当前字体大写字母”M”的尺寸的。当改变font-family时，它的尺寸不会发生改变，但在改变font-size的大小时，它的尺寸就会发生变化。 在没有任何CSS规则的前提下， 1em的长度 是： 1em=16px=0.17in=12pt=1pc=4.2mm=0.42cm Em单位有点古怪，当设置了font-size属性后，它会逐级向上相乘，所以如果一个设置了font-size:1.1em的元素在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，而这个元素又在另一个设置了font-size:1.1em的元素里，那么最后计算的结果是1.1X1.1X1.1=1.331rem（根em）。这意味着即使一个元素设置为10em，这个元素也不会在他出现的每个地方都是10em。如果font-size变化了，它可能会宽点

1.图像梯度 图像梯度是指图像某像素在x和y两个方向上的变化率（与相邻像素比较），是一个二维向量，由2个分量组成，X轴的变化、Y轴的变化 。 其中X轴的变化是指当前像素右侧（X加1）的像素值减去当前像素左侧（X减1）的像素值。 同理，Y轴的变化是当前像素下方（Y加1）的像素值减去当前像素上方（Y减1）的像素值。 计算出来这2个分量，形成一个二维向量，就得到了该像素的图像梯度。取反正切arctan，可得到梯度角度。 这个求图像梯度的过程可以通过一个卷积核来实现：[-1,0,1] 图像梯度的绝对值为 图像梯度的角度为 python代码 import numpy as np import scipy . signal as sig data = np . array ( [ [ 0 , 105 , 0 ] , [ 40 , 255 , 90 ] , [ 0 , 55 , 0 ] ] ) G_x = sig . convolve2d ( data , np . array ( [ [ - 1 , 0 , 1 ] ] ) , mode = 'valid' ) G_y = sig . convolve2d ( data , np . array ( [ [ - 1 ] , [ 0 ] , [ 1 ] ] ) , mode = 'valid' ) 2.扩展版图像梯度（Sobel）

摘要 论文来源： CVPR 2017 论文提出的方法 ：给定一个训练好的生成模型，采用提出的两个损失函数$ context-loss和prior-loss$，通过在潜在的图像流寻找与需要修复图片最接近的编码来实现修复。 优势之处： 最新的方法需要有关缺失部分的一些特定信息，而此方法不管缺失部分如何，修复都是可能实现的。 网络结构： 理论上可以使用各种 \(GAN\) 网络结构，本论文采用 \(DCGAN\) 。 数据集： 三个数据集分别为$the-Celeb-Faces-Attributes-Dataset (CelebA) , the -Street-View-House-Numbers (SVHN) 和the-Stanford-Cars-Dataset $ Code ： semantic_image_inpainting 介绍 语义修复 （ \(Semantic-inpainting\) ）：是指根据图像的语义信息来推断图像中任意大的缺失区域内容。 典型图像修复方法包括 ：基于局部信息和非局部信息来修复图像。现在大多数的修复方法是基于单个图像修复（利用图片局部信息）而设计的，利用输入图像提供的信息，并利用image priors来解决问题。 图像修复的分类 利用局部信息修复图片： 利用图像本身的局部信息来修复图像。 方法名称 实现思想 base on total

前言: 本文章抄袭自本人刚刚买的《ASP.NET 3.5从入门到精通》这本书，此书介绍在 http://www.china-pub.com/44991 ，本文章95%与此书的内容完全一样，另5%是我改正一些失误以后加上去的，该书原示例代码只能运行在IE核心的浏览器上，非IE核心浏览器上运行会出现些显示问题，本人更改了其中的一些代码。本文章经历昨晚本人五个小时的手打而成（且还未打完，下班回去继续打，想不到我的打字速度退化得这么快，郁闷！！！），俗话说：好记性不如烂笔头，把书的内容手打出来，对手，对脑，都有好处！！！ 第 10 章 图形操作 图形化界面是 Windows 操作系统最重要的特性之一，微软以此迅速打败对手，赢得了用户的认可。计算机图形学一直是计算机科学体系中的重要内容，在 Windows 编程史上，图形操作也一直是核心开发技术之一。本章将介绍如何在 ASP.NET 的 Web 应用程序中 GDI+ 绘图。 10.1 图形基础 10.1.1 GDI+ 介绍 读者可能听说过 Windows GDI （ Graphics Device Interface ， 图形装置界面），这是 Windows 操作系统的一个图形包，用于支持 Windows 操作系统中的图形界面，它也帮助开发人员在不考虑特定设备细节的情形下在计算机上进行绘图操作。比如就图形输出来说

from PIL import Image # 打开要处理的图像 img_src = Image.open('sun.png') # 转换图片的模式为RGBA img_src = img_src.convert('RGBA') # 获得文字图片的每个像素点 src_strlist = img_src.load() # 100,100 是像素点的坐标 data = src_strlist[100, 100] # 结果data是一个元组包含这个像素点的颜色信息 栗子：(0, 0, 0, 255) 来源： CSDN 作者： 流泪的小狼 链接： https://blog.csdn.net/dengnihuilaiwpl/article/details/104591902

引言：学习opencv1月有余，写些东西或者说感想来回顾自己的心路历程，给更多初学者一个经验的参考。 心态 万事开头难，学习一个新知识，新领域尤其如此，我个人学习比较喜欢激流勇进，说白了就是吃现成的，文明点讲就是“If I have seen further,it is by standing on the shoulders of giants”，韩愈也说“君子性非异也，善假于物也”。 废话不多说。我在猛啃书本3天之后，开始了一点点摸索。 初尝 首先一个大前提，要搞懂在计算机中图像是什么！没错，就是一堆0 1数字，简单如斯。但进一步这堆数字是有一定规律和内涵的。 图片是一个二维画面，带有像素这个属性，像素就是组成图片的最小单位，30万像素就是指 640×480，也就是640列，480行像素构成。 每一个像素就跟01有了关系，像素的深度就是多少位01来表示像素所反应的颜色 8 bpp[2^8=256；(256色)]； 16 bpp[2^16=65536； （65,536色，称为高彩色）]； 24 bpp[2^24=16777216； (16,777,216色，称为真彩色）]； 32bpp同24，但还多出8位来表示透明度 48 bpp[2^48=281474976710656；281,474,976,710,656色，用于很多专业的扫描仪]。 从简单的3原色+透明度分析，BGRA