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  • 一款合格的流程图应用程序,应该可以同时满足业务流程图、组织结构图、数据流程图、程序流程图、思维导图的绘制。并且可以直接通过图表,对数据进行可视化、分析以及整理归类,将大量数据化繁为简。如果可以的话,还...

    一款合格的流程图应用程序,应该可以同时满足业务流程图、组织结构图、数据流程图、程序流程图、思维导图的绘制。并且可以直接通过图表,对数据进行可视化、分析以及整理归类,将大量数据化繁为简。如果可以的话,还需要内置大量的行业流程图模板,可以帮助绘图者轻松绘制流程图。起到事半功倍的效果。

    除此之外,一个优秀的流程图制作软件,还需要满足提供了大量矢量制图素材、支持自定义绘图操作以及多格式输出的需求。

    不内置任何插件与捆绑软件,让每一个消费者都可以放心使用也是一个要求。另外流程图绘制的元素主要是:图形、线条、文字以及颜色,要能够满足这些最基本的功能。如果软件本身支持Windows快捷操作组合键,可以像操作Office办公软件一样使用组合按键实现快捷操作。那么也可以让绘图者在绘制流程图时节省大量的时间。

    接下来小编要给大家演示一下,一款合格的流程图制作软件,应该是什么样子的。

    示例1:行业模板导入

    运行流程图制作软件,创建新图表,选择行业模板,点击创建。

    模板添加到操作页面当中,可以在模板基础上进行流程图绘制。到了后期对应用程序使用上手,其实直接构建空白模板会比修改行业模板更加高效。

    示例2:添加、编辑、连接素材

    左边素材栏中,单击选中素材,即可将素材添加到素材界面中。使用频率较高的矢量素材收纳在通用素材当中,主要是常见的方形、圆形以及线条等。

    单击选中素材,可以直接在图形素材上添加文字内容。双击操作页面的空白处,可以唤出文本框。长按鼠标可拖动素材,流程图制作软件会根据四周素材,提供纵横对其参考线。这样就不用担心素材对齐的问题了,十分方便。如果不需要这个功能,在右边的工具栏关闭即可。

    将光标移动至素材上,素材四周会显示四个三角符。

    长按三角形并拖动,可绘制出连接线将多个素材连接。

    示例3:编辑图形、文字素材

    我们在上头有提到一个组成元素叫做颜色,它是基于图形、线条以及文字的基础上产的。如果我们要设置警戒、警告类的标识、可以将图形或者文字设定成红色。

    单击选中一个素材,在右边工具栏即有对其进行编辑的选项。

    我们可以修改文字,之后将素材的背景颜色修改成红色。这样看到这个素材,人们心中第一联想到便是警告、危险。

    以上便是今天要分享给大家的,关于流程图制作的一些基本技巧。如果你对流程图或者思维导图的绘制有兴趣,可以通过应用程序自主学习。没有复杂的选项以及算法,很容易上手。

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  • 我们在绘制流程图时很多朋友还是在使用手绘流程图,其实是利用Word,PPT或者是一些专业的流程图软件也可以实现绘制的。下面将使用者三款工具为大家分享怎样绘制流程图。 Word绘制流程图: 一:插入流程图图形 进入...

    流程图画的好可以让自己的设计思路更加简洁明了,不仅是对自己对使用者来说也会更加的方便。我们在绘制流程图时很多朋友还是在使用手绘流程图,其实是利用Word,PPT或者是一些专业的流程图软件也可以实现绘制的。下面将使用者三款工具为大家分享怎样绘制流程图。

    在这里插入图片描述

    Word绘制流程图:

    一:插入流程图图形

    进入Word之后,在菜单栏中的工具中选择插入操作,之后点击下面的形状选项,在流程图区域选择流程图图形添加在面板中。

    在这里插入图片描述

    二:插入关联线

    在【形状】下拉按钮下,选择需要的线型;然后在画布中从图形连接向另一个图形;按住【Shift】键,可以画出直线。

    在这里插入图片描述

    三:输入文字内容

    右击图形,然后点击【添加文字】选项;输入文字后,在【开始】菜单中,使用文字【对齐方式】调整。

    在这里插入图片描述

    PPT绘制流程图:

    一:选择SmartArt制作流程图

    打开PPT在插入操作中找到SmartArt选项,选择流程操作中的样式,这是几种常见的流程图模板,根据需要进行点击。会自动插入到PPT页面中。

    在这里插入图片描述

    二:添加内容

    点击里面的文本就可以对内容进行添加,如果需要在某个节点中添加节点只需点击回车键即可。在面板上方格式选项中可以修改流程图颜色。
    在这里插入图片描述

    迅捷画图绘制流程图:

    一:选择工具,新建流程图

    进入迅捷画图网站中,选择页面立即体验进入新建文件,在新建文件中选择流程图进行搭建。

    在这里插入图片描述

    二:搭建流程图框架,添加内容

    在编辑面板的左侧中选择需要的流程图图形对流程图框架进行搭建使用,以及流程图之间的连接线都是需要在编辑添加,双击流程图图形可以添加内容。

    在这里插入图片描述

    三:丰富流程图,导出储存

    点击流程图图形在右侧工具栏中选择样式操作可以对图形背景颜色进行设置使用。选择面板右上方的导出操作选择需要的样式导出使用。

    在这里插入图片描述

    上述就是分享的3种绘制流程图的简单操作方法,操作起来都很便利简单,建议还是使用一些专业的工具进行搭建里面很多操作齐全一点绘制的流程图更加专业,希望上述方法可以给大家带来帮助。

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  • 现在学习思维导图的人越来越多了,但很多人不知道流程图也是思维导图的一种,今天小编就带大家来了解什么是流程图。 一、流程图是什么 流程图是思维导图的一种形式,是以流程和图组合而成的一种导图,一般运用于...

    现在学习思维导图的人越来越多了,但很多人不知道流程图也是思维导图的一种,今天小编就带大家来了解什么是流程图。

    一、流程图是什么

    流程图是思维导图的一种形式,是以流程和图组合而成的一种导图,一般运用于工艺、业务、操作流水线和系统关系上。由于流程图大部分运用都是在工艺和业务上,所有大部分人都认为流程图较为复杂难学。


    但实际上,我们在日常生活中也可以使用流程图的。无论是在做计划,学习还是工作,我们都可以利用流程图来分析事件内部的先后顺序的逻辑发展等。

    二、流程图怎么画

    接下来,小编就来制作一个流程图,让你们知道如何使用流程图学习。

    (1)画流程图之前,就要准备画图的工具,我们可以在电脑上下载一个流程图制作软件,如迅捷流程图制作软件,然后打开软件创建新图表。


    (2)在软件提供的模板中选择需要的图表,除了空白图表外,还有其他模板可以使用。


    (3)选好模板后,在左侧的图形面板上选择需要的图形,还可以在“更多图库”中选择更多的类型。


    图为“更多图库”面板:


    懒得找图形,也可以使用“搜索图形”功能,直接找到想要的图形。


    (4)在制作流程图时,我们可以使用软件的几个小工具帮助我们快速画图。

    网格、参考线是矫正和对齐的功能,连接点和连接箭头则是连接图形的快键方式。


    (5)我们还可以给图形填颜色,只要选中图形,然后在右侧的格式面板上选择颜色,点击颜色即可填充到图形中。


    (6)同样,我们在图形中编辑文字,也是在右侧面板进行格式设置。


    以上教程就是制作流程图的基本操作方法,希望能帮到有需要的人哟。

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  • 图像对齐深度学习算法调研

    千次阅读 2020-11-23 20:31:44
    大致流程: 提取特征点 特征匹配 RANSAC 排除错误匹配 求解单应性(Homograph)矩阵 难点: 弱纹理、无纹理(特征少,难以提取) 低光图像、噪声干扰(特征集中在局部,对齐效果差) 重复纹理(特征匹配容易出错...

    参考博客:
    旷视 R TALK:图像对齐及其应用
    单应性Homograph估计:从传统算法到深度学习

    1. 传统算法

    大致流程:

    1. 提取特征点
    2. 特征匹配
    3. RANSAC 排除错误匹配
    4. 求解单应性(Homograph)矩阵

    难点:

    1. 弱纹理、无纹理(特征少,难以提取)
    2. 低光图像、噪声干扰(特征集中在局部,对齐效果差)
    3. 重复纹理(特征匹配容易出错)
    4. 大前景干扰
    5. 大视差
    6. 深度视差(单应性变换本身的局限性)

    2. 深度学习算法

    2.1 Deep Image Homography Estimation(2016)

    论文地址

    创新:

    • 数据集
      在这里插入图片描述
    1. 原始图像取一个矩形区域 A(蓝色框)
    2. 对 A 的四个顶点做一定范围(黄色框)的随机位移(红色箭头)得到一个不规则区域(不规则绿色框)
    3. 根据位移向量可以求得 HAB\mathrm{H^{AB}}HBA\mathrm{H^{BA}}
    4. 对原图做 HBA\mathrm{H^{BA}} 变换,得到矩形区域 B(矩形绿色框)
    5. 将 A 和 B 输入给网络求得 HAB\mathrm{H^{AB}}
    • 网络结构
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
        直接预测出单应性矩阵参数比较困难,因此网络预测的是4个顶点的位移量(右边回归网络),然后再计算单应性矩阵。
        文中说没有置信度会限制一些应用,就搞了左边的分类网络,将4个顶点的位移范围划分为21个区间,输出落在每个区间的概率值。

    优点:

    1. 对弱纹理和无纹理图像优于传统算法;

    缺点:

    1. 训练数据是人工变形得到的,真实世界图像存在内容上差异,导致对真实世界图像的对齐效果较差;

    2.2 Unsupervised Deep Homography: A Fast and Robust Homography Estimation Model(2017)

    论文地址
    代码地址

    创新:

    • 网络结构
      在这里插入图片描述
        图(a)为2.1的监督算法,图(b)为传统算法,图(c)为此文无监督算法。
        H~4pt\mathrm{\tilde{H}_{4pt}} 为预测的4个顶点位移向量,结合4个顶点的位置坐标 C4ptA\mathrm{C^A_{4pt}},通过 Tensor DLT(Direct Linear Transform)得到单应性矩阵 H~\mathrm{\tilde{H}};之后通过空间变换层得到图像 P~B\mathrm{\tilde{P}^B},并与实际图像 PB\mathrm{P^B} 计算光度损失(像素点间的 L1 损失)。
        其中,Tensor DLT(代替 SVD 奇异值分解)和空间变换层都是为了便于梯度计算,使网络得以训练。

    优点:

    1. 相比监督算法,对真实世界图像的对齐效果较好;
    2. 对图像特征的表达比较鲁棒,不像传统方法很依赖特征点;

    缺点:

    1. 数据集主要用的航拍图像,适合单个单应性矩阵做对齐;
    2. 深度视差、RANSAC

    2.3 Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation(2019)

    论文地址
    代码地址

    创新:

    • 数据集
      在这里插入图片描述
      制作了一套数据集分为5大类,并为了量化评估,手工标注了5000张图像作为ground truth;

      1. Regular(RE):纹理丰富,单平面远景适合用单个单应性矩阵对齐
      2. Low texture(LT):纹理少
      3. Low light(LL):低光图像
      4. Small Foregrounds(SF):小前景
      5. Large Foreground(LF):大前景
    • 网络结构
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      β{a,b}\beta \in \{a,b\}
        此文认为直接用像素值当特征不太好,通过 f()f(\cdot) 获取深层特征 FβF_{\beta},并通过 m()m(\cdot) 生成 mask MβM_{\beta}。这里的特征和 mask 都和原图 IβI_{\beta} 分辨率相同,其中 m()m(\cdot) 的作用与 RANSAC 相似,生成的 mask 可以看作是特征的权重,来衡量特征的重要性,从而可以忽略一些干扰的特征(如干扰前景)。Gβ=FβMβG_{\beta}=F_{\beta}M_{\beta} 输入给后续的单应性估计网络,同样预测4个位移向量,并通过一个线性系统得到单应性矩阵 Hab\mathcal{H}_{a b}

      损失计算:
      minm,f,hLn(Ia,Ib)+Ln(Ib,Ia)λL(Ia,Ib)+μHabHbaI22 \min _{m, f, h} \mathbf{L}_{\mathbf{n}}\left(I_{a}^{\prime}, I_{b}\right)+\mathbf{L}_{\mathbf{n}}\left(I_{b}^{\prime}, I_{a}\right)-\lambda \mathbf{L}\left(I_{a}, I_{b}\right)+\mu\left\|\mathcal{H}_{a b} \mathcal{H}_{b a}-\mathcal{I}\right\|_{2}^{2}
      其中,
      Ln(Ia,Ib)=iMaMbFaFb1iMaMb\mathbf{L}_{\mathbf{n}}\left(I_{a}^{\prime}, I_{b}\right)=\frac{\sum_{i} M_{a}^{\prime} M_{b} \cdot\left\|F_{a}^{\prime}-F_{b}\right\|_{1}}{\sum_{i} M_{a}^{\prime} M_{b}}ii 表示特征图和mask中的像素索引

      L(Ia,Ib)=FaFb1\mathbf{L}\left(I_{a}, I_{b}\right)=\left\|F_{a}-F_{b}\right\|_{1}

      Hba\mathcal{H}_{b a} 通过将 IaI_aIbI_b 的特征位置互换得到

        损失函数前两项最小化变换后图像特征的差异,第三项是为了避免全零解最大化原始图像特征差异,第四项则是让两个单应性变换尽可能可逆。

    优点:

    1. 解决 RANSAC 问题,主要避免前景干扰

    缺点:

    1. 深度视差

    2.4 DeepMeshFlow: Content Adaptive Mesh Deformation for Robust Image Registration(2019)

    论文地址

    Mesh Flow 大致就是把图像划分为网格,每个网格对应一个单应性矩阵,从而适应图像中的不同深度平面来对齐。
    在这里插入图片描述

    创新:

    • 网络结构
      在这里插入图片描述
        ResNet-34 后面连接 KK 个分支(K=3K=3),每个分支从一个自适应池化层开始,并通过卷积层生成一个特定大小的 mesh flow:

      M1(Hg16+1)×(Wg16+1)×2=2×2×2\mathcal{M}_{1}^{\prime} \to \left(\frac{H_{g}}{16}+1\right) \times\left(\frac{W_{g}}{16}+1\right) \times 2=2 \times 2 \times 2

      M2(Hg4+1)×(Wg4+1)×2=5×5×2\mathcal{M}_{2}^{\prime} \to \left(\frac{H_{g}}{4}+1\right) \times\left(\frac{W_{g}}{4}+1\right) \times 2=5 \times 5 \times 2

      M3(Hg+1)×(Wg+1)×2=17×17×2\mathcal{M}_{3} \to \left(H_{g}+1\right) \times\left(W_{g}+1\right) \times 2=17 \times 17 \times 2

      然后将粗尺度 M1\mathcal{M}_{1}^{\prime}M2\mathcal{M}_{2}^{\prime} 上采样至 M3\mathcal{M}_{3} 分辨率,并融合 M1\mathcal{M}_{1}M2\mathcal{M}_{2}M3\mathcal{M}_{3}

        mesh flow 的融合通过一个场景分割网络将图像 II 分割为 KK 个类别,输出大小为 (Hg+1)×(Wg+1)×K\left(H_{g}+1\right) \times\left(W_{g}+1\right) \times K,融合方式是直接按分类结果选择每个点的位移向量用哪个 mesh flow 的对应值,最终得到 M\mathcal{M}^{*}。之后的 loss 计算与 2.3 相同。

    优点:

    1. 解决深度视差问题

    2.5 RANSAC-Flow: generic two-stage image alignment(2020 ECCV)

    论文地址
    代码地址

    论文及代码分析

    创新:

    • 单应性(粗对齐)与光流法(细对齐)结合
    • 迭代方式做对齐

    优点:

      按论文中的说法,单应性对图像细节对齐的不好,而光流法对差异较大的图像无法对齐,而此方法可以对差异大的图像细节也对齐好,扬长避短地结合两种对齐方法。

    1. 细节对齐效果好
    2. 对各种差异很大图像也能对齐
    3. 网络基本没做什么优化就有很好的效果(论文只是训练了细对齐网络,粗对齐网络直接是迁移过来都不微调;直接用提供的模型在自己双目相机采集的小差异数据上就有很好的对齐效果)

    缺点:

      论文中展示的为相对效果较好(较容易对齐)的结果,下图为挑选的几种不同角度的缺点,由于最终的对齐参数为一个像素级对齐矩阵,所以主要缺陷还是与光流法类似。

    1. 无法判断需要对齐的部分
        此例,原始图像为目标图像右上一小块区域,但是算法会尽可能将全图都对上。
      图1

    2. 光流法的图像局部扭曲现象
        像素级对齐通常在低分率的特征图上做对齐然后插值到原图的高分辨率,目前判断扭曲现象是插值造成的。
      在这里插入图片描述

    3. 前景遮挡
        前景遮挡情况下的肉眼观感很差,存在大面积扭曲,不如 2.3 的效果(无视前景做对齐)。
      在这里插入图片描述


    4.   1660Ti的笔记本上约10s一对图像。

    2.6 GLU-Net: Global-Local Universal Network for Dense Flow and Correspondences(2020 CVPR)

    论文地址
    代码地址

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如何让流程图对齐