篆刻章法，亦称构图，或叫分朱布白，这就是将单个字或一组字在方寸大小的印面上排列、安排的方法，是一门比较复杂而极为灵活的学问。章法构图随型布局，千变万化。印面内容安排得当与否，直接影响着艺术效果，是篆刻艺术中最重要的一环。如果一方印仅有熟练的刀法而无高明的章法，必无佳作可言。尤其是成套成组的创作，要把几个字甚至更多的字在印面上处理好，就得不厌其烦地作多种构思设计，从中选择出最佳的构图，要求个个有
转载
2024-10-19 12:23:16
56阅读
微正指纹识别模块采用瑞典原装进口FPC1011指纹采集器，具有体积小、功耗低、接口简单、可靠性高、指纹模板小、大容量指纹识别等优点，可以轻松将其嵌入用户系统，组成满足客户需求的指纹识别产品，是广州微正智能科技有限公司自主研发的产品成果。 微正指纹识别模块采用自主研发的MZFinger5.0微正指纹识别算法，具备：1.通过 UART 收发指令2
转载
2024-08-08 16:38:28
97阅读
# 印章擦除深度学习
## 引言
在数字时代，印章的使用仍然非常广泛，特别是在文件签名和合同认证方面。然而，由于技术的进步和便捷性，印章的真实性和合法性面临着越来越多的挑战。为了解决这个问题，深度学习技术应运而生。本文将介绍印章擦除深度学习的原理和代码示例。
## 印章擦除深度学习原理
印章擦除深度学习是一种基于深度学习的图像处理技术，旨在检测和擦除数字图像中的印章。它使用卷积神经网络（Con
原创
2023-12-21 09:44:45
249阅读
PS去水印技巧一：仿制图章PS去水印技巧二：修补工具如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便。具体的操作是，选取修补工具，在公共栏中选择修补项为“源”，关闭“透明”选项。然后用修补工具框选文字，拖动到无文字区域中色彩或图案相似的位置，松开鼠标就完成复制。修补工具具有自动匹配颜色的功能，复制出的效果与周围的色彩较为融合，这是仿制图章工具所不具备的。
PS去水印技巧三：修复
平常我们从一些素材网站下载图片的时候，不免会带上一些水印，使图片的整体美感下降不少，那么今天西瓜就为大家带来五种图片去水印的方法一、污点修复画笔工具在使用污点修复画笔工具时,只需要确定需要修复的图像位置，调整好画笔大小，移动鼠标就会在确定需要修复的位置自动匹配，所以在实际应用时比较实用，而且在操作时也简单，是去除水印和人像精修时常用的工具之一。首先我们先打开一张带有水印的素材
转载
2024-01-31 04:46:42
196阅读
## 深度学习与显卡比对
在深度学习领域，显卡起着至关重要的作用。深度学习模型通常需要大量的计算资源来训练和推理，而显卡可以提供并行计算能力，加快模型训练和推理的速度。在选择显卡时，我们需要考虑显卡的性能、内存大小、价格等因素。接下来我们将比对几种常见的显卡，以帮助大家更好地选择适合深度学习任务的显卡。
### NVIDIA GeForce系列显卡
NVIDIA GeForce系列显卡是NV
原创
2024-05-19 04:38:05
164阅读
色深色深用 2 的幂指数来表示，bit 数愈高，色深值便愈高，影像所能表现的色彩也愈多。1 bit 的影像即 2 的 1 次方 (= 2) ，只能表现黑与白两种颜色。2 bit 的影像，则是 2 的平方 (= 4)，可以表现 4 种颜色，所以除了黑白之外，还可以表现它们之间的两种灰调。而 3 bit 的影像，就是 2 的 3 次方 (= 8)，表示在一幅黑白或灰阶的照片中，可以表现出包括黑白在内的
# 深度学习图像除印章干扰
在现代信息处理与计算机视觉领域，印章干扰问题常常给图像的使用带来困扰。住宅、办公室以及文档中，大量依赖于图像文件的情况使得印章去除显得尤为重要。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征学习能力，为这一问题提供了有效的解决方案。
## 深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来提取数据的高级特征。对于图像处理，卷积神经网络（CNN）是一种常用的
图像比对、人像比对和人脸识别都是图像处理技术，但是它们的实现方式和应用场景均有所不同。图像比对图像比对是指通过计算机视觉技术将两张或多张图片进行相似度比较。主要包括图像特征提取、匹配和评估等步骤，通常使用神经网络等深度学习技术来实现。应用场景：图像比对可以应用于人脸识别、物品识别、车牌识别等场景中，如在电商平台上通过比对商品图片找到同款商品、车站地铁口的安检中通过比对行李包得出异常情况等。人像比对
转载
2023-10-20 18:08:09
139阅读
# 深度学习图像比对算法的科普
随着计算机视觉技术的飞速发展，深度学习已经成为图像比对领域的重要工具。图像比对的主要目的是识别图片之间的相似性，这一任务在许多应用场景中都有广泛的应用，如人脸识别、图像检索和质量检测等。本文将介绍深度学习图像比对算法的基本原理、实现方法，并附带代码示例与甘特图，以帮助读者深入理解这一技术。
## 深度学习图像比对的基本原理
深度学习图像比对主要依赖于卷积神经网
签名生成及验签实在开放平台中应用，暂时不清楚调用流程及原理一，生成签名签名规则 签名sign是通过应用在平台的私钥和请求参数根据一定算法生成的签名值，主要是防止参数在传输过程中被篡改， 同时对调用方的身份进行校验 签名生成步骤： 第1步： 将除签名sign外的所有请求参数按参数名首字母进行升序排序，其中参数包括系统参数和业务参数  
转载
2024-02-24 12:53:33
66阅读
对比度金字塔融合在考虑人类视觉系统对局部对比度敏感这一视觉特性的基础上，提出了基于对比度金字塔(Contrast Pyramid，CP)分解的图像融合算法。CP 分解类似于 LP 分解，但它的每一层图像是高斯金字塔相邻两层图像的比率。 CP 融合算法应用于合成孔径雷达和前视红外图像融合。1、原理阐述（1）得到高斯金字塔（
转载
2024-10-22 14:51:14
39阅读
在当今计算机视觉领域，深度学习技术正日益受到重视，尤其是在动态场景中，通过对比前后帧图片差异来进行更精准的分析。这种技术广泛应用于监控系统、虚拟现实、增强现实等多个场景，以提高安全性和用户体验。
### 背景定位
随着计算机视觉技术的飞速发展，深度学习模型愈加成熟，特别是在图像处理领域。过去，传统的图像差异检测方法往往依赖于手工特征，这不仅耗时且易受噪声影响。而深度学习模型通过自动学习特征，能更
【生信】第二章 序列比对——Needleman-Wunsch全局比对 主要为基因组测序比对相关知识，部分内容作笔记自查使用。如有错误或遗漏还请海涵，可评论或邮箱联系。最后修改时间：2020-04-03 07:53:55 星期五Needleman-Wunsch全局比对一、符号约定符号说明xandy两个序列M\left( {i,j} \right)在{x_i}比对到{y_i}情况下，序列x和y目前的最
JPEG压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。这也就是为什么JPEG会有如此满意的压缩比例的原因。
下面主要讨论，JPEG基本压缩法。
一.JPEG压缩过程 JPEG压缩分四个步骤实现： 1.颜色模式转换及采样； 2.DCT变换； 3.量化； 4.编码。
机器学习印章识别是一个多层次的技术实践，结合了图像处理、深度学习以及自然语言处理等领域的知识。该项目的目标是自动化印章的识别过程，提高工作效率与准确率。以下是围绕该问题的解决过程的详细记录。
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据预处理]
B --> C[特征提取]
C --> D[模型选择]
D --> E[模型训练]
找爸爸题目描述小A最近一直在找自己的爸爸，用什么办法呢，就是DNA比对。小A有一套自己的DNA序列比较方法，其最终目标是最大化两个DNA序列的相似程度，具体步骤如下：给出两个DNA序列，第一个长度为\(n\)，第二个长度为\(m\)。在两个序列的任意位置插入任意多的空格，使得两个字符串长度相同逐位进行匹配，如果两个序列相同位置上的字符都不是空格，假设第一个是\(x\)，第二个是\(y\)，那么他们
转载
2024-08-23 08:05:28
196阅读
引言在实际中，当多专业设计协助时，遇到图纸更新后，要对比图纸找出图纸的不同处，一直是一个比较耗时费力的事情，也是业内的一大痛点。一般CAD新旧图纸的内容对比，包括增加新的图形元素、减少原有的图形元素以及对原有的图形进行修改。传统的方式一般是在PC端CAD环境中实现对图纸比较的功能，然后随着互联网移动端技术的不断发展，如何摆脱CAD环境，在Web端轻松实现图纸对比功能呢？实现思路通常对比图纸不同有两
# -*- coding: utf-8 -*-
from skimage.measure import compare_ssim
import imutils
import cv2
#加载两张图片并将他们转换为灰度
imageA = cv2.imread(r"TEST1/70.png")
imageB = cv2.imread(r"TEST1/71.png")
grayA =
转载
2024-09-12 20:28:33
54阅读
最近GP集群频繁出现了一些抖动问题，抖动造成的结果就是GP集群的segment节点中primary或者mirror会出现切换。 问题在一周的时间里出现了两次，第一次是没有明确的结果和结论，第二次的时候，是发生了部分节点的问题。 从最开始看到这个问题的时候，我的
转载
2024-07-21 02:14:30
606阅读
