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图片是指由图形、图像等构成的平面媒体。图片的格式很多,但总体上可以分为点阵图和矢量图两大类,我们常用BMP、JPG等格式都是点阵图形,而SWF、CDR、AI等格式的图形属于矢量图形。有形式的事物,我们看到的,是图画、照片、拓片等的统称。图是技术制图中的基础术语,指用点、线、符号、文字和数字等描绘事物几何特征、形态、位置及大小的一种形式。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图片以数字形式存储。 展开全文
图片是指由图形、图像等构成的平面媒体。图片的格式很多,但总体上可以分为点阵图和矢量图两大类,我们常用BMP、JPG等格式都是点阵图形,而SWF、CDR、AI等格式的图形属于矢量图形。有形式的事物,我们看到的,是图画、照片、拓片等的统称。图是技术制图中的基础术语,指用点、线、符号、文字和数字等描绘事物几何特征、形态、位置及大小的一种形式。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图片以数字形式存储。
信息
类    属
平面媒体
类    型
点阵图和矢量图
中文名
图片
外文名
Picture
图片词语概念
词典解释图:技术制图中的基础术语, 图片(80张) 指用点、线、符号、文字和数字等描绘事物几何特征、形态、位置及大小的一种形式(注意,是一种形式)。片:名词,又如:唱片、画片、相片、影片、片石(片状石料)、木片、玉兰片、虾片、名片、瓦片……(简述的是有形的一种事物)。
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    2020-05-15 14:44:13
  • js 特效 图片滚动 渐变 多张图片滚动js 特效 图片滚动 渐变 多张图片滚动js 特效 图片滚动 渐变 多张图片滚动js 特效 图片滚动 渐变 多张图片滚动js 特效 图片滚动 渐变 多张图片滚动js 特效 图片滚动 渐变 多张图片...
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    2020-05-24 14:36:15
    一些用到的图片 1.雪花1 2020.03.22

    一些用到的图片

    1.雪花1 2020.03.22
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    2.樱花
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  • 1.MNIST   MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为28*28。此数据集是以二进制存储的,不能直接以图像格式查看,不过很容易找到将其转换成图像格式的工具...

    1.MNIST

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为28*28。此数据集是以二进制存储的,不能直接以图像格式查看,不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。

    最早的深度卷积网络LeNet便是针对此数据集的,当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一教程,其中Tensorflow关于MNIST的教程非常详细。

    2.Imagenet

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    MNIST将初学者领进了深度学习领域,而Imagenet数据集对深度学习的浪潮起了巨大的推动作用。深度学习领域大牛Hinton在2012年发表的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》在计算机视觉领域带来了一场“革命”,此论文的工作正是基于Imagenet数据集。

    Imagenet数据集有1400多万幅图片,涵盖2万多个类别;其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注,具体信息如下:

    1)Total number of non-empty synsets: 21841

    2)Total number of images: 14,197,122

    3)Number of images with bounding box annotations: 1,034,908

    4)Number of synsets with SIFT features: 1000

    5)Number of images with SIFT features: 1.2 million

    Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域,关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细,有专门的团队维护,使用非常方便,在计算机视觉领域研究论文中应用非常广,几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。

    3.COCO

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    COCO(Common Objects in Context)是一个新的图像识别、分割和图像语义数据集,它有如下特点:

    1)Object segmentation

    2)Recognition in Context

    3)Multiple objects per image

    4)More than 300,000 images

    5)More than 2 Million instances

    6)80 object categories

    7)5 captions per image

    8)Keypoints on 100,000 people

    COCO数据集由微软赞助,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,还有对图像的语义文本描述,COCO数据集的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展,也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。

    4.PASCAL VOC

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。PASCAL VOC图片集包括20个目录:人类;动物(鸟、猫、牛、狗、马、羊);交通工具(飞机、自行车、船、公共汽车、小轿车、摩托车、火车);室内(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视)。PASCAL VOC挑战赛在2012年后便不再举办,但其数据集图像质量好,标注完备,非常适合用来测试算法性能。

     

    5.CIFAR-10

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

    CIFAR-10包含10个类别,50,000个训练图像,彩色图像大小:32x32,10,000个测试图像。CIFAR-100与CIFAR-10类似,包含100个类,每类有600张图片,其中500张用于训练,100张用于测试;这100个类分组成20个超类。图像类别均有明确标注。CIFAR对于图像分类算法测试来说是一个非常不错的中小规模数据集。

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  • 下载网页所有图片的最简单的方法

    万次阅读 2018-11-16 16:36:47
    下载网页所有图片的最简单的方法

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    下载网页所有图片的最简单的方法

    作者:chszs,转载需注明。博客主页:http://blog.csdn.net/chszs

    Firefox浏览器提供了一种下载网页上所有图片的方法,操作非常简单。只需几步:

    第一步:用Firefox访问任意网站。
    比如访问http://www.qq.com/

    第二步:在页面上鼠标点击右键,选择“查看页面信息”。

    第三步:在弹出的页面信息对话框中选择“媒体”,所有的图片都会列出来。

    第四步:选择所有的图片或你需要的图片,再点击“另存为”按钮。


    选择图片的存放目录,确定。然后Firefox就会自动下载这些图片。


    最后,用资源管理器打开目录,可以看到,所有图片都已经下载完毕。


               

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