Ceux qui utilisent fréquemment Photoshop doivent être familiers avec la fonction Lasso magnétique, qui est un outil auxiliaire de découpe guidé par l'homme. On ne l'appelle généralement pas ainsi dans le domaine de la R&D. Cette méthode d'extraction des bords est généralement appelée Intelligent Scissors ou Livewire. Il s'agissait à l'origine d'un framework Python pour l'évaluation d'algorithmes d'un projet de segmentation d'images. J'ai pensé que c'était un peu intéressant, alors je l'ai un peu étendu, j'ai ajouté un shell avec PyQt et j'ai simulé la fonction lasso magnétique de manière très grossière. Pourquoi c'est simple : 1) Seule la recherche de contour la plus élémentaire est implémentée. Il n'y a pas de refroidissement du chemin, d'entraînement dynamique, de correction de la position de la souris, encore moins de fermeture de courbe, de découpe, d'Alpha Matting, etc. 2) Aucune spécification de performance n'est prise en compte, juste pour la commodité de l'écriture ; Qt, et je n'arrive toujours pas à écrire Signal-Slot, je ne sais pas si l'interface graphique est écrite de manière raisonnable 4) Pas de débogage ; Je n'ai pas fait de recherches approfondies sur les algorithmes de base et les algorithmes associés, mais je pense que l'algorithme le plus influent dans ce type d'application vient de [1], qui est également la référence principale de cet article. L'idée de base est de traiter. l'image sous forme de graphique non orienté
1. Une implémentation brute du lasso magnétique dans Photoshop (basé sur Python)
Introduction : Les personnes qui utilisent souvent Photoshop doivent être familiarisées avec la fonction Lasso magnétique, qui est un outil auxiliaire de découpe guidé par l'homme. On ne l'appelle généralement pas ainsi dans le domaine de la R&D. Cette méthode d'extraction des bords est généralement appelée Intelligent Scissors ou Livewire.
2. Implémentation pratique en Python de la conversion des graines BT en liens magnétiques
Introduction : Les amis qui regardent souvent des films doivent être familiers avec les graines BT, mais les fichiers de graines BT ne sont pas pratiques à stocker par rapport aux liens magnétiques, et le stockage de fichiers BT sur un site Web peut facilement provoquer des litiges de droits d'auteur, tandis que les liens magnétiques sont relativement moins risqués.
3. Implémentation pratique en Python de la conversion des graines BT en liens magnétiques
Introduction : Implémentation pratique de Python pour la conversion des graines BT en liens magnétiques
4 Recherche pondérée Thinkphp 3.2 de la segmentation des mots chinois.
Introduction : Thinkphp 3.2 Recherche pondérée par segmentation de mots chinois Adresse originale : http://www.cnblogs.com/kekukele/p/4544349.html Il y a quelque temps, j'ai utilisé mon temps libre pour créer un Le site Web de recherche magnétique Btdog. Une segmentation simple des mots chinois et une recherche pondérée sont utilisées, qui sont partagées ici pour votre référence. Dans mon site Web, la segmentation des mots chinois utilise le système de segmentation des mots SCWS. Ce système de segmentation des mots propose deux utilisations de PHP
Introduction : Cet article présente principalement la méthode d'utilisation de Python pour réaliser la conversion mutuelle des graines BT et des liens magnétiques. Parfois, par exemple, Thunder ne peut pas charger des liens magnétiques. liens ou ne peuvent pas télécharger de pièces jointes pour le partage. Il peut être utilisé en cas de besoin. Les amis qui en ont besoin peuvent se référer à
7 Téléchargement du package de lien magnétique
. Introduction : Téléchargement du package Magnet Link
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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!