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Content-Aware Image Resizing 是一种调整大小的方法，它不会像普通方式那样调整图像大小。 它不是以统一的方式降低图像的分辨率，而是选择最不重要的非平坦线（接缝）并将其删除。 在算法的结果上，对象可能没有原始尺度，但很明显，结果包括初始尺度上最重要的对象，另一方面，大部分平坦且低能量的不重要部分可能几乎消失。 该项目是对内容感知调整大小论文 [1] 研究的重新实施。 该论文的主要思想是使用动态规划为垂直和水平线找到具有最小能量的所谓“接缝”的非平线。 具有最小能量的水平或垂直接缝（要移除的第一个水平和垂直像素）将逐步被移除。 因此，您可以通过按所需顺序应用水平和垂直移除来达到最终所需的分辨率。 下图显示了能量最低的接缝，即垂直和水平要移除的第一条线。

议题 自适应安全架构 用户及实体行为分析 内容感知数据丢失防护 积极安全防御整体体系

行业分类-物理装置-基于内容感知生成模型的图像修复方法.zip

图像裁剪是许多 Web 应用程序中的常见任务。 通常只需切出图像的中心就可以了。 这通常是一种妥协，有时会惨遭失败。 Smartcrop.js 是我对内容感知图像裁剪进行实验的结果。 它使用相当简单的图像处理和一些规则来尝试创建更好的图像裁剪。 这个库还处于起步阶段，但早期的结果看起来很有希望。 如此忠实于早期发布，经常发布的开源咒语，我发布了 smartcrop.js 的 0.0.0 版。 Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。 它可以在浏览器中、节点中或通过 CLI 使用。 Smarcrop 需要对 Promise 的支持，对不受支持的浏览器使用 polyfill 或将 smartcrop.Promise 设置为您最喜欢的 Promise 实现（我推荐 bluebird）。