在移动应用开发中，用户经常需要上传个人照片或者选择已有的图片进行编辑，例如在社交媒体、电子商务或在线个人信息填写等场景。"拍照和相册选取图片并裁剪得到路径"这个功能是移动应用中常见的一个模块，涉及到Android和iOS系统的多媒体处理、权限管理以及网络上传等多个知识点。 1. **多媒体权限管理**： 在Android 6.0（API级别23）及以上版本，系统引入了运行时权限管理，应用在使用相机和读取存储空间时需要在运行时请求用户授权。对于iOS，从iOS 11开始，也需要在Info.plist中明确声明使用相机和相册的权限。 2. **调用相机**： Android使用`Camera`或`Camera2` API来启动相机，而iOS则使用`UIImagePickerController`，设置其源类型为相机，然后通过代理方法获取拍摄后的图片。需要注意的是，拍摄完成后，通常需要将原始图片转换为适合网络上传的格式，如JPEG或PNG。 3. **访问相册**： Android可以通过`Intent.ACTION_PICK`启动相册选择图片，而iOS的`UIImagePickerController`同样可以切换到相册模式。在选择图片后，需要处理返回的图片URI或图片数据。 4. **图片裁剪**： Android可以使用`Intent.ACTION_IMAGE_CROP`或第三方库如`CropImage`进行图片裁剪，iOS可以使用`UIImageCropViewController`（自定义实现）或第三方库如`Kingfisher`的裁剪功能。裁剪过程通常允许用户调整裁剪框大小和位置，确定后返回裁剪后的图像。 5. **图片压缩与优化**： 为了减少上传时间和节省服务器存储空间，通常需要对裁剪后的图片进行压缩。Android可以使用`Bitmap.compress()`方法，iOS可以利用`UIImageJPEGRepresentation`或`UIImagePNGRepresentation`。同时，可以控制压缩质量平衡图片质量和文件大小。 6. **获取图片本地路径**： 裁剪后的图片通常会保存到本地，Android可能保存在外部存储的特定目录，iOS可能在临时目录或应用的沙盒内。获取到图片的本地路径后，才能进行网络上传。 7. **网络上传**： 使用HTTP或HTTPS协议，通过`OkHttp`、`AFNetworking`等网络库将图片数据上传到服务器。通常使用Multipart方式，将图片数据作为二进制流发送。上传过程中可能需要处理进度显示、错误重试等逻辑。 8. **服务器端处理**： 服务器接收到图片后，可能需要保存图片文件，生成缩略图，或者进行其他处理。这通常涉及文件系统操作和图像处理库。 9. **安全考虑**： 在整个过程中，要确保用户隐私安全，比如删除不需要的临时图片文件，避免泄露用户信息，遵循GDPR等数据保护法规。 10. **用户体验**： 用户界面设计应简洁易用，提供清晰的操作指示和反馈，如加载状态、裁剪预览、上传进度等。 "拍照和相册选取图片并裁剪得到路径"这个功能涵盖了移动应用中的多个技术点，包括权限管理、多媒体操作、图片处理、网络通信等，实现起来需要综合运用各种技术和工具。在实际开发中，开发者需要根据平台特性及用户需求进行合理的设计和优化。

pdfCropMargins pdfCropMargins程序是一个命令行应用程序，用于自动裁剪PDF文件的页边距。 裁剪页边距可以使阅读PDF文档的页面（无论是打印文档还是在屏幕上显示）更容易，因为显示字体更大。 该程序类似于Perl脚本pdfcrop，但有更多选项。 特征 自动检测边距并可以裁剪给定百分比的边距。 可以将所有页面裁切为相同大小以提供统一的外观（例如两张）。 适用于Linux，Windows，Cygwin和OS X / Darwin。 具有用于交互式裁剪的可选图形用户界面（GUI）。 与MuPDF，pdftoppm程序或Ghostscript程序一起使用。 包含适用于Windows的pdftoppm版本。 渲染并分析页面图像以找到边界框，从而使其能够处理嘈杂的扫描PDF。 可以自动应用Ghostscript修复操作来尝试修复损坏的PDF文件。 默认情况下

在计算机视觉领域，目标检测技术一直是一个重要的研究方向，其中YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性而备受关注。YOLOv4作为该系列算法的一个里程碑式作品，在保持了高速度的同时，显著提升了检测精度，因此被广泛应用于各类实时目标检测任务中。 鼠标作为计算机用户交互的重要设备，其位置检测在人机交互和游戏开发等领域有着广泛的应用。通过结合YOLOv4的高效检测能力，可以实现对鼠标位置的实时准确识别，进一步可以应用于自动化测试、交互式应用开发等场景。 在实际应用中，模型的大小会直接影响到算法的部署和运行效率。一个过大的模型可能会占用过多的计算资源，导致无法在性能有限的硬件设备上运行，或者运行速度不满足实时处理的要求。因此，模型裁剪技术应运而生，它能够在保持模型检测性能的前提下，大幅度减少模型的大小，提高模型的运行效率，使得算法能够在更多的平台上部署使用。 从给定的文件信息来看，这个压缩包包含了两个主要的文件夹，分别是“mouse_detect_yolov4-main”和“基于yolov4的老鼠位置检测,并且裁剪了模型大小_mouse_detect_yolov4”。这两个文件夹可能包含了实现鼠标位置检测的YOLOv4模型代码、训练数据集、训练好的模型文件、模型裁剪的代码实现以及可能的测试脚本或应用程序。 在“mouse_detect_yolov4-main”文件夹中，可能会包含以下内容： - 训练和验证YOLOv4模型所需的代码和配置文件。 - 预处理后的鼠标图像数据集，用于训练模型进行位置检测。 - 训练好的YOLOv4模型文件，用于执行鼠标位置检测。 - 测试脚本，用于评估模型性能和检测结果。 在“基于yolov4的老鼠位置检测,并且裁剪了模型大小_mouse_detect_yolov4”文件夹中，则可能包含以下内容： - 模型裁剪工具或代码，用于将训练好的YOLOv4模型进行压缩，减小模型体积。 - 裁剪后的模型文件，这些模型经过优化，保留了检测性能的同时，体积更小，运行速度更快。 - 应用程序代码，展示如何将裁剪后的模型集成到实际的人机交互场景中。 以上这些内容共同构成了基于YOLOv4进行鼠标位置检测的完整方案，从数据处理、模型训练、模型裁剪到最终的部署和应用，每一步都是实现高效准确鼠标位置检测的关键环节。 由于标题和描述的内容相同，我们可以推断这个压缩包是专门为了实现鼠标位置检测而设计的。虽然没有提供具体的标签，但从文件名称和描述中我们可以得知这个压缩包的重点是围绕YOLOv4算法和模型裁剪技术，针对鼠标的实时位置检测任务进行展开。 这个压缩包文件提供了从数据准备、模型训练到模型裁剪优化，再到最终部署应用的完整流程，对于需要在计算机视觉项目中实施高效鼠标位置检测的研究者和开发者来说，是一个有价值的资源。

Android 7.0 圆形头像选择 相册和拍照裁剪选取 简单易用 直接运行

实验目的 （1）掌握Cohen-Sutherland直线段裁剪算法的直线段端点编码原理。 （2）掌握“简取”、“简弃”和“求交”的判断方法。 （3）掌握直线段与窗口边界交点的计算公式。 实验结果 （1）在屏幕中心建立二维坐标系Oxy,x轴水平向右为正，y轴垂直向上为正。 （2）以屏幕客户区中心为中心绘制矩形线框图，以此代替裁剪窗口，线条颜色自定义。 （3）工具栏上的“绘图”按钮有效，拖动鼠标绘制直线。 （4）使用“裁剪”按钮对窗口内的直线段进行裁剪并在窗口内输出裁剪后的直线段。

主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

通过本次实验，将老师在课堂上讲解的直线段裁剪算法进行具体代码的实现，第一次实验的扩展题目中，已采用了编码法进行直线段裁剪的算法来实现，所以本次实验中我重点研究的是NLN直线段裁剪算法，因为这个算法是对编码法裁剪线段的一个优化算法，在判断线段所属区域来降低求交次数。

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用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp

FontCreator 工具，带有字库裁剪工具