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...框架中,通过声明式的数据绑定和组件化的设计,开发者能够更便捷地管理和操作表单元素状态,同时结合最新的HTML5表单特性(如required属性进行非空验证、pattern属性进行自定义正则表达式合法性校验),进一步简化了表单验证的过程。 近期,GitHub上开源了一款名为“Formik”的库,专门针对React应用中的表单处理,它提供了一套完整的解决方案,包括字段管理、错误处理、异步提交和表单生命周期钩子等功能,极大地提升了开发效率和代码可读性。此外,随着Web API接口的丰富和完善,原生Ajax已经逐渐被Fetch API取代,Fetch提供了更强大的功能和更好的错误处理机制,使得前端与后端数据交互更为流畅。 对于想要进一步提升前端技能的开发者来说,紧跟时下热门的前端UI库如Ant Design、Element UI等对表单组件的封装与优化也是必不可少的学习内容。这些库不仅提供了丰富的表单样式,还内置了诸多实用的功能,如联动选择器、动态加载选项等,有助于打造更为复杂的业务场景表单。 综上所述,前端表单处理是一个持续演进的话题,从基础的DOM操作到利用现代框架和API提升开发体验,再到借鉴优秀开源项目的设计思想,都是值得前端开发者关注并深入探索的方向。
2023-10-22 17:32:41
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...传输方式:HTTP 数据格式:JSON 签名算法:MD5 字符编码:UTF-8 [API]查询商户信息与结算规则 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=query&pid={商户ID}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringquery此API固定值 商户IDpid是Int1001 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 商户IDpidInt1001所创建的商户ID 商户密钥keyString(32)89unJUB8HZ54Hj7x4nUj56HN4nUzUJ8i所创建的商户密钥 商户类型typeInt1此值暂无用 商户状态activeInt11为正常,0为封禁 商户余额moneyString0.00商户所拥有的余额 结算账号accountString1070077170@qq.com结算的支付宝账号 结算姓名usernameString张三结算的支付宝姓名 满多少自动结算settle_moneyString30此值为系统预定义 手动结算手续费settle_feeString1此值为系统预定义 每笔订单分成比例money_rateString98此值为系统预定义 [API]查询结算记录 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=settle&pid={商户ID}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringsettle此API固定值 商户IDpid是Int1001 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString查询结算记录成功! 结算记录dataArray结算记录列表 [API]查询单个订单 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=order&pid={商户ID}&out_trade_no={商户订单号}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringorder此API固定值 商户IDpid是Int1001 商户订单号out_trade_no是String20160806151343349 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString查询订单号成功! 易支付订单号trade_noString2016080622555342651凉秋易支付订单号 商户订单号out_trade_noString20160806151343349商户系统内部的订单号 支付方式typeStringalipayalipay:支付宝,tenpay:财付通, qqpay:QQ钱包,wxpay:微信支付 商户IDpidInt1001发起支付的商户ID 创建订单时间addtimeString2016-08-06 22:55:52 完成交易时间endtimeString2016-08-06 22:55:52 商品名称nameStringVIP会员 商品金额moneyString1.00 支付状态statusInt01为支付成功,0为未支付 [API]批量查询订单 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=orders&pid={商户ID}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringorders此API固定值 商户IDpid是Int1001 查询订单数量limit否Int20返回的订单数量,最大50 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString查询结算记录成功! 订单列表dataArray订单列表 [API]支付订单退款 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=refund&pid={商户ID}&out_trade_no={商户订单号}&sign={签名字符串} 只支持微信官方、QQ钱包官方、当面付退款 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringrefund此API固定值 商户IDpid是Int1001 商户订单号out_trade_no是Int1000 退款原因desc否String 退款金额money否Double20.00不填默认退全款 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString退款成功! 发起支付请求 URL地址:http://pay.lqan.cn/submit.php?pid={商户ID}&type={支付方式}&out_trade_no={商户订单号}¬ify_url={服务器异步通知地址}&return_url={页面跳转通知地址}&name={商品名称}&money={金额}&sitename={网站名称}&sign={签名字符串}&sign_type=MD5 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 商户IDpid是Int1001 支付方式type是Stringalipayalipay:支付宝,tenpay:财付通, qqpay:QQ钱包,wxpay:微信支付 商户订单号out_trade_no是String20160806151343349 异步通知地址notify_url是Stringhttp://域名/notify_url.php服务器异步通知地址 跳转通知地址return_url是Stringhttp://域名/return_url.php页面跳转通知地址 商品名称name是StringVIP会员 商品金额money是String1.00 网站名称sitename否String某某某平台 签名字符串sign是String202cb962ac59075b964b07152d234b70签名算法与支付宝签名算法相同 签名类型sign_type是StringMD5默认为MD5 支付结果通知 通知类型:服务器异步通知(notify_url)、页面跳转通知(return_url) 请求方式:GET 特别说明:回调成功之后请输出 SUCCESS字符串,如果没有收到商户响应的SUCCESS字符串,系统将通过策略重新通知5次,通知频率为15s/60s/3m/30m/1h 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 商户IDpid是Int1001 易支付订单号trade_no是String20160806151343349021凉秋易支付订单号 商户订单号out_trade_no是String20160806151343349商户系统内部的订单号 支付方式type是Stringalipayalipay:支付宝,tenpay:财付通, qqpay:QQ钱包,wxpay:微信支付 商品名称name是StringVIP会员 商品金额money是String1.00 支付状态trade_status是StringTRADE_SUCCESS 签名字符串sign是String202cb962ac59075b964b07152d234b70签名算法与支付宝签名算法相同 签名类型sign_type是StringMD5默认为MD5 签名算法 请对参数按照键名进行降序排序(a-z)sign sign_type 和空值不进行签名!。 排序后请操作参数生成或拼接一个url请求字符串 例如 a=b&c=d&e=f (Url值不能携带参数!不要进行urlencode) 再将拼接好的请求字符串与平台生成的Key进行MD5加密得出sign签名参数 MD5 ( a=b&c=d&e=f + KEY ) (注意:+ 为各语言的拼接符!不是字符!) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39620334/article/details/115933932。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-18 16:55:58
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...为ES6+语法向旧版环境兼容的关键工具,在前端工程化领域扮演着至关重要的角色。最近,Babel团队在持续更新和优化其核心功能的同时,也在积极探索新的特性支持和性能提升。 今年早些时候,Babel 7.14版本发布,引入了对ECMAScript 2021新特性的支持,如顶级Await表达式、Logical Assignment Operators等,并进一步优化了@babel/preset-env预设的行为,允许开发者更精细地控制转换目标与兼容范围。同时,为了更好地配合现代模块打包工具,例如Webpack 5和Rollup,Babel开始加强对Tree Shaking的支持,使得代码体积得到更有效的压缩。 此外,Babel社区也积极推动生态建设,不断涌现出新的插件以支持最新的提案或特定场景需求,如@babel/plugin-proposal-logical-assignment-operators处理逻辑赋值运算符,以及@babel/plugin-syntax-top-level-await实现顶层await操作的支持。 值得关注的是,针对遗留项目和渐进式升级的需求,Babel官方文档提供了详尽的迁移指南和常见问题解答,帮助开发者从Babel 6平滑过渡至Babel 7,确保项目的稳定性和兼容性。 综上所述,无论是在跟进最新标准还是优化项目构建流程方面,Babel都在与时俱进并保持活跃发展。对于广大前端开发者而言,深入理解和熟练运用Babel的各项配置与最佳实践,无疑将极大地提升开发效率和代码质量。建议密切关注Babel的官方博客和技术论坛,及时掌握最新动态和技术趋势,以应对日新月异的前端开发挑战。
2024-01-16 22:15:54
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Maven
...添加到系统的PATH环境变量中,以便通过命令行进行操作。 二、项目构建与依赖管理 Maven的构建过程分为多个阶段,包括清理、编译、测试、打包、部署等,通过配置pom.xml文件中的生命周期(profiles),开发者可以定制构建流程以适应不同的开发需求。依赖管理是Maven的一大亮点,通过定义依赖范围(如compile、test、provided、runtime等),Maven能够智能地管理项目间的依赖关系,避免重复依赖和版本冲突。此外,Maven Central仓库提供了丰富的开源组件,通过标签轻松引入所需的库。 三、高级用法与最佳实践 随着项目规模的增长,合理组织项目结构、高效管理依赖、优化构建性能成为提高开发效率的关键。利用Maven的特性,开发者可以创建自定义的构建脚本、生命周期、插件,实现个性化的构建流程。例如,使用maven-antrun-plugin执行外部脚本,使用maven-source-plugin生成源码文档等。同时,遵循一些最佳实践,如保持pom.xml文件简洁、使用版本控制工具管理项目依赖、定期清理和整理构建记录,可以显著提升开发效率和项目的可维护性。 四、未来趋势与展望 展望未来,Maven将继续在自动化构建、依赖管理、多模块项目支持等方面进行创新,以满足日益增长的软件开发需求。随着DevOps文化的普及,Maven有望与持续集成/持续部署(CI/CD)工具更紧密地集成,实现自动化测试、构建、部署的无缝衔接。此外,随着微服务架构的兴起,Maven将发挥更大的作用,通过支持多模块项目,促进模块化开发和团队协作。 结语 从基础概念到高级用法,Maven为开发者提供了全方位的支持,使其在项目构建、依赖管理、自动化测试等方面具备强大的能力。通过不断学习和实践,开发者能够充分利用Maven的优势,提升项目开发效率,应对复杂的软件工程挑战。随着技术的发展,Maven的未来充满无限可能,期待更多开发者在这一领域探索创新,共同推动软件开发的进步。
2024-08-09 16:06:13
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初心未变
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...y> /// 混合大小写字母 /// </summary> Letter, /// <summary> /// 数字 /// </summary> Digital, /// <summary> /// 混合数字与大小字母 /// </summary> Mix } public static string GenerateRandomString(int length, RandomStringMode mode) { string rndStr = string.Empty; if (length == 0) return rndStr; //以数组方式候选字符,可以更方便的剔除不要的字符,如数字 0 与字母 o char[] digitals = new char[10] { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' }; char[] lowerLetters = new char[26] { 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z' }; char[] upperLetters = new char[26] { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z' }; char[] letters = new char[52]{ 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z' }; char[] mix = new char[62]{ '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z' }; int[] range = new int[2] { 0, 0 }; Random random = new Random(); switch (mode) { case RandomStringMode.Digital: for (int i = 0; i < length; ++i) rndStr += digitals[random.Next(0, digitals.Length)]; break; case RandomStringMode.LowerLetter: for (int i = 0; i < length; ++i) rndStr += lowerLetters[random.Next(0, lowerLetters.Length)]; break; case RandomStringMode.UpperLetter: for (int i = 0; i < length; ++i) rndStr += upperLetters[random.Next(0, upperLetters.Length)]; break; case RandomStringMode.Letter: for (int i = 0; i < length; ++i) rndStr += letters[random.Next(0, letters.Length)]; break; default: for (int i = 0; i < length; ++i) rndStr += mix[random.Next(0, mix.Length)]; break; } return rndStr; } /// <summary> /// 显示验证码 /// </summary> /// <param name="seed">随机数辅助种子</param> /// <param name="strLen">验证码字符长度</param> /// <param name="fontSize">字体大小</param> /// <param name="mode">随机字符模式</param> /// <param name="clrFont">字体颜色</param> /// <param name="clrBg">背景颜色</param> public static void ShowValidationCode(ref int seed, int strLen, int fontSize, RandomStringMode mode, Color clrFont, Color clrBg) { int tmpSeed; unchecked { tmpSeed = (int)(seed DateTime.Now.Ticks); ++seed; } Random rnd = new Random(tmpSeed); string text = GenerateRandomString(strLen, mode); int height = fontSize 2; // 因为字体旋转后每个字体所占宽度会所有加大,所以要加一点补偿宽度 int width = fontSize text.Length + fontSize / (text.Length - 2); Bitmap bmp = new Bitmap(width, height); Graphics graphics = Graphics.FromImage(bmp); Font font = new Font("Courier New", fontSize, FontStyle.Bold); Brush brush = new SolidBrush(clrFont); Brush brushBg = new SolidBrush(clrBg); graphics.FillRectangle(brushBg, 0, 0, width, height); Bitmap tmpBmp = new Bitmap(height, height); Graphics tmpGph = null; int degree = 40; Point tmpPoint = new Point(); for (int i = 0; i < text.Length; i++) { tmpBmp = new Bitmap(height, height); tmpGph = Graphics.FromImage(tmpBmp); // tmpGph.TextRenderingHint = System.Drawing.Text.TextRenderingHint.SingleBitPerPixelGridFit; // 不填充底色,文字 ClearType 效果不见了,why?! // tmpGph.FillRectangle(brushBg, 0, 0, tmpBmp.Width, tmpBmp.Height); degree = rnd.Next(20, 51); // [20, 50]随机角度 if (rnd.Next(0, 2) == 0) { tmpPoint.X = 12; // 调整文本坐标以适应旋转后的图象 tmpPoint.Y = -6; } else { degree = ~degree + 1; // 逆时针旋转 tmpPoint.X = -10; tmpPoint.Y = 6; } tmpGph.RotateTransform(degree); tmpGph.DrawString(text[i].ToString(), font, brush, tmpPoint); graphics.DrawImage(tmpBmp, i fontSize, 0); // 拼接图象 } //输出图象 System.IO.MemoryStream memoryStream = new System.IO.MemoryStream(); bmp.Save(memoryStream, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif); HttpContext.Current.Response.Cache.SetCacheability(HttpCacheability.NoCache); HttpContext.Current.Response.ClearContent(); HttpContext.Current.Response.ContentType = "image/gif"; HttpContext.Current.Response.BinaryWrite(memoryStream.ToArray()); HttpContext.Current.Response.End(); //释放资源 font.Dispose(); brush.Dispose(); brushBg.Dispose(); tmpGph.Dispose(); tmpBmp.Dispose(); graphics.Dispose(); bmp.Dispose(); memoryStream.Dispose(); } } } 转载于:https://www.cnblogs.com/iRed/archive/2008/06/22/1227687.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30600197/article/details/96672619。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-27 09:38:56
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...了解并适应企业的工作环境及工程化需求。 近期,教育部联合相关部门发布的《关于深化产教融合的若干意见》强调,要推动高校与企业深度合作,构建以产业和技术发展需求为导向的人才培养体系。这意味着,未来的校园招聘活动将更加注重对学生专业技能与岗位需求匹配度的考察,而不仅仅局限于传统的学历背景和研究成果。 总结而言,校园招聘不仅是企业和学生双向选择的过程,更是检验教育成果、对接市场需求的重要环节。通过不断优化招聘流程、提升人才评价标准,并加强校企之间的深度融合,我们才能更好地促进人才与市场的精准对接,实现高质量就业的目标。
2024-02-02 13:16:24
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...供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本 猿辅导、中泰证券、小米、媛福达、Soul和当贝,这些我们耳熟能详的APP或企业中,阿里云给他们提供了性能强大、安全、稳定的云产品与服务。 计算,容器,存储,网络与CDN,安全、中间件、数据库、大数据计算、人工智能与机器学习、媒体服务、企业服务与云通信、物联网、开发工具、迁移与运维管理和专有云等方面,阿里云都做的很不错。 2.2 证件照生成背景 传统做法:通常是人工进行P图,不仅费时费力,而且效果也很难保障,容易有瑕疵。 机器学习做法:通常利用边缘检测算法进行人物轮廓提取。 深度学习做法:通常使用分割算法进行人物分割。例如U-Net网络。 2.3 图像分割算法 《BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks》里的SeedNet网络是很经典的网络,它把分割任务转变成多个任务。作者的思想是:尽可能的通过多任务学习收拢语义,这样或许会分割的更好或姿态估计的更好。其实这个模型就是多阶段学习网络的一部分,作者想通过中间监督来提高网络的性能。 我提取bihand网络中的SeedNet与训练权重,进行分割结果展示如下 我是用的模型不是全程的,是第一阶段的。为了可视化出最好的效果,我把第一阶段也就是SeedNet网络的输出分别采用不同的方式可视化。 从左边数第一张图为原图,第二张图为sigmoid后利用plt.imshow(colored_mask, cmap=‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后,二色分割图,阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出,利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码: 下面为修改后的net_seedd代码: Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值,大于阈值的为白色,小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表,并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列,则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中,全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。(预训练模型根据作者代码提示下载) 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验,也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考(可供参考的链接和引用文献) 1.参考:BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks(BMVC2020) 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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