像素

论文名称：《Towards End-to-End Lane Detection an Instance Segmentation Approach》 论文链接： https://arxiv.org/abs/1802.05591 参考代码（非官方）： https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 综述 背景介绍 传统车道线检测方法主要依赖于高度专门化，手工提取特征和启发式方法来分割车道线。在传统方法中，较为常见的手工特征有基于颜色的特征、结构传感器特征、Ridge特征等，结合Hough变换或卡尔曼滤波等方法实现车道线识别。识别出车道线之后，利用后期图像处理技术过滤掉误检等情况得到最终车道线。 近些年来，更为流行的方法是用深度网络提取深度特征代替手工特征，实现如像素级别的车道线分割。目前流行的深度学习车道线检测方法可以很好地分割出车道线像素，其较为大的感受野可以在标注模糊或无标注的情况下估计出大致车道线。 然而这些方法产生的二值化车道线分割图仍需要分离得到不同的车道实例。为处理这个问题，一些方法采用后处理来解决，主要是用启发式的方法，比如几何特性。但启发式方法计算量大且受限于场景变化鲁棒性问题。另一条思路是将车道检测问题转为多类别分割问题，每条车道属于一类，这样能实现端到端训练出分类好的二值图像

Android碎片化之屏幕适配 现如今，因Android系统的开放性，市场上出现了不同厂商出厂的各种android版本、分辨率、型号等设备。那对我们开发来说，碎片化绝对是一个让人头脑炸裂的问题，Android系统碎片化、Android机型屏幕尺寸碎片化、Android屏幕分辨率碎片化。市面上安卓手机的主流屏幕尺寸种类繁多，就算搞定了屏幕尺寸问题，各种分辨率又让人眼花缭乱。面对测试同学抛过来的适配问题，心肝肺都要颤一颤。今天我们就谈谈屏幕适配的解决步骤。 一、解决屏幕适配的方案都有： “布局”匹配 ：使用相对布局（RelativeLayout），禁用绝对布局（AbsoluteLayout）。根据屏幕的配置来加载相应的UI布局，尺寸（size）限定符。 “布局组件”匹配 ：使用"wrap_content"、"match_parent"和"weight“来控制视图组件的宽度和高度 “图片资源”匹配 ：使用自动拉伸位图：Nine-Patch的图片类型 二、Android屏幕适配的一些名词含义： 屏幕尺寸： 也就是我们平时所说的某某手机是几寸屏， 比如HTC one V这款手机是3.7寸的， 这里的寸说的是英寸（inch），国际上习惯使用的单位，1inch = 2.54cm，3.7寸指的是屏幕的对角线的长度。 屏幕分辨率： 指屏幕的宽和高的像素数， 比如HTC one V是480*800的。

　　声明：本文为原创文章，如需转载，请注明来源 WAxes ，谢谢！ 　　看了岑安大大的教程 http://www.cnblogs.com/hongru/archive/2012/03/28/2420415.html 后，让我见识到了canvas操控像素能力的强大，也就自己试着做了一下。发现如此好玩的效果也正如岑安大大所说的一样，事情没有想象中那么难。 　　先看个DEMO吧，先从文字下手： 文字粒子化 　　要做出这样的效果，只需要懂的使用canvas的getImgData()就行了。该方法能够复制 画布上指定矩形的像素数据，用法很简单： var imgData=context.getImageData(x,y,width,height); 就酱紫就可以获取到imgData。imgData是获取到的像素信息，具体如下 对于 ImageData 对象中的每个像素，都存在着四方面的信息，即 RGBA 值： R - 红色 (0-255) G - 绿色 (0-255) B - 蓝色 (0-255) A - alpha 通道 (0-255; 0 是透明的，255 是完全可见的) 只要是有前端编程经验的，都肯定知道rgba了，而获取到的imgData就是一个存放着制定矩形中所有像素数组的数组，第一个像素的R是imgData[0]，G是imgData[1]，B是imgData[2]

自适应网页设计（Responsive Web Design） 　　随着3G的普及，越来越多的人使用手机上网。 移动设备正超过桌面设备，成为访问互联网的最常见终端。于是，网页设计师不得不面对一个难题：如何才能在不同大小的设备上呈现同样的网页？ 　　手机的屏幕比较小，宽度通常在600像素以下；PC的屏幕宽度，一般都在1000像素以上（目前主流宽度是1366×768），有的还达到了2000像素。同样的内容，要在大小迥异的屏幕上，都呈现出满意的效果，并不是一件容易的事。 　　很多网站的解决方法，是为不同的设备提供不同的网页，比如专门提供一个mobile版本，或者iPhone / iPad版本。这样做固然保证了效果，但是比较麻烦，同时要维护好几个版本，而且如果一个网站有多个portal（入口），会大大增加架构设计的复杂度。 于是，很早就有人设想，能不能"一次设计，普遍适用"，让同一张网页自动适应不同大小的屏幕，根据屏幕宽度，自动调整布局（layout）？ 一、"自适应网页设计"的概念 　　2010年，Ethan Marcotte提出了 "自适应网页设计" （Responsive Web Design）这个名词，指可以自动识别屏幕宽度、并做出相应调整的网页设计。 他制作了一个 范例 ，里面是《福尔摩斯历险记》六个主人公的头像。如果屏幕宽度大于1300像素，则6张图片并排在一行。

getImageData 作用： 用来获取canvas画布上指定矩形区域的像素数据； 参数： 参数 含义 x 矩形的左顶点横坐标 y 矩形的左顶点纵坐标 width 矩形的宽度 height 矩形的高度 返回值： 返回的是一个ImageData对象，该对象包含了三个只读属性： 属性 含义 ImageData.width ImageData的宽度，用像素表示 ImageData.height ImageData的高度，用像素表示 ImageData.data 类型为 Uint8ClampedArray 的一维数组，每四个数组元素代表了一个像素点的RGBA信息，每个元素数值介于0~255 ImageData.data的结构： 假设现在取到了画布上的两个像素点，分别是不透明度为100%的纯黑色和纯白色，那么平常在写css的时候可以这么表示： rgba(0,0,0,1)，rgba(255,255,255,1) 我们都知道，前面的三个参数代表了RGB颜色，这个与ImageData.data表示方式相同；最后一个参数1代表了透明度A，范围为(0, 1)。但是ImageData.data的元素数值范围都在(0, 255)。因此这里需要按照0 => 0，1 => 255的方式对应下。 因此，如果用getImageData()获取这两个像素点的信息，得到的ImageData.data如下： [0,0

文章目录 腐蚀 膨胀 闭运算 && 开运算 腐蚀 故名思义就是将图片向内进行收缩。 图1 腐蚀示意图   设经过背景减后的图像为 B，经过腐蚀运算处理后的图像为 P，用 S 表示所用 3R圆（为进化计算可由采用3x3的矩形来代替） 的结构元素，计算公式如下： P = B Θ S = { x , y ∣ S x , y ⊆ B } P=B\Theta S= \{x,y | S_{x,y}\subseteq B\} P = B Θ S = { x , y ∣ S x , y ​ ⊆ B }   这里 S x , y S_{x,y} S x , y ​ 表示将结构元素的原点移动到点 (x, y) 处。 腐蚀运算的具体过程如下:   选定结构元素 S 的起点，以该点开始遍历经背景减的图像 B 上的所有像素点;结构元素与其所覆盖范围的所有像素点进行“ 与 ”操作，若相“与”后的像素值 全部 为 255，则腐蚀运算后该点的像素值为 255；若像素值不全为 255，则腐蚀运算后该点的像素值为 0。   常用的结构元素一般都是大小为 3*3 的矩阵算子，由实验可知，对运动图像进行闭运算，可以很好的修补轮廓上的一些缺陷，填充运动对象内部较小的空洞。图2为图像经闭运算处理后的变化。 膨胀 故名思义就是将图片向外延进行延拓。 图2 膨胀示意图   设经过背景减后的图像为 B，经过膨胀运算处理后的图像为

在.NET编程中，由于GDI+的出现，使得对于图像的处理功能大大增强。在文通过一个简单黑白处理实例介绍在.NET中常见的图片处理方法和原理并比较各种方法的性能。 黑白处理原理：彩色图像处理成黑白效果通常有3种算法； (1).最大值法: 使每个像素点的 R, G, B 值等于原像素点的 RGB (颜色值) 中最大的一个； (2).平均值法: 使用每个像素点的 R,G,B值等于原像素点的RGB值的平均值； (3).加权平均值法: 对每个像素点的 R, G, B值进行加权 自认为第三种方法做出来的黑白效果图像最 "真实". 1.GetPixel方法 GetPixel(i,j)和SetPixel(i, j,Color)可以直接得到图像的一个像素的Color结构，但是处理速度比较慢. /// <summary> /// 像素法 /// </summary> /// <param name="curBitmap"></param> private void PixelFun(Bitmap curBitmap) { int width = curBitmap.Width; int height = curBitmap.Height; for (int i = 0; i <width; i++) //这里如果用i<curBitmap.Width做循环对性能有影响 { for (int j = 0;

1068 万绿丛中一点红 (20分) 对于计算机而言，颜色不过是像素点对应的一个 24 位的数值。现给定一幅分辨率为 M×N 的画，要求你找出万绿丛中的一点红，即有独一无二颜色的那个像素点，并且该点的颜色与其周围 8 个相邻像素的颜色差充分大。 输入格式： 输入第一行给出三个正整数，分别是 M 和 N（≤ 1000），即图像的分辨率；以及 TOL，是所求像素点与相邻点的颜色差阈值，色差超过 TOL 的点才被考虑。随后 N 行，每行给出 M 个像素的颜色值，范围在 [0,2^​24​​ ) 内。所有同行数字间用空格或 TAB 分开。 输出格式： 在一行中按照 (x, y): color 的格式输出所求像素点的位置以及颜色值，其中位置 x 和 y 分别是该像素在图像矩阵中的列、行编号（从 1 开始编号）。如果这样的点不唯一，则输出 Not Unique ；如果这样的点不存在，则输出 Not Exist 。 输入样例 1： 8 6 200 0 0 0 0 0 0 0 0 65280 65280 65280 16711479 65280 65280 65280 65280 16711479 65280 65280 65280 16711680 65280 65280 65280 65280 65280 65280 65280 65280 65280 165280 165280 65280

1. 名词理解 屏幕尺寸(screen size) 　　 屏幕尺寸(screen size) ，是屏幕的对角线长度，一般讲的大小单位都是英寸。 DPI (dots per inch) 　　dpi 是（英文Dots Per Inch）（每英寸所打印的点数）的缩写，是打印机、鼠标等设备分辨率的单位。国际上都是计算 一平方英寸面积内像素的多少 。这是衡量 打印机打印精度 的主要参数之一，一般来说， 该值越大，表明打印机的打印精度越高 。如果对于扫描设备，dpi越大，则采样点越高，扫描的图片越清晰。 　　可以理解为 像素的密度 ，即单位面长度上的所打印点的数量。 PPI (pixels per inch) 　　PPI (pixels per inch)（每英寸的像素数量）的缩写 像素(Pixel) （1）对于数字图像来说　 　　简单的说，我们通常所说的像素，就是CCD/CMOS上光电感应元件的数量，一个感光元件经过感光，光电信号转换，A/D转换等步骤以后，在输出的照片上就形成一个点，我们如果把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位 “像素”（Pixel） 。如果这些感光点的是彩色像素点，把一个数字图像方法到一定程度，可以看到一个个像素点，如下图所示： 　　 （2）对于硬件显示设备来说 　　对于计算机的屏幕设备而言，像素

前言 最近在写移动端 H5 应用，遇到一个值得记录下来的点。现在从它的由来到实现，我们来聊一下移动端 1px，说 1px 不够准确，应该说成 1 物理像素 。 通过阅读下面文章，你将会理解以下问题： 问题 为什么有 1px 这个问题？ 实现 1px 有哪些方法？这些方法分别有哪些优缺点？ 开源项目中使用的哪些解决方案？ 如何在项目中处理 1px 的相关问题？ 由来 基本概念 首先，我们要了解两个概念，一个是 像素（pixel） 可以简写为 px ，另外一个是 设备像素比（DPR） 像素 ：指在由一个数字序列表示的图像中的一个最小单元，单位是 px，不可再次分割了。 设备像素比（DPR）: 设备像素比 = 设备像素 / 设备独立像素。 下面我来简单解释下几个概念 CSS 像素 (虚拟像素)：指的是 CSS 样式代码中使用的逻辑像素，在 CSS 规范中，长度单位可以分为两类，绝对单位以及相对单位。px 是一个相对单位，相对的是设备像素。 设备像素 (物理像素)：指设备能控制显示的最小物理单位，意指显示器上一个个的点。从屏幕在工厂生产出的那天起，它上面设备像素点就固定不变了，和屏幕尺寸大小有关。 设备独立像素 (逻辑像素)：可以认为是计算机坐标系统中得一个点，这个点代表一个可以由程序使用的虚拟像素(比如: CSS 像素)，这个点是没有固定大小的，越小越清晰，然后由相关系统转换为物理像素。