前言我们程序员日常都会用到图片压缩，面对这么常用的功能，肯定要尝试实现一番。第一步，node基本配置这里我们用到的是koa框架，它可是继express框架之后又一个更富有表现力、更健壮的web框架。1、引入基本配置constKoarequire('koa');//koa框架constRouterrequire('koaroute

python作为简单、易学的编程语言，上手入门要容易许多。如果数据分析、机器学习、人工智能这些对你来说比较遥远，用python写一点实用的小脚本帮你解决问题、提高办公效率也是不错的。图片缩放、格式转换是一个常见的需求，网上虽然有许多这样的工具，但是下载站的质量参差不齐，如果没注意的话非常容易中招。这样不如自己用python写一个，安全有保障。主要

导读：随着电商平台对图像信息的大量引入，通过图像分析来进行广告点击率判断就成了新的趋势。本次分享的主题为CSCNN：新一代京东电商广告排序模型，主要介绍视觉信息在CTR排序模型中的应用。一方面，我们将介绍在工业场景下使用CNN将图像加入CTR模型联合建模的方法；另一方面，我们指出传统用于分类任务的CNN并不适合电商场景。将电商场景中丰富的、具有强视觉先验的"

BeyondCompare4中文版(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.beyondcompare.cc%2F)作为一款功能强大范围广泛的文件对比工具，在使用过程中你会发现它有很多非常贴心便捷的功能。比如其在对比文件夹的过程中，如果你需要把文件夹压缩，那么

1前备知识图像在进行几何变换、透视变换等场景时需要插值计算新像素的像素值。图像处理之三种常见双立方插值算法CSDN博客(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fjia20003%2Farticle%2Fdetails%2F4

privatevoidSendEmail(stringemailAddress,stringcompanyName,stringproxy,stringofficer,DataTabledt){ChangeOfOwnerReportreportnewChange

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

NUI图像数据流概述NUI的流数据是通过连续静态图像序列传递的。在上下文初始化阶段，应用程序将识别需要读取的流数据，并对其进行附加的流相关设置，包括数据解析度、图像类型、用于存储输入帧的缓冲区数量等内容。在应用程序检索并释放相关帧之前，如果运行时数据占满了缓冲区，那么系统将自动丢弃最旧的帧并重用缓冲区，也就是说，帧数据是可被丢弃的。同时系统最多允

原文链接: lzstring面向localstorage的字符串压缩库(https://my.oschina.net/ahaoboy/blog/4696653)https://www.npmjs.com/package/lzstring(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A

直方图均衡化原理：  想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。直方图均衡化后面潜在的数