汇道科技传授5个排版技巧,帮你轻松搞定UI设计

  文字排版不只是从下拉选单选择字型和点数而已,文字排版是一项流传数世纪的技艺,自木制和金属的活版印刷便开始,而且它不只历史悠久,还很实用,大部分的人只要掌握一些实用的诀窍,就可以将之活用在诸如履历表、电子报或名片等日常设计项目上。下边汇道科技就教你几个排版技巧,帮你轻松搞定UI设计。

  (1)将要表达的讯息配上适当的感觉。每种字型都散发独特的情感或个性,也许是友善、新潮、严肃或傻里傻气,但大部分的字型并不是万用的,所以你要判断一个字型对你来说是怎么样的感觉,还有它适不适合放在这个设计里面。方法之一就是列出你希望设计呈现哪些特质,如果能先确定内容更好,这样就能直接挑选字型来配合建立好的内文调性。

  (2)配合读者的心情。现在你已经替你的设计配了完美的字型,但有个小问题,并非所有人对同一种字型都有一样的感觉,选择了适合的字型后,你也要确定它适合你的观众。

  可能有一群人觉得这字型很新潮,另一群就觉得它过时,因为我们看字型的方式受到文化连结的影响,而文化又和年龄及地区有

  相当大的关系,所以要对你的目标群众有敏感度,如果你对选择的字型有所迟疑,问问那个团体的人,征询他们的意见,能让你的文字排版效果更好。

  (3)安排层次。如果一个设计层次分得好,看起来就整齐,容易定位,可以更容易找到你要的信息。文字排版的层次对于像是电子报、杂志、书和其他传统印刷物,及某些网站等文字很多的设计特别重要。

  (4)避免冲突的颜色或背景。文字排版很少独立存在,它通常会和其他元素搭配,尤其是背景。文字和其他部分间有足够的对比,可以让文字更易读,但有些小技巧可以帮忙调降一下对比:

  颜色的冲突:如果要帮文字挑颜色,你可能会想要挑个能和其他元素搭配的颜色,包括背景,如果颜色太格格不入,像是很丑的弹出式广告窗口,背景是红色,字是鲜绿色,或者颜色太相近,像是白色的字搭浅色背景,眼睛负担都很大,视觉效果很差。

  (5)观察与练习。增进文字排版技巧的最佳方式之一,就是观察其他设计师的作品是如何运用文字排版,这需要不断地练习并培养判断的眼光。所以请时时注意优秀的文字排版,它可能是捷运告示,也有可能是杂货的标签。

内容概要:本文档《opencv高频面试题.docx》涵盖了OpenCV的基础概念、图像处理操作、特征提取与匹配、目标检测与机器学习、实际编程题、性能优化以及进阶问题。首先介绍了OpenCV作为开源计算机视觉库,支持图像/视频处理、目标检测、机器学习等领域,应用于安防、自动驾驶、医学影像、AR/VR等方面。接着详细讲述了图像的存储格式(如Mat类)、通的概念及其转换方法。在图像处理部分,讲解了图像灰度化、二值化、边缘检测等技术。特征提取方面,对比了Harris和Shi-Tomasi角点检测算法,以及SIFT、SURF、ORB的特征提取原理和优缺点。目标检测部分介绍了Haar级联检测原理,并阐述了如何调用深度学习模型进行目标检测。文档还提供了几个实际编程题示例,如读取并显示图像、图像旋转、绘制矩形框并保存等。最后,探讨了性能优化的方法,如使用cv2.UMat(GPU加速)、减少循环等,以及相机标定、光流等进阶问题。 适合人群:对计算机视觉有一定兴趣,具备一定编程基础的学习者或从业者。 使用场景及目标:①助学习者掌握OpenCV的基本概念和技术;②为面试准备提供参考;③为实际项目开发提供技术指导。 阅读建议:由于内容涵盖广泛,建议读者根据自身需求有选择地深入学习相关章节,并结合实际编程练习加深理解。
数据集介绍:36种动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:36种动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:6,719张图片 - 验证集:1,907张图片 - 测试集:962张图片 分类类别: 涵盖36种陆地及空中动物类别,包括但不限于: - 家畜类:Cattle(牛)、Sheep(羊)、Goat(山羊)、Pig(猪) - 野生哺乳类:Bear(熊)、Fox(狐)、Lynx(猞猁)、Otter(水獭) - 鸟类:Eagle(鹰)、Owl(猫头鹰)、Parrot(鹦鹉)、Swan(天鹅) - 小型动物:Rabbit(兔)、Mouse(鼠)、Hedgehog(刺猬)、Frog(蛙) 标注格式: YOLO格式,包含目标边界框坐标及类别索引,可直接用于主流深度学习框架训练。 二、适用场景 农业与畜牧业监测: 支持开发牲畜数量统计、健康监测系统,提升养殖场自动化管理水平。 生态保护与野生动物研究: 用于自然保护区动物分布监测、濒危物种识别等场景的AI模型训练。 智能安防系统: 集成至CCTV监控系统,检测农场/城市环境中特定动物(如Raccoon浣熊、Snake蛇类)的入侵。 教育科研工具: 为动物行为学、生物多样性研究提供标准化视觉数据资源。 三、数据集优势 跨场景物种覆盖: 同时包含家养动物与野生动物,覆盖空中/地面/洞穴物种,支持模型泛化能力训练。 精细化标注体系: 严格遵循YOLO标注标准,针对中小型动物(如Sparrow麻雀、Spider蜘蛛)提供高密度标注。 多环境适应性: 数据来源包含航拍(Aerial)、地面拍摄等多视角,适应复杂背景下的检测需求。 即用型数据划分: 按7:2:1比例预分割训练集/验证集/测试集,支持开箱即用的模型开发流程。 任务扩展潜力: 除目标检测外,可支持动物行为分析、种群密度估计等衍生任务开发。
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