用到的就只是 clip-path,可以使用在线工具生成样式，直接复制粘贴即可
原创
2023-02-14 15:20:55
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CSS2中的边框主要有三个类型值：border-width: 设置元素边框的粗细border-color: 设置元素边框的颜色border-style: 设置元素边框的类型这三个值中唯一需要的是border-style，否则边框样式起不到效果。也可以为不同的边框设置不同的风格，遵守T/R/B/L原则（即Top，Right，Bottom，Left，可以理解为顺时针顺序），可以单独写为：b
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2023-12-27 13:36:56
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一、什么是“滑动门”导航菜单1.1“滑动门”处处可见现在流行的网站设计中，水平导航菜单占据了大壁江山。的确，无论是门户网站还是企事业单位网站，都大量的采用水平的导航菜单设计。而水平导航菜单中，又有绝大多数网站采用“滑动门”设计。什么是滑动门呢？来看下图，是笔者任教的学校的官方主页： 从图中可见，这是一个蓝色背景的导航条，各个栏目的名称依次排列。浏览者当前所在的栏目会有一种“玻璃材质”的3
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2024-01-09 11:02:38
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目录背景边缘节点优点边缘计算边缘计算的定义边缘计算的优点边缘计中心，具有小型化、分布式和更贴近用户（最后一公里）的特性，海量的数据无需再上传至云端进行处理，实现在网络边缘
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2022-12-13 16:13:18
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目录文章目录目录ECAECNECIECAECNECI
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2022-03-22 11:50:19
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边缘检测1D、2D非最大抑制在二维的情况下，这可以通过检查最接近梯度方向的两个相邻像素来实现。滞后阈值法（两个阈值）边缘振幅大于较高阈值的点立即被接受为安全的边缘点。边缘振幅小于下阈值的点会立即被拒绝。在两个阈值之间具有边缘振幅的点通过一条路径连接到安全的边缘点，其中所有点的边缘振幅都高于较低阈值的边缘振幅才被接受。亚像素精度边缘检测 在得到像素级边后，提取具有亚像素精度的边：我们可以将一个二次曲
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2023-09-17 00:43:40
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目录摘要 简介 什么是边缘计算 为什么需要边缘计算 什么是边缘计算 边缘计算的优点 案例研究 云卸载 视频分析 智能家居 智慧城市 边缘协作 机遇和挑战 编程可行性 命名 数据抽象 服务管理 私密性 最优化指标 小结 摘要 物联网技术的快速发展和云服务的推动使得云计算模型已经不能很好的解决现在的问题，于是，这里给出一种新型的计算模型，边缘计算。边缘计算指的是在网络的边缘来处理数据，这样能够减少请求
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2024-01-22 10:23:05
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CSS---outline-offset--元素边缘或边框之间的间隙
原创
2022-06-26 01:25:18
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1、Canny算法2、Sobel算法3、Prewitt算法一、Canny算法 Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它在图像中寻找梯度的极大值来检测边缘，并通过非极大值抑制和双阈值处理来提高检测结果的准确性和稳定性。它通常能够较好地检测出图像中的边缘。Canny算法对噪声有较好的抑制效果。 在实际应用中，可以根据具体
目录一、边缘检测概念二、Sobel算子1.描述：2.方法：3.Sobel算子的应用： 三、Laplacian算子1.描述：2.应用：四、Canny边缘检测1.原理：2.应用： 一、边缘检测概念1.边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，往往以轮廓的形式表现出来2.分类：边缘检测大幅度减少了数据量，删除了不相干的信息，保留图像重要的结构
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2023-09-04 14:24:35
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0 背景不是提出一种新的边缘计算框架，而是博取所长，创建一张边缘计算知识地图，后续笔者的自研开发项目和更深入的边缘计算技术的探讨，将围绕这张知识地图展开。本文的行文的思路则借鉴模型驱动设计[1]，从产品经理、架构师和软件工程师三个不同的视角去审视边缘计算实现。1 产品经理实现视角洞察出某个场景的需求和痛点问题，然后识别出问题解决后的商业价值或者学术价值，只有有价值的问题和需求才值得去做，接下来就是
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2024-05-24 13:11:24
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OpenCV边缘检测Sobel算子自写Sobel算子边缘检测：Laplace算子自写Sobel算子边缘检测：Canny算子Hough变换检测直线 Sobel算子OpenCV调用：C++: void Sobel (
InputArray src,//输入图
OutputArray dst,//输出图
int ddepth,//输出图像的深度
int dx,
int dy,
int ksi
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2024-06-10 15:28:45
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什么是边缘检测 上图左边是一张图片,中间的是过滤器(卷积核),右边的是经过一次卷积产生的图像,这个流程被称为垂直边缘检测 左边图片中明显左右亮度不一致,因此图片中间会产生一条垂直的直线,我们通过中间的卷积核进行卷积,会得到右边的暗明暗的一张图像,实际上中间明亮的区域就是检测出来的垂直边缘,但是由于图片只有6x6的尺寸,所以中间的垂直边缘显示的不是一条直线而是一块明亮的区域,当图片变为1000x10
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2024-06-23 22:37:42
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文章目录边缘分布律及边缘密度引例1.边缘分布律例1：2 . 边缘密度函数例 2 ：小练习题：例1：例2：例3：图解： 边缘分布律及边缘密度引例1.边缘分布律以二维表的形式给出：例1：设甲、乙两人各进行两次射击，他们每次的命中率分别为0.8和0.6。甲先射击，且甲全部命中时乙的命中率下降 10%，甲全部未命中时乙的命中率上升20%，甲命中1次时 乙不受影响。令X，Y分别表示甲、乙的命中次数， 分别
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2023-10-17 17:02:20
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选择比努力更重要！
原创
2021-06-18 17:47:09
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拉普拉斯算子一种二阶边缘检测算子，它是一个线性的、移不变算子。是对二维函数进行运算的二阶导数算子，对一个连续函数f (x, y)它在图像中的位置(x, y),拉普拉斯值定义为： Laplacian算子利用二阶导数信息，具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。使得图像经过二阶微分后，在边缘处产生一个陡峭的零交叉点，根据这个对零交叉点判断边缘。其4邻
原创
2014-03-19 21:31:00
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Prewitt边缘算子的卷积和如下图所示，图像中的每个像素都用这两个核做卷积，取最大值作为输出，也产生一幅边缘幅度图像。 Prewitt算子在一个方向求微分，而在另一个方向求平均，因而对噪声相对不敏感，有抑制噪声作用。但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。 I=imread('lena.bmp'); I=
原创
2014-03-19 21:25:00
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Sobel边缘算子的卷积和如图2.2所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积。这两个核分别对垂直边缘和水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图像。 Sobel算子认为邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越大，产生的影响越小。
原创
2014-03-19 21:21:00
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边缘检测 - Edge Detection总览边缘(edges)基于梯度 (gradient)的边缘检测检测不连续性(detection of discontinuities)1D2D梯度强度阈值 (threshold)噪声影响其他算子(不同核)基于零交叉(zero-crossing)的边缘检测更高阶的导数Laplacian of a Gaussian (LoG)边缘细化和链接(edge thi
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2024-06-03 21:38:00
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边缘保留滤波高斯模糊只考虑了权重，只考虑了像素空间的分布，
没有考虑像素值和另一个像素值之间差异的问题，如果像素间差异较大
的情况下（比如图像的边缘），高斯模糊会进行处理，但是我们不需要
处理边缘，要进行的操作就叫做边缘保留滤波（EPF）两种操作高斯双边差异越大，越会完整保留若是高斯模糊，则整体都会模糊掉，实现滤镜效果。 用高斯模糊像是开滤镜，双边模糊像是加美颜。def bilateralFilt
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2023-06-27 10:58:46
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