seam-----想说爱你不容易

最新推荐文章于 2024-12-18 16:59:38 发布
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分类专栏： java 文章标签： Seam JSF Spring SUN 框架
本文分享了作者尝试学习Seam框架的经历与感受，指出Seam存在入门难、封装过于紧密及与其他框架集成困难等问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

呵呵有点标题党了

其实就是发点感慨

上周末花了两天时间想研究一下seam
照着满江红的文档上的例子做 --- 越做越晕，也许是没有搞过ejb2的原因吧

网上也有一些例子，但总体来说有些麻烦，想当年学strtus2的时候 一个小时hello world就完成了

总结一下seam的缺点
1 入门太难
2 封装的太死，想加一些第三方的框架有难度，要向spring学习
3 有抄袭ms 。net的迹象
【图像拼接】源码精读：Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-01 2万+
论文题目：Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images——大视差图像的接缝引导局部对齐和拼接注：matlab源码，相关算法是C++封装的。主要是对matlab的学习与理解。论文精读【图像拼接】论文精读：Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images配合【论文精读】专栏对应文章阅读，效果更佳！注：请重点关注代码段中的注释！！！
【图像拼接】论文精读：Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images
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论文题目：Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images——大视差图像的接缝引导局部对齐和拼接SPW的作者廖老师的最新文章！接缝切割方法已被证明在图像拼接的组成步骤中是有效的，特别是对于视差的图像。然而，接缝切割的有效性通常取决于图像可以大致对齐，以便存在可以找到合理接缝的局部区域。对于视差较大的图像，当前的对齐方法往往缺乏期望。在本文中，我们提出了一种由接缝质量评估引导的局部对齐和拼接方法。
基于Seam-Carving算法的图像拉伸收缩matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-26 2331
计算图像的能量图，能量图一般是图像像素的梯度模值，为了简化计算可先转换成灰度图像，然后直接采用如下公式(直接用x、y方向上的差分取绝对值，然后相加)，其实这一步就是相当于边缘检测算法一样： 通过能量图寻找最小能量线。是一种用于图像缩放的技术，这种技术可以感知图像的内容，在缩小时保留图像中的重要内容；seam carving的基本思想是：图像中不同的位置“能量”不同，有重要内容的地方能量大，反之，可有可无的位置能量小。遍历图像中每个像素，计算其能量，输出一个与图像相同尺寸的能量图。一、计算图像的能量图。
图像拼接--Seam-Driven Image Stitching
AI小作坊 的博客
10-11 3468
缝合线驱动的图像拼接 Seam-Driven Image Stitching Eurographics (EG) 2013 上图对比了 传统图像拼接方法 和 缝合线驱动的图像拼接 Traditional image stitching： 传统图像拼接方法流程如下： 首先对输入图像进行特征点提取，然后是特征点匹配，因为 non-planar scene geometry 和 误匹配问题，我们使用...
seam2.3的seam-gen有问题
专栏坐家
11-12 1123
seam2.3.1Final使用seam setup配置的时候，会提示找不到org.apache.tools.ant.launcher，原因是seam.bat这样找JAR：%SEAM_HOME%\lib\gen\ant-launcher.jar，实际seam2.3.1的包里面根本没有了\lib\gen这个文件夹。解决的办法可以把\seam-gen\目录下的lib文件夹复制为%SEAM_HOME%\
基于Seam-carving算法的图像裁剪matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
12-18 303
Seam - carving 算法主要包括两个核心步骤：能量计算和接缝寻找。首先，为图像中的每个像素计算一个能量值，这个能量值反映了该像素在图像中的 “重要性”。然后，基于这些能量值找到一条从图像顶部到底部（或者从左到右）的能量最低的路径，即 “接缝”。这条接缝可以被看作是图像中相对不重要的像素序列，将这些像素移除后就实现了图像在一个方向上的内容感知裁剪。单通道图像梯度计算。
开源项目 seam-carving 使用教程
gitblog_00519的博客
08-16 724
开源项目 seam-carving 使用教程 项目介绍 seam-carving 是一个基于 Python 的开源项目，用于实现图像的智能缩放技术，即“接缝雕刻”（Seam Carving）。这种技术可以在保持图像重要内容的同时，智能地移除或添加图像中的像素，从而实现图像的尺寸调整。该项目由 Andrew D. Campbell 开发，主要依赖于 OpenCV 和 NumPy 库。 项目快速启动 ...
SEAM-STRESS
qq_46221910的博客
11-28 460
PCM means ‘Pixel Correlation Module’作者未提供代码。
（阅读笔记arXiv2023）Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images
小秋在路上~
05-11 1368
在图像拼接的合成步骤中，特别是对于具有视差的图像，接缝切割方法已经被证明是有效的。然而，接缝切割的有效性通常依赖于图像的粗略对齐，使得图像中存在一个局部区域，在该区域内可以找到看似合理的接缝，对于视差较大的图像，现有的对齐方法往往达不到预期的效果。本文提出了一种以接缝质量评价为指导的局部对齐和拼接方法. 首先，利用现有的图像对齐和接缝分割方法计算出初始接缝，并对接缝处的像素质量进行评价。然后，对于低质量的像素，在对齐图像中分离其封闭块，并通过SIFT流提取修改的稠密对应来局部对齐它们。
Seam-Carving:Java中Seam Carving算法的实现
05-09
在Java中实现了Seam Carving算法。 GUI使用Java Swing开发。 实现了基于线程的用于调整图像大小的过程，该过程允许调整大小的过程在后台工作。 用户可以在调整大小后保存图像。 运行项目 要从命令行运行项目，请...
图像拼接论文Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images源码，跑通+注释
02-27
arXiv图像拼接论文：Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images的最初版本源码。 对应文章：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36584673/article/details/135198825 现在源码链接已改为...
750W高PF值充电机电源方案：基于UCC28070、ST6599和PIC16F193X的设计与实现
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750W高功率因数（PF）充电机电源设计方案，采用TI公司的UCC28070作为交错式PFC控制器，ST公司ST6599用于LLC谐振变换，以及Microchip的PIC16F193X作为主控芯片。文中不仅提供了详细的原理图、设计文件和烧录程序，还分享了实际调试经验和技术细节。具体来说，PFC环节通过优化乘法器补偿和电流环参数实现了极高的PF值；LLC部分则着重于死区时间和谐振腔参数的精确配置；单片机部分负责状态管理和故障保护等功能。最终方案实测效率达到94%，相比传统方案节能显著。 适合人群：电力电子工程师、硬件开发者、嵌入式系统设计师，特别是对高效电源设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要设计高性能、高效率充电机的企业和个人开发者。目标是在满足高功率因数的同时，提高转换效率并降低能耗。 其他说明：附带完整的原理图、设计文件和烧录程序，有助于读者快速上手并进行实际项目开发。同时引用了华南理工大学硕士学位论文的相关理论支持，使方案更具权威性和可靠性。
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远程PLC通讯编程调试监控方案：基于安全验证型中转服务器的云边协同解决方案
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L-noodle-react-big-screen-13768-1753357219888.zip
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cursor免费次数用完L-noodle_react-big-screen_13768_1753357219888.zip
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JAVA开发应掌握的LINUX常用命令.pdf
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JAVA开发应掌握的LINUX常用命令
深度学习CNN算法的小型FPGA加速器实现及其应用 · TensorFlow
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小型CNN FPGA加速器的实现方法，涵盖从软件到硬件的深度学习部署全过程。软件部分基于TensorFlow 2实现，通过Python导出权值；硬件部分则采用Verilog手写代码，在Artix-7 FPGA XC7A200T平台上完成。该加速器具有高度参数化配置，支持速度与面积的灵活折中，单张图片推理时间约为50μs。文中还展示了具体的工程结构图、硬件资源使用情况及实际运行效果。 适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对FPGA加速感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并实现深度学习模型硬件加速的研究人员和工程师，旨在提升模型推理速度和资源利用率。 其他说明：项目提供的所有软硬件代码有助于读者更好地理解和实践CNN FPGA加速器的构建过程。
使用Seam-gen构建基础项目框架
"Seam-gen是一个工具，用于快速生成Seam框架的基础项目结构，包括与数据库交互的CRUD操作。...对于那些想要快速启动Seam项目或者对Java EE开发流程不熟悉的开发者来说，Seam-gen是一个非常有价值的工具。
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