如何使用 Open Live Writer 插入原图

本文详细介绍了如何使用OpenLiveWriter在博客园上传原始图片,包括调整图片大小至原图、去除阴影效果及设置链接属性,确保图片上传后的清晰度与原图一致,并设置这些操作为默认选项。

博客园的指南里写了使用 Open Live Writer 插入原图、去掉阴影并设置为默认设置的步骤,但是我还是找了好久,最后通过别的文章加上摸索才知道了如何设置为原图。这里给出详细地图片:

首先,插入一张图片:

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接着,点击以选中插入的图片,在 picture tools – format 中的 size 板块里找到含有 original 的下拉列表,从下拉列表里选择 original。

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下一步,在 Picture styles 板块中选择提供的第二个样式,即无效果的样式。

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这么做之后看起来没问题了,但是上传的图片明明是原图,而网页版博客里看起来不清晰,点击图片之后跳转到的图片还是不清晰,这是因为 Properties 板块中的 Link to 没选中“ No link”,把它改成“ No link”就可以做到和网页版编辑器同样的图片质量了。(其实无论如何与原图都有差别,这应该是 cnblogs 的问题了)

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最后别忘了点击 Settings 板块中的 Set to default 以将当前的设置变成默认设置,以后直接插入片更方便。

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最后说一句题外话,想试试向博客中插入视频却发现 writer 的插入视频功能是需要 Youtube 服务的,所以就算了吧。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/memoryLost/p/10711285.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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