1、傳統影象縮放技術
1）比例縮放：下取樣或降取樣，上取樣或影象插值
2）影象裁剪
2、影象智慧型縮放
重要的影象內容應該盡可能保留，而相對不重要的內容可以去掉=>縮放問題轉化為：1）衡量影象內容的重要性的方法（計算圖中畫素的能量值，如梯度值（seam carving就是這種方法）） 2）盡可能減弱縮放痕跡的縮放策略
seam carving運算元
目標：移除或插入最不被注意到的畫素點
畫素能量方程
（1）e1能量方程
sobel運算元能量方程，以每個畫素對x軸和y軸的偏導和作為畫素的能量值。
其中：
（2）hog能量方程
1）標準化gamma空間與顏色空間
為減少光照因素的影響，首先需要對整個影象進行規範化（歸一化）。因為顏色資訊作用不大，通常先轉化為灰度圖，然後
2）計算影象梯度
其中gx(x,y)為水平方向梯度，gy(x,y)為垂直方向梯度，h(x,y)為畫素值。
(x,y)處的梯度幅值和梯度方向：
3）為每個細胞單元構建梯度方向直方圖
將影象分為若干個cell，設每個cell為6*6畫素，用9個bin的直方圖來統計這6*6個畫素的梯度資訊。
因為360可以分成9個40。如
4）把細胞單元cell組成大的塊block，塊內歸一化直方圖。
如：3*3cell/block，6*6pixel/cell（對應9個bin），則這一block特徵數為3*3*9。
5）收集hog特徵
max(hogi(x,y))取該畫素所在區間內最大的直方圖數值為分母，這樣使得縫接近影象邊緣，正好產生平衡效果。
3、seam carving縮放策略
能量值越高則說明該區域是影象重要內容可能性越大。需滿足每一行移除或插入畫素相同。
定義縫的能量是縫上所有畫素點的能量值的總和。
移除能量最小的縫（動態規劃）。
4、saem carving總結
可以重定位影象
可以放大區域性內容
可以沒有明顯的拼接痕跡
可以去除目標影象
對QNX的初步了解
開始學習的常規方法，先在網上搜尋一下，發現qnx中文資料真的不多，仔細看有2004年的，有2008年的，似乎關注qnx的人並不多。不過要了解基本資訊還是足夠了，關於 什麼是qnx 什麼是rtos 實時作業系統 什麼是posix 可移植作業系統介面 都有一些基本介紹。說實在話，qnx的歷史什麼的比較容...
對Docker的初步使用
一.安裝 ubuntu sudo apt get update sudo apt get install docker二.使用 docker search 映象名 搜尋線上已有的映象 official為ok的就是官方的 docker images 檢視本地映象docker run it d p 宿主...
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