无服务器图片生成缩略图

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    图片旋转影响深度学习 更多内容
  • 旋转图片

    旋转图片 旋转设置 自适应方向 镜像翻转 父主题: 图片处理

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 旋转设置

    旋转设置 此功能仅支持通过控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 对图片进行旋转设置后,图片将会按顺时针方向进行旋转。具体说明如表1所示。 操作名称:rotate 表1 图片旋转 参数 取值说明 代码样例 value 按照顺时针旋转的角度,取值范围为[0,360]。 默认值为0,

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  • 数据处理简介

    值。例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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  • 自适应方向

    在一些相机或手机拍摄的图片中会含有Exif信息,其中可能包含例如Orientation的方向参数。图片拍摄时相机或手机的旋转信息会记录在方向参数中,浏览器可以根据这个参数信息将图片自动旋转到正确的方向。 设置自适应方向,带有方向参数的图片会先根据方向参数信息进行自动旋转。具体说明如表1所示。

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  • MPC是否支持视频旋转?

    MPC是否支持视频旋转? 支持,您可以通过调用API或者转码SDK,在转码时设置视频处理控制参数,对视频进行旋转。 API调用 上传源视频至OBS服务。上传步骤请参见上传音视频文件。 调用新建转码任务接口,设置输入输出参数“input”和“output”、转码模板“IDtrans

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  • 数据扩增

    Resize 调整图片大小。 height:变换后的图片高度。默认值224。 width:变换后的图片宽度。默认值224。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Rotate 旋转,将图像围绕中心点旋转的操作,操作完成之后保持图片原来的形状不变,不足的部分用黑色填充。

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  • 约束与限制

    、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在15到8192px之间。 支持图像中不动产证任意角度的水平旋转。 能处理反光、暗光等干扰的图片影响识别精度。 车辆合格证 只支持中国大陆车辆合格证的识别。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在15到8192px之间。

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  • 查看内置规则

    支持图像中身份证任意角度的水平旋转。 支持少量扭曲,扭曲后图像中的身份证长宽比与实际身份证相差不超过10%。 能处理反光、暗光等干扰的图片影响识别精度。 目前支持识别单张身份证的正面或者反面。 支持居民身份证的正反面同时识别,不支持存在两张及以上同面身份证的图片识别。 护照识别约束 支持中国大陆护照的全字段识别。

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  • 图片处理功能概述

    图片处理功能概述 图片处理为存储在OBS上的图片提供如表1所示功能。 表1 图片处理功能一览表 功能 说明 使用方式 获取图片信息 获取图片的基本信息,包括:图片格式、大小、平均色值等。 接口调用 设置图片效果 支持对图片进行基础效果的设置,包括设置图片亮度、对比度,对图片进行整体锐化及模糊等处理。

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 构建程序

    构建程序 本例提供一个图片旋转的样例代码供学习使用。 创建程序包 本例使用Golang语言实现图片旋转的功能,有关函数开发的过程请参考Golang函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码,样例代码目录如图1所示。 图1 样例代码目录 创建函数 创建函数的时候,必须选择委托包含OB

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  • 定义预处理

    :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。

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  • 定义预处理

    :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。

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  • 定义预处理

    :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。

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  • 定义预处理

    :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • Attributes

    FaceExpression 人脸表情,包括中性、高兴、害怕、惊讶、伤心、生气、厌恶。 face_angle Integer 人脸图片旋转角(顺时针偏转角度),支持0°、90°、180°和270°图片旋转。 dress List of strings 包含glass和hat两个属性结果。 glass String

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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