原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx，用的coco val数据集做的量化，输入为（1，3，256，192），输出为（1，17，64，48）的关键点热图，后面通过高斯化函数可得到关键点，结果经测试。

乌日达 具有统一联合分布对齐的无监督域自适应 先决条件： Python3 PyTorch == 0.4.1（具有合适的CUDA和CuDNN版本） 火炬视觉== 0.2.0 脾气暴躁的 tqdm 资料集： 您需要在“ ./data”中的每个“ .txt”中修改图像的路径。 训练： 跑步 ： python train.py --config ../config/dann.yml --dataset Office-31 --src_address ../data/amazon.txt --tgt_address ../data/dslr.txt --src_test_address ../data/amazon.txt 引文： 如果您使用此代码进行研究，请考虑引用： 接触 如果您对我们的代码有任何，请随时联系 。

图像对齐 一个Web应用程序，用于合并，缝合或对齐重叠的图像。 它可用于创建全景图或对齐图像，例如未正确扫描的表格。 特征：表面投影，特征检测，特征匹配，束调整，波校正，色彩转移，接缝检测和多波段融合。 核心算法取自OpenCV（主要是Feature2D和Stitching模块），并已在需要时进行了调整。 然后将定制版本的OpenCV编译为wasm。 为了确保UI畅通，所有与OpenCV相关的功能都通过Webworker运行。 优点和缺点：由于图像拼接可能占用大量内存并占用大量CPU，因此可以拼接在一起的图像数量或大小存在一些限制，尤其是在移动设备上。 从好的方面来说，几乎所有可以运行浏

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让popupwindow显示在view的上方并与该view水平居中对齐

Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns。 相似变换相当于等距变换和均匀缩放的一个复合，即为： 左上角2*2矩阵为旋转部分，右上角为平移因子。它有四个自由度，即旋转、x方向平移、y方向平移和缩放因子s。相似变换后长度比、夹角保持不变，其与相似三角形类似。 虽然相似变换和仿射变换的变换矩阵一样，但是其定义不一样。因为相似变换中不存在倾斜变换（也叫错切变换、剪切变换、偏移变换）、翻转变换，而仿射变换中存在。

cad 标注对齐修剪工具，好用

自己编译zipalign.exe 支持2g大文件对齐的工具 zipalign [-f] [-p] [-v] [-z] infile.zip outfile.zip zipalign -c [-p] [-v] infile.zip

面部对齐 通过回归树进行人脸对齐 预要求 Visual Studio 2012+ 和 OpenCV 安装在 C:/opencv