^ 4. |[tmp] [flip]| 5. +-----> crop --> vflip -------+ 在这个滤镜链图中，利用 split 滤镜把输入流分离成了两路流，其中一路通过 crop 滤镜 和 vfilp 滤镜的同一路级联应用，再同另外一路一起通过 overlay 滤镜处理的流合成进行输出。则 可以采用如下的命令行实现： "split [main][tmp]; [tmp] crop=iw:ih/2:0:0, vflip [flip]; [main][flip] overlay=0:H/2" OUTPUT 这样最终输出将是视频上部是原始，下部是上部的镜像。（倒影效果） 同一路的滤镜间用逗号(‘,’)进行分割，不同路的滤镜间用分号(‘;’)进行分割。在这个例子里 面 crop 和 vflip 是在同一路中的滤镜， 处理输出的第二路流被命名为 [tmp] ，它又被 crop 滤镜处理裁去下半部视频，然 后通过 vflip 进行了水平镜像（垂直翻转，即把视频镜像到下半部了）。这是整个输出被命名 为 flip 。再把 [main] 与 flip 通过 overlay 进行覆盖合成，即把源输入通过 split 滤镜获 得的 [main] 的上半部分覆盖到由 crop 和 vflip 滤镜级联处理的输出（这里的

voc_rand_crop(feature, label, height, width): """随机裁剪特征和标签图像""" rect = torchvision.transforms.RandomCrop.get_params( feature, (height, width)) feature = torchvision.transforms.functional.crop(feature crop(feature, *rect) label = torchvision.transforms.functional.crop(label, *rect) return feature, label imgs = [] for _ in range(n): imgs += voc_rand_crop(train_features[0], train_labels[0], 200, 300) imgs = VOCSegDataset(torch.utils.data.Dataset): """一个用于加载VOC数据集的自定义数据集""" def __init__(self, is_train, crop_size, voc_dir): self.transform = torchvision.transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0

▪ Random Move & Crop ▪ GAN https://medium.com/nanonets/how-to-use-deep-learning-when-you-have-limited-data- part-2-data-augmentation-c26971dc8ced Flip Rotate Rotate Scale Crop Part Noise ▪ Data

orientation: self.imageOrientation) } else { return nil } Crop In Background Crop let rect = CGRect(origin: CGPoint(x: 0, y: 0), size: self.size) UIGraphicsBeginIm

Device Network Stream splitter Video ES 1 Video Filter (scale/frc/crop/ ..) Video ES 2 Video Filter (scale/frc/crop/..) Audio ES1 Audio Filter Video Encoder Video Renderer Audio Encoder

View Source View Translation Report issue on this page Sidebar Strip Header Compositing Transform Crop Video Color Sound Time Source Modifiers Common Options Types Cache Cache Settings Strip Cache image along the X axis (left to right) or the Y axis (top to bottom). Crop Reference Panel: Sidebar ‣ Strip ‣ Crop Used to crop the source image. Use Top, Left, Bottom, and Right to control the number ratio). Fit: Scales the image down to fit inside the camera view without altering the aspect ratio. Crop: Scales the image up so that it fills the entire camera view, but without altering the aspect ratio

Dataset Preprocessing ▪ Image Resize ▪ 224x224 for ResNet18 ▪ Data Argumentation ▪ Rotate ▪ Crop ▪ Normalize ▪ Mean, std ▪ ToTensor Step2.build model ▪ Inherit from base class ▪ Define forward

scale / concat / prelu / sigmoid / tanh / etwise / deconvolution / slice / flatten / normalize / crop / proposal / roipooling / permute / priorbox绝赞招聘中 未来 命令行工具 将 caffe 模型转换的功能，通过一组命令行工具提供，命令行工具支持

墨水 Y MyPaint Brush C 克隆 H Heal Shift U 模糊/锐化 S 污点 Shift D 减淡/加深 Q Alignment M 移动 Shift C Crop Shift R 旋转 Shift S 缩放 Shift H 剪切 Shift P 透视 Shift T Unified Transform Shift L Handle Transform

⾮扩展硬件：DSHOW（输⼊设备）、SDL （输出设备）、X11（输⼊）、VFWCAP （输⼊）、DV1394（输⼊）、AVFoundation 等等。 FFmpeg Filter • AV-Filter: volume、crop、draw、frame等 等。 • Codec-Filter:acc、h264、mp3、mpeg4- gh(h264-sps_pps)/mjpeg-huffman_tables/ rv10-