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  • 平滑滚动

    2020-06-15 23:30:17
    使界面平滑滚动到给定元素的指定坐标位置,可以使用scrollTo方法 语法 element.scrollTo(x-coord, y-coord) // OR element.scrollTo(options) element指的是DOM节点元素,可以是windows,也可以通过document....

    使界面平滑滚动到给定元素的指定坐标位置,可以使用scrollTo方法

    语法

    element.scrollTo(x-coord, y-coord)
    // OR
    element.scrollTo(options)
    

    element指的是DOM节点元素,可以是windows,也可以通过document.getElementByxxx获取的节点

    • 传入两个参数
    参数x-coordy-coord
    含义沿x轴滚动的距离沿y轴滚动的距离
    • 传入options参数

    传入的options参数是一个ScrollToOptions对象,ScrollToOptions有三个属性,分别为top, left, behavior

    属性topleftbehavior
    含义沿y轴滚动的距离沿x轴滚动的距离滚动的方式,平滑滚动或者立即滚动到指定位置

    ScrollToOptionsbehavior有三个值,分别为smooth, auto, instant

    属性smoothautoinstant
    含义平滑滚动立即跳动到指定位置立即跳动到指定位置,同auto

    案例

    • element.scrollTo(x-coord, y-coord)的使用

    这里的ELement可以是Windows

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Title</title>
        <style>
            .div {
                width: 1600px;
                height: 2000px;
                background-color: #8aff1c;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
    <button id="btn">滚动</button>
    <div class="div">
        <p>x-coord 是期望滚动到位置水平轴上距元素左上角的像素。
            y-coord 是期望滚动到位置竖直轴上距元素左上角的像素。</p>
        <p>x-coord 是期望滚动到位置水平轴上距元素左上角的像素。
            y-coord 是期望滚动到位置竖直轴上距元素左上角的像素。</p>
        <p>x-coord 是期望滚动到位置水平轴上距元素左上角的像素。
            y-coord 是期望滚动到位置竖直轴上距元素左上角的像素。</p>
        <p>x-coord 是期望滚动到位置水平轴上距元素左上角的像素。
            y-coord 是期望滚动到位置竖直轴上距元素左上角的像素。</p>
        <p>x-coord 是期望滚动到位置水平轴上距元素左上角的像素。
            y-coord 是期望滚动到位置竖直轴上距元素左上角的像素。</p>
    </div>
    <script>
    let button = document.getElementById(`btn`);
    button.addEventListener('click', () => {
        window.scrollTo(50, 50)
    })
    </script>
    </body>
    </html>
    
    • element.scrollTo(options)的使用
    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Title</title>
        <style>
            .div {
                width: 300px;
                height: 300px;
                background-color: #8aff1c;
                overflow: auto;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
    <button id="btn">滚动</button>
    <div class="div">
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
        <p>options 是一个ScrollToOptions对象。</p>
    </div>
    <script>
    const button = document.getElementById(`btn`);
    button.addEventListener('click', () => {
        const div = document.getElementsByClassName('div')[0]
        div.scrollTo({
            top: 150,
            behavior: 'smooth'
        })
    })
    </script>
    </body>
    </html>
    

    参考文章:

    Element.scrollTo()

    ScrollToOptions

    展开全文
  • 拉普拉斯平滑

    千次阅读 2016-11-26 23:18:04
    近期,看到了Laplacian Smoothing,相信很多童鞋遇到过这两个单词,但是,论文中关于这点的介绍往往都很“随意”,甚至出现了很多雷同,这里谈谈我对“拉普拉斯平滑”的一些理解。 首先,说说为什么要...

    之前的博客介绍过自己对于正则化的理解,经过这段时间的进一步接触,尤其是看了一些关于这一方面的paper,做了一些简短的实验,发现正则化真是一个很给力的建模方法。近期,看到了Laplacian Smoothing,相信很多童鞋遇到过这两个单词,但是,论文中关于这点的介绍往往都很“随意”,甚至出现了很多雷同,这里谈谈我对“拉普拉斯平滑”的一些理解。


    首先,说说为什么要“平滑”,换句话说,平滑究竟有什么用。

    平滑的目的也是正则化的目的之一,它是针对参数w而言,本质上就是要使得w的变化不要那么剧烈,有如下数学模型(假设最小化J):


    左侧是一个典型的线性回归模型,(xi,yi)就是实际的观测值,w就是估计的参数,右侧就是一个正则化项。可以直观的感受到,正则化项实际上起到了限制参数w的“变化程度或变化幅值”的作用,具体来说,它可以令w的任何一个分量相比较于剩余分量变化程度保持一致,不至于出现变化特别明显的分量。直接的作用就是防止模型“过拟合”,提高了模型的泛化性能。关于这一点,具体请见http://blog.csdn.NET/wsj998689aa/article/details/39547771


    其次,知道了平滑,就开始说说拉普拉斯平滑到底是怎么一回事。这里分为两点介绍,先介绍定义,再介绍如何应用

    定义:假设f是定义在d维子空间中的一个实函数,该子空间上的拉普拉斯算子和拉普拉斯代价函数分别为:




    数学上的定义一般是让人看不懂的,大家都喜欢听例子,我们现在想象一副图像,这幅图像如果含有噪声,或者色彩变化剧烈,就说明其不够平滑,那个算子就好比一个“小刷子”,不仅可以刷去“小黑点(噪声的一种)“,也可以模糊图像。而下面的代价函数就好比用这个”小刷子“去刷一整副图像,使得整幅图像变得平滑了。


    然后,当d=2(图像就是2维的)的时候,并且积分号变成和号的时候(连续变为离散),就是拉普拉斯平滑在图像上的应用。

    这种”小刷子“有很多种,下面就是一个比较经典的:


    这种算子就是第二个公式的离散近似(具体名称:修正的Neuman),起到的作用就是二阶差分。一阶差分就是相邻元素xi,xi+1相减得到的值yi,二阶差分就是yi - yi+1,可以在纸上推推这个矩阵乘以一个向量。值得一提的是,二阶差分其实就起到了平滑(模糊)图像的作用,想通了有木有?


    最后,聊聊拉普拉斯平滑在正则化上的应用,这个时候,它的名字往往就叫做”拉普拉斯惩罚“。惩罚的是谁?显然是参数w了!


    说说背景,机器学习中,大部分算法直接将图像(假设为M*N)按行或者列拉成向量,这样肯定会损失结构化信息,结构化信息是啥?很好理解,一个像素本来和它周围8个像素都有关系,你直接给拉成向量了,那么这种关系就直接被你给毁掉了,这就叫空间结构信息。这种信息属于先验信息,NFL定理说的很清楚:能够尽可能利用先验信息的学习算法才是好算法。看来,空间结构信息的破坏,会降低算法的”品味“。别担心,拉普拉斯惩罚帮助你找回品味。


    扯多了,回到正题,一幅图像拉成向量x(M*N维),如果我们要通过拉普拉斯惩罚,补偿x上失去的结构信息。很简单,如下式:


    那个乘法是Kronecke积,相当于将乘号右边的每个元素替换成为左边矩阵数乘对应元素,如果A是一个 m x n 的矩阵,而B是一个 p x q 的矩阵,克罗内克积则是一个 mp x nq 的矩阵。


    上述公式实际上起到的效果是,求一个矩阵中每个元素的水平方向和垂直方向的二阶差分之和,这个矩阵在这里可以被看错参数w的矩阵形式(按列reshape)。

    进一步,如果我们对一个线性回归模型加上拉普拉斯惩罚,模型就会变为如下形式:



    拉普拉斯惩罚使得模型更加平滑,比简单的2范数(岭回归)要好,因为它考虑了空间结构信息。常被用于PCA,LDA,LPP,NPE等子空间学习算法的改造上面,一般会使算法性能得到提升。


    给出一篇参考文献,里面介绍的比较深刻,喜欢看英文的朋友可以仔细的看看《Learning a Spatially Smooth Subspace for Face Recognition》这篇文章。

    上一篇博客,我介绍了《拉普拉斯平滑及其在正则化方向上的应用》,但是事后读一读,发现拉普拉斯惩罚这部分,自己说的太快了,想说的东西没有全部并有条理的说出来,于是决定再写写这块的东西,有什么错误,希望大家不吝批评指正,感激万分!

    在说之前,我们先把如下几个问题想清楚:

    1.  究竟什么是图像的空间结构信息?

    2. 为什么在参数向量w(M*N维)上施加平滑约束,就代表着对图像空间结构信息的利用?

    3.  对于参数向量w,什么叫做平滑?怎么度量呢?

    这也是我最初很迷惑的地方,后来通过阅读相关文献,可能是想明白了,下面是我给出的答案。

    1. 我们想想看一副图像,所谓空间信息,我的理解,图像一点的像素和它周围的像素的值之间的“大小关系”,就是空间结构信息,如果在低维空间中这种“大小关系”也能够保持,那么就相当于保持了图像的空间结构信息。

    2. 再说说对参数向量w的平滑约束,说白了,也就是让相邻的分量尽可能的相等罢了。这样的话,w与一个图像(肯定是拉成向量之后的图像)相乘,图像像素与周围像素的大小关系得以保持,也就使得图像的空间结构信息得到保持!当然,也就代表对空间结构信息的利用了。

    3. 关于这个问题,一般采用”最狠的“度量手段,就是相邻分量之差的平方和,如果这个平方和尽量小,那么相邻分量也就越接近,向量也就越平滑。

    OK!回答完了这三个问题,下面就要回归题目了,拉普拉斯惩罚如下所示:


    这个模型就是一个加了正则化项的线性回归模型,这个特定的正则化项就被称作拉普拉斯惩罚!

    其具体形式如下:


    其中,D1和D2均为拉普拉斯算子,而I1,I2就是单位矩阵,乘法是Kronecke积。

    这样的话,假设图像x为M*N矩阵,那么对应的参数向量w就为M*N维的列向量,当算子采用修正的Neuman算子时(如下图所示),公式第一项起到的作用就是保持图像的列方向的空间结构(列方向上,相邻像素的大小关系保持不变),第二项起到的作用就是提取行方向的空间结构(列方向上,相邻像素的大小关系保持不变),两项加在一起,保持的自然就是图像整体的空间结构了。


    我们再来看看拉普拉斯惩罚项,其具体可以展开成为如下形式:

    上面的公式,实际上就代表了问题3所说的度量方式:相邻变量之差的平方和。让这个平方和越小,相邻的分量值也就越接近,参数向量w也就越平滑喽!这l时,还得再说说正则化的作用,最小化上述模型,通过正则化因子的”平衡作用“,如果参数因子变大,意味着参数向量w更加平滑,也就使得图像的空间结构信息得以越好的保持。

    难道空间结构信息得以越好的保持,模型就越好吗?我认为答案是否定的,要看你的目的是什么,你觉得呢?


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  • 字体平滑

    2012-03-14 22:38:00
    支持平滑字体的浏览器上使用 微软雅黑 不支持平滑字体的浏览器上使用 宋体(中文非雅黑) 可以看出,在html上添加了一个类:hasFontSmoothing-false 为什么要这样做呢, 因为在不支持字体平滑的浏览器下...

     看了点点,感觉她的前端做得很细腻,细节处理得很好,有时间要好好拜读一下她们的代码。

    今天看她处理字体上:

     

    支持平滑字体的浏览器上使用 微软雅黑

    不支持平滑字体的浏览器上使用 宋体(中文非雅黑) 可以看出,在html上添加了一个类:hasFontSmoothing-false

     

    为什么要这样做呢, 因为在不支持字体平滑的浏览器下真的很丑看下图

     
    然后问题是,怎么知道浏览器是否支持字体平滑呢?  你懂得,Google 一下。
     
     
    英文不好的,直接看代码,看不懂代码的,直接用:
    var TypeHelpers = new function(){
    
       // I use me instead of this.  For reasons why, please read:
       // http://w3future.com/html/stories/callbacks.xml
       var me = this;
    
       me.hasSmoothing = function(){
    
          // IE has screen.fontSmoothingEnabled - sweet!
          if (typeof(screen.fontSmoothingEnabled) != "undefined") {
             return screen.fontSmoothingEnabled;
          } else {
    
             try {
    
                // Create a 35x35 Canvas block.
                var canvasNode = document.createElement('canvas');
                canvasNode.width = "35";
                canvasNode.height = "35"
    
                // We must put this node into the body, otherwise
                // Safari Windows does not report correctly.
                canvasNode.style.display = 'none';
                document.body.appendChild(canvasNode);
                var ctx = canvasNode.getContext('2d');
    
                // draw a black letter 'O', 32px Arial.
                ctx.textBaseline = "top";
                ctx.font = "32px Arial";
                ctx.fillStyle = "black";
                ctx.strokeStyle = "black";
    
                ctx.fillText("O", 0, 0);
    
                // start at (8,1) and search the canvas from left to right,
                // top to bottom to see if we can find a non-black pixel.  If
                // so we return true.
                for (var j = 8; j <= 32; j++) {
                   for (var i = 1; i <= 32; i++) {
    
                      var imageData = ctx.getImageData(i, j, 1, 1).data;
                      var alpha = imageData[3];
    
                      if (alpha != 255 && alpha != 0) {
                         return true; // font-smoothing must be on.
                      }
                   }
    
                }
    
                // didn't find any non-black pixels - return false.
                return false;
             }
             catch (ex) {
                // Something went wrong (for example, Opera cannot use the
                // canvas fillText() method.  Return null (unknown).
                return null;
             }
          }
       }
    
       me.insertClasses = function(){
          var result = me.hasSmoothing();
          var htmlNode = document.getElementsByTagName('html')[0];
          if (result == true) {
             htmlNode.className += " hasFontSmoothing-true";
          } else if (result == false) {
                htmlNode.className += " hasFontSmoothing-false";
          } else { // result == null
                htmlNode.className += " hasFontSmoothing-unknown";
          }
       }
    
    }
    
    // if EventHelpers.js is included, insert the hasFontSmoothing CSS classes
    if (window.EventHelpers) {
       EventHelpers.addPageLoadEvent('TypeHelpers.insertClasses')
    }
    

     

    也许细节就体现在这里吧,亲,点点网上的实现就是用上面的方法噢 。    前端开发实现功能下要注重细节

    转载于:https://www.cnblogs.com/zsk526/archive/2012/03/14/2395804.html

    展开全文
  • 图像平滑处理

    千次阅读 2021-01-22 14:53:32
    目录图像平滑处理图像平滑处理原理图像平滑处理方法:均值滤波基本原理函数语法:dst=cv2.blue(src,ksize,anchor,borderType)例子方框滤波函数语法:dst=cv2.boxFilter(scr,ddepth,ksize,anchor,normalize,...


    图像平滑处理

    尽量保留图像原有信息的情况下,过滤图像内部的噪声,这一过程叫做图像的平滑处理。通过图像平滑处理,我们可以有效过滤掉图像内的噪声信息。对应英文为Soomthing Images,图像平滑处理经常伴随图像牧户操作,因此图像平滑处理有时也被称为图像模糊处理(Blurring Images)

    图像平滑处理原理

    对图像中与周围像素点的像素差异值较大的像素点进行处理,将其值调整为周围像素点像素值的近似值

    图像平滑处理方法:

    • 均值滤波
    • 方框滤波
    • 高斯滤波
    • 中值滤波
    • 双边滤波
    • 2D滤波(自定义滤波)

    均值滤波

    均值滤波指当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值,使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点,即可完成整个图像的均值滤波

    基本原理

    先考虑对周围多少个像素点取平均值,以当前像素点为中心,对行数和列数相等的一块区域所有像素点的像素值进行取平均值。对于边缘像素点(如第一行第一列)可以只取图像内存在的周围邻域点的像素值均值(M*N越大,失真越严重)

    函数语法:dst=cv2.blue(src,ksize,anchor,borderType)

    dst是返回值,得到均值滤波处理结果。src是原始图像,可以由任意数量的通道。Ksize是滤波核大小(均值处理过程中,邻域图像高度和宽度)。Anchor是锚点,默认(-1,-1)表示当前计算均值的点位于核的中心点位置,一般采用默认值。BorderType是边界样式,决定了以何种方式处理边界,一般采用默认值
    所以cv2.blur()的一半形式为:cv2.blur(scr,ksize,)

    例子

    #均值滤波
    img=cv2.imread("C:\photo\lenaNoise.png")
    r1=cv2.blur(img,(9,9))
    r2=cv2.blur(img,(5,5))
    cv2.imshow("original",img)
    cv2.imshow("result_big",r1)
    cv2.imshow("result_small",r2)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述

    卷积核越大,去噪音效果越好,花费的运算时间越多,同时图像越失真

    方框滤波

    可以自由选择是否对均值滤波结果进行归一化,即可以自由选择滤波结果是邻域像素值之和的平均值还是邻域像素值之和,如果不进行归一化,则效果和均值滤波一样

    函数语法:dst=cv2.boxFilter(scr,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType)

    ddepth是处理结果图像的图像深度,一般使用-1表示与原始图像使用相同的图像深度
    Normalize表示是否需要进行归一化(0/1),1表示需要,0表示不需要进行归一化
    常用形式:cv2.boxFilter(scr,ddepth,ksize)

    例程

    #方框滤波
    img=cv2.imread("C:\photo\lenaNoise.png")
    r1=cv2.boxFilter(img,-1,(5,5))#使用归一化处理
    r2=cv2.boxFilter(img,-1,(5,5),normalize=0)#不使用归一化处理
    cv2.imshow("original",img)
    cv2.imshow("result_nor",r1)
    cv2.imshow("result",r2)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述

    使用归一化处理的图片接近白色,因为5*5像素之和一般都会超过当前最大值255

    高斯滤波

    在进行均值滤波和方框滤波,邻域内像素的权重都是相等的,在高斯滤波中,会将中心点的权重值加大,远离中心点的权重值减小
    在这里插入图片描述

    在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和,在高斯滤波中核的长度和宽度可以不相等,但必须是奇数。在实际计算中,卷积核是要归一化处理的,严格来讲,没有归一化处理的卷积核进行滤波,得到的结果往往是错误的。

    函数语法 dst=cv2.GaussianBlur(scr,ksize,sigmaX,sigmaY,borderType)

    sigmaX是卷积核在水平方向上(X轴方向)的标准差,其控制的是权重比例,是必选参数
    sigmaY是卷积核在垂直方向上(Y轴方向)的标准差,如果将该值设置为0,则只采用sigmaX的值,如果sigmaX和sigmaY的值都为0,就通过ksize.width.height计算得到。
    Sigmax=0.3*[(ksize.width-1)0.5-1]+0.8
    sigmaY=0.3
    [(ksize.height-1)*0.5-1]+0.8
    常见形式:dst=cv2.GaussianBlur(src,ksize,0,0)#官方文档建议指定ksize、signmaX、signmaY三个参数的值,以避免将来函数修改后可能造成的语法错误,所以将其默认为0

    例子

    #高斯滤波
    img=cv2.imread("C:\photo\lenaNoise.png")
    r1=cv2.GaussianBlur(img,(7,5),0,0)
    cv2.imshow("original",img)
    cv2.imshow("reuslt",r1)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述

    中值滤波

    与之前三种处理方式不同,不再采用加权求平均值的方式来计算滤波结果,用邻域所有像素值的中间值来代替当前像素点的像素值

    基本原理

    采用当前像素点及周围邻近像素点(个数为奇数)的像素值,将这些像素值排列,然后将位于中间的像素值作为当前像素点的像素值

    函数语法:dst=cv2.medianBlur(scr,k size)

    例子

    #中值滤波
    img=cv2.imread("C:\photo\lenaNoise.png")
    r1=cv2.medianBlur(img,3)
    cv2.imshow("original",img)
    cv2.imshow("reuslt",r1)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述

    因为没有进行均值处理,所以不存在均值滤波带来的细节模糊问题,在中值滤波操作中,噪音很难被选上,可以在几乎不影响换图情况下去除全部噪音,但是由于要进行排序等操作,中值滤波需要的运算量较大

    双边滤波

    综合图像空间和色彩信息的滤波方式,在滤波过程中能有效保护图像内的边缘信息
    ###基本原理
    前面滤波只考虑空间的权重信息,计算起来比较方便,但是边缘信息的处理上存在较大问题。滤波处理过程中对邻域像素取均值会造成边界模糊,双边滤波在计算某一个像素点的新值时,不仅考虑距离问题(距离越远,权重越小),也考虑色彩信息(色彩差别越大,权重越小)。综合考虑距离和色彩的权重结果,既能有效去除噪音,也能较好保护边沿信息。处于边缘时,与当前色彩相近的像素点会被给予较大的权重值;而在与当前色彩差别较大的像素点会被给予较小的权重值,这样就保护了边缘信息。

    函数语法:dst=cv2.bilateralFilter(scr,d,sigmaColor,sigmaSpace,borderType)

    d是滤波时选取的空间距离参数,表示以当前像素点为中心的直径。如果非正数,则会自动从参数sigmaSpace中计算得到。如果滤波空间较大,推荐d=5.对于噪声较大的离线滤波,可以选择d=9;
    sigmaColor是滤波时选取的颜色差别范围,决定了周围哪些像素点能够参与滤波中来,与当前像素点的像素值小于sigmaColor时,就能参与到滤波中来,该值为0表示滤波失去意义,该值为255表示直径内所有点都能参与运算
    sigmaSpace是坐标中的sigma值,值越大,表明有越多的点能参与到滤波计算中,当d>0时,无论sigmaSpace的值如何,d都指定邻域大小,否则d与sigmaSpace成比例
    为了简单起见,可以将sigmaSpace和sigmaColor的值设置相同,如果他们的值较小,滤波效果就不明显,如果值较大,滤波效果会比较明显,产生卡通效果。

    例子

    #双边滤波
    img=cv2.imread("C:\photo\pie.png")
    g=r=cv2.GaussianBlur(img,(55,55),0,0)
    b=cv2.bilateralFilter(img,55,100,100)
    cv2.imshow("original",img)
    cv2.imshow("bilateralFilter",b)
    cv2.imshow("GaussianBlur",g)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

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    2D卷积

    使用特定的卷积核实现卷积操作,前面的滤波函数都无法将卷积核确定为特定形式,所以需要使用自定义卷积函数
    ###语法格式
    dst=cv2.filter2D(scr,ddrpth,kernel,anchor,delta,borderType)
    kernel是卷积核,是一个单通道的数组,如果想在处理彩色图像时,让每个通道使用不同的核,则必须将彩色图像分解后使用不同的核完成操作
    delta是修正值,是可选项,如果该值存在,会在基础滤波值上加上该值作为最终的滤波处理结果

    例子

    #2D卷积滤波
    img=cv2.imread("C:\photo\lenaNoise.png")
    kernel=np.ones((9,9),np.float32)/81
    r=cv2.filter2D(img,-1,kernel)
    cv2.imshow("original",img)
    cv2.imshow("filter2D",r)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

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