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Snapseed图片处理软件使用方法Snapseed是一款手机上很强的图片处理软件，具备专业照片编辑功能，你只需轻划指尖，即可进行专业的照片编辑，操作简单，功能实用，所以又称"指划修图"。
从专业角度来说，Snapaeed及专业又实用又易学。
一、Snapseed界面及功能介绍和使用说明详解Snapseed安装后在你的手机上出现如下图标：1、首界面打开软件，首先进入的首界面2、首界面功能a.打开文件在首界面点击任意位置即可进入手机图库或你最近拍摄的照片界面。
如果要处理最近拍摄的照片，软件会自动搜索出来，如果要处理以前的照片，可以在“图片”、“下载内容”、“图库”或“文件管理”中找到要处理的照片，然后点击进入修图界面。
具体的修图功能后续课程介绍。
打开图片后界面，如下图：b.首界面在右上角三个图标功能下图红框中前面两个功能在没有打开照片情况下是不能使用的：最右上角的第三个点的图标，如下图红框，是进入软件的设置和软件信息界面，这里主要说一下设置功能：设置界面下有两个功能：①调整图片大小点击进入调整图片大小界面如下图：这个设置是对处理完的照片要保存时图片大小的设置，因在处理过程可能进行剪切，饱和度、锐度等等的调整，这些调整会直接影响图片的大小，如果不是特殊的需求，就选择“不要调整大小”，这样的设置可以保持原图大小，在做完一些处理后，图片的大小有时候会增大。
②格式与画质点击进入后如下图：在这里小编选用“JPG100%”，首先图片的存储格式为JPG或者PNG。
JPG格式后面的百分比会根据你的选择在保存时对图片进行压缩，如果选“JPG100%”会保持原图。
在你使用处理后图片时，如果使用有要求，比如处理后的图片太大，可以选择小的百分比的设置。
3、修图步骤返回操作与照片信息查看①修图步骤返回操作上图中红框内左侧图标是修图的返回操作，点击进入，如下图：打开返回操作菜单，红框中四个是返回操作功能：撤消：是撤消上一步修图操作。
第二章知识表示方法教学内容智能系统问题求解所采用的几种主要的知识表示方法(状态空间法.问题归约法.谓词逻辑法.语义网络法)以及基于不同表示法的问题求解方法。
教学重点1. 状态空间表示法中问题的状态描述.改变状态的操作和问题目标状态的搜索;2. 问题规约的一般步骤.规约的与或图表示;3. 谓词逻辑的语法和语义.量词的辖域.谓词公式的置换与合一;4. 语义网络的构成.语义基元的选择.语义网络的推理等。
教学难点状态描述与状态空间图示.问题归约机制.置换与合一。
教学方法课堂教学为主,同时结合《离散数学》等已学的内容实时提问.收集学生学习情况,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求1. 重点掌握用状态空间法.问题归约法.谓词逻辑法.语义网络法来描述问题.解决问题;2. 掌握这些表示方法之间的差别;并对其它表示方法有一般了解2.1 状态空间法教学内容本节讨论基于解答空间的问题表示和求解方法,即状态空间法,它以状态和操作符为基础来表示和求解问题。
教学重点问题的状态描述,操作符。
教学难点选择一个好的状态描述与状态空间表示方案。
教学方法以课堂教学为主;充分利用网络课程中的多媒体素材来阐述抽象概念。
教学要求重点掌握对某个问题的状态空间描述,学会组织状态空间图.用搜索图来求解问题。
2.1.1 问题状态描述1.基本概念状态(state)它是为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0,q1,…,qn的有序集合,其矢量形式如下:Q=[q0,q1,…,qn]' (2.1)式中每个元素qi(i=0,1,…,n)为集合的分量,称为状态变量。
给定每个分量的一组值就得到一个具体的状态,如Qk=[q０k,q1k,…,qnk]' (2.2)操作符(operator)称使问题从一种状态变化到另一种状态的手段为操作符或算符。
状态空间(state space)它是表示一个问题全部可能状态及其关系的图,它包含所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。
册的造字方法(一)写在前面册的造字是古代中国的一种文字表达方式，是指在书写时利用空白处添加手绘的插图或符号来表达意思。
下面将介绍针对册的造字的各种方法。
方法一：象形造字象形造字是根据事物形态、特征和抽象过程，来创造出与事物相关的符号或图画。
这种方法在表达复杂或抽象概念时并不实用，但在描述具体物品或动植物等方面则非常有效。
方法二：指事造字指事造字是通过符号或图画，来指示或代表意思，并表达相关情义。
这种方法更偏向于依据人类行为、自然现象和社会现象等建立对应符号。
方法三：会意造字会意造字则是将两个或三个符号组合在一起，来表达特定的意思。
通过不同的符号的结合来表示对应意义，如“日”、“月”结合表示“明”。
这种方法在具有抽象概念的表达中起着非常重要的作用。
方法四：形声造字形声造字在构成时，发生先引申“声音”的用法后，再根据声音的感觉引申出“形状”、或根据形状来区分不同的字义，这种方法在书写时需要注意音形的表达。
方法五：转注造字转注造字是指在文字书写时，根据一个已知的字来创造一个新词。
这一方法多用于名词、动词、形容词等词语的创造。
总结在造字的方法中，不同的方法适用于不同的场合。
人们通过这些方法去创造属于自己的文字，为人类的发展进步做出了重要的贡献。
补充除了以上的方法，还有一些较为特殊的方法：•转注形声造字：这种方法结合了转注和形声两种方法的特点。
在造字时可以根据已知的字音和字形来创造新的字，形成新的词语。
•假借造字：这种方法是将一个已有的字假借其音用于表达一个与原来字义完全不同的意思。
•假借形声造字：同样是假借已有的字作为新字的部分，但是这种方法不是基于音义的假借，而是基于字形的假借。
应用虽然册的造字已经越来越少被使用，但是这些造字方法仍然对我们的中文字体有着深远的影响。
在字形的结构、读音和意义的表达方式上，这些方法的应用都有着不可忽视的作用。
此外，在设计字体、书法艺术等方面，也可以借鉴这些方法来进行创作。
AI怎么画箭头AI（人工智能）技术的发展已经在各个领域产生了许多创新应用。
画箭头是其中一个常见的需求，因为箭头图形可以用于表示方向、指示路径或增强图表等。
本文将介绍几种常见的方法，利用AI来画箭头。
一、利用矢量图形软件许多矢量图形软件，如Adobe Illustrator、CorelDRAW等，提供了丰富的工具和功能来绘制箭头。
以下是一些常见的步骤：1. 打开或创建一个新的绘图文件。
2. 选择画笔工具，绘制一条线段，作为箭头的轴线。
3. 选中线段，使用箭头形状工具，在轴线的一端添加箭头头部。
4. 调整箭头的大小、形状和风格，如箭头的长度、宽度、边框颜色等。
5. 可选：根据需要，将箭头与其他图形元素结合使用，如文本、形状或图表。
6. 导出或保存绘图文件，以便在其他应用程序或平台中使用箭头图形。
二、利用图像处理软件除了矢量图形软件外，一些图像处理软件也可以帮助我们绘制箭头。
以下是基本的步骤：1. 打开或创建一个新的图像文件，在画布上选定绘制箭头的区域。
2. 选择画笔工具或线段工具，在选定区域上绘制一条线段。
3. 调整线段的粗细、颜色等属性。
4. 在线段的一端，使用画笔工具或形状工具绘制一个箭头头部。
5. 调整箭头的大小、形状和风格，如箭头的长度、宽度、边框颜色等。
6. 可选：根据需要，将箭头与其他图像元素结合使用，如文本、图形或背景。
7. 保存图像文件，以便在其他应用程序或平台中使用箭头图像。
三、利用AI生成箭头除了手动绘制箭头外，现代的AI技术也可以帮助我们自动生成箭头图形。
以下是一种基本的方法：1. 获取或创建适当的数据集，其中包含各种形状、风格和方向的箭头示例。
2. 使用AI算法，如深度学习模型，对数据集进行训练。
3. 利用训练好的AI模型，输入用户指定的参数，如箭头的长度、宽度、形状等。
4. AI模型将根据训练所得的知识自动生成符合用户要求的箭头图形。
5. 可选：用户可以进一步调整生成的箭头的属性和样式，以满足特定需求。
跨模态迁移学习的图像生成第一章：引言1.1 研究背景跨模态迁移学习是指在不同任务或域之间进行模型训练和知识迁移的一种方法。
近年来，图像生成技术取得了巨大的进展，但传统的图像生成方法通常依赖于大量的标注数据，限制了其应用的范围。
为了克服这一问题，跨模态迁移学习被引入到图像生成领域，用于通过从一个模态到另一个模态的转换来生成图像。
这种方法可以帮助我们在缺乏标注数据的情况下进行图像生成，并提供更大的灵活性。
1.2 研究目的和意义跨模态迁移学习的图像生成技术在许多领域都具有广泛的应用潜力。
例如，在医学图像处理中，将一种模态的医学图像转化为另一种模态可以帮助医生更好地进行诊断和治疗。
此外，在计算机视觉和计算机图形学中，将文本描述转化为图像可以用于视觉搜索和图像操纵。
因此，探索和研究跨模态迁移学习的图像生成技术具有重要的理论和实际意义。
第二章：相关工作2.1 传统的图像生成方法传统的图像生成方法通常基于生成对抗网络（GANs）或变分自动编码器（VAEs）等模型。
这些方法需要大量的标注数据来学习图像的分布，并且只能在训练期间生成相似的图像。
然而，在真实世界的应用中，我们通常无法获得如此多的标注数据，并且需要生成不同的图像。
2.2 跨模态迁移学习方法跨模态迁移学习的图像生成方法通过学习不同模态之间的对应关系，将声音、文本或其他形式的输入转化为图像。
这些方法通常包括一个编码器网络和一个解码器网络。
编码器网络将输入转化为潜在空间的表示，解码器网络则将潜在空间的表示转化为目标模态的图像。
第三章：跨模态迁移学习的图像生成方法3.1 从文本到图像的生成跨模态迁移学习的图像生成方法可以通过将文本描述转化为图像来实现。
给定一个文本描述，我们可以使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等模型来提取文本的表示。
然后，使用解码器网络将文本的表示转化为图像。
3.2 从声音到图像的生成声音到图像的生成是另一种跨模态迁移学习的图像生成方法。
结构有限元分析中的网格划分技术及其应用实例结构有限元分析中的网格划分是否直接关系到解算的效果。
本文简述了网格划分应用的基本理论，并以空间自由曲面覆盖件和大型整体网络钢筋壳体产品的有限元分析中的网格划分为实例对象，详细讲述了空间自由和三维实体的网格划分基本理论及其在工程中的实际应用，非常具有现实意义和借鉴价值。
一、前言有限元网格划分是进行有限元数值模拟分析至关重要的一步，它直接影响着后续数值计算分析结果的精确性。
网格划分涉及单元的形状及其拓扑类型、单元类型、网格生成器的选择、网格的密度、单元的编号以及几何体素。
从几何表达上讲，梁和杆是相同的，从物理和数值求解上讲则是有区别的。
同理，平面应力和平面应变情况设计的单元求解方程也不相同。
在有限元数值求解中，单元的等效节点力、刚度矩阵、质量矩阵等均用数值积分生成，连续体单元以及壳、板、梁单元的面内均采用高斯（Gauss）积分，而壳、板、梁单元的厚度方向采用辛普生（Simpson）积分。
辛普生积分点的间隔是一定的，沿厚度分成奇数积分点。
由于不同单元的刚度矩阵不同，采用数值积分的求解方式不同，因此实际应用中，一定要采用合理的单元来模拟求解。
CAD软件中流行的实体建模包括基于特征的参数化建模和空间自由曲面混合造型两种方法。
Pro/E和S oildWorks是特征参数化造型的代表，而 CATIA与Unigraphics等则将特征参数化和空间自由曲面混合造型有机的结合起来。
现有CAD软件对表面形态的表示法已经大大超过了CAE软件，因此，在将CAD实体模型导入CAE软件的过程中，必须将CAD模型中其他表示法的表面形态转换到CAE软件的表示法上，转换精度的高低取决于接口程序的好坏。
在转换过程中，程序需要解决好几何图形（曲线与曲面的空间位置）和拓扑关系（各图形数据的逻辑关系）两个关键问题。
其中几何图形的传递相对容易实现，而图形间的拓扑关系容易出现传递失败的情况。
数据传递面临的一个重大挑战是，将导入CAE程序的CAD模型改造成适合有限元分析的网格模型。
《计算机学报》2009年8期 一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法 闵锋 桑农 （华中科技大学图像识别与人工智能研究所 武汉 430074） 摘 要 提出了一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法。与或图表示是一种分层次的产生式模型，能够分离肖像画的结构和风格并解释其多样性。采用这种模型，该方法能够从一幅正面的人脸图像自动的产生出一系列不同风格的肖像画。该方法将肖像画分解各个部分，每一部分都对应许多子模板，这些子模板作为肖像画与或图中的叶子结点。而肖像画与或图就像一个“母模板”能够产生出大量的由子模板组合而成有效的新肖像画。该方法受益于多个不同风格的模板库，改变模板库的风格就能方便的更改生成肖像画的风格。文中所提供的例子表明了该方法的有效性。 关键词 与或图；模板；自动肖像画生成；非真实感绘制； 中图法分类号 TP391
An Automatic Generation Method of Multi-styles
Portraits Based on the And-Or Graph Representation MIN Feng SANG Nong （IPRAI, Huazhong University of Science and Technology, WuHan 430074） Abstract In this paper, we present an automatic generation method of multi-styles portraits based on the And-Or graph representation. The And-Or graph is a generative model, which separates the structure and style of portraits and accounts for the variability of portraits. Adopting the generative model, the method can automatically generate a set of portraits in different styles from a frontal face image. The method decomposes portrait into different components. Each component has a number of distinct sub-templates as leaf-nodes in the And-Or graph for portrait. The And-Or graph for portrait is like a "mother template" which produces a large set of valid portrait configurations——"composite templates" that are made of a set of sub-templates. The method benefits from a number of template dictionaries for portrait components in different styles. Therefore, it is convenient to change the styles of portrait by changing the template dictionary. Experimental results demonstrate the effectiveness of the method.. Keywords And-Or graph; template; automatic portraiture; non-photorealistic rendering
1 引言 肖像画是对一个人简约而形象的表示。一幅逼真的肖像画不仅能抓住人物的面部特征，而且能刻画出人物的神韵，做到形神兼备。所以好的肖像画有非常广泛的市场应用，比如在无线平台上的低流量人脸图像传输，在非真实感绘制中卡通画和油画生成，在互连网上在线肖像编辑等等。但普通的人并不是天生就掌握这一技法，只有通过良好训练的画家才能用简洁的几笔描绘出形象的肖像画。所以让计算机学习画家的这种能力并根据给定的人脸图像来自动生成肖像画是一个困难而具有挑战性的课题。 在以往的工作中，研究人员已经尝试用基于模板的方法自动的生成人脸线条画。例如，Koshimizu[1]等和Li[2]等通过图像处理的方法找到定义在人脸上的一组特征点，连接这些特征点形成比较僵硬的线条画。后来，受到纹理合成方法的启发，Chen[3]等提出了基于样本学习的肖像画自动生成算法。他们使用非均匀的马尔科夫随机场模型和非参数化采样的方法获得线条画与人脸图像之间的统计关系，在贝叶斯框架下求解最大后验概率得到肖像画。但是，这种方法采用的是一种描述式模型，是线条画到人脸图像的一种映射，很难改变肖像画的风格。 本课题得到国家自然科学基金(60672162)资助. 闵锋，男，1976年生，博士生，目前研究方向为模式识别，数字化艺术. E-mail:fmin.lhi@gmail.com. 电话:013871818193. 桑农，男，1968年生，博士，教授，博士生导师，目前研究方向为模式识别，图像分析，神经网络应用等. 最近几年，受到产生式模型发展的鼓励，Xu[4]等提出一种对人脸表示的高分辨率语法模型，Chen[5,6]提出了对头发的产生式模型和对衣服的复合模板模型。这些模型都能各自产生形象的线条画，但他们相互独立，很难统一在一起。 本文提出了一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法。我们采用肖像画与或图来分离肖像画的结构和风格并解释其多样性，并对肖像画的各个部分建立一组不同风格的模板库。该方法通过模板匹配从模板库中挑选适合的模板，在肖像画与或图的指导下，能够从一幅正面的人脸图像自动的产生出一系列不同风格的肖像画。 本文第2节介绍肖像画与或图；第3节详细阐述多风格肖像画自动生成方法；第4节给出实验结果；最后讨论方法的局限性和将来的工作。 2 肖像画与或图 图1 肖像画分解为各个部分 如图1所示，一幅肖像画通常可以分解为头发，人脸，衣领三部分，人脸还可以进一步分解为眉毛，眼睛，鼻子，嘴巴和脸轮廓五部分。对一幅肖像画来说，这些部分是相对固定的，并相互间保持一定的空间关系，同时变化也存在。比如头发有各种各样的发型：左分，中分，右分等；眼睛有双眼皮，单眼皮等；衣领有V型领，T型领，圆领等。各种变化千差万别，仔细分析可以分为三类变化：（1）拓扑结构变化，比如眼睛有张开或闭上的；（2）几何形状变化，比如眼睛有大或小的；（3）光照外观变化，比如眼睛有亮或暗的。为了解释这些变化，我们提出了肖像画的与或图表示。 如图2所示，在与或图中定义了三种结点：与结点，或结点和叶子结点。叶子结点表示肖像画的各部分的子模板。与结点展示肖像画的结构，它下面的所
图2 肖像画与或图 图3 子模板在肖像画与或图指导下组合而成新的肖像画
有的结点必须一起选中才能构成一个完整的肖像画。或结点表示肖像画各部分的变化，它下面的所有的结点只能选择一个。与或图当中的水平虚线表示各结点之间的空间关系或制约关系。如头发在人脸的上方，衣领在人脸的下方；眉毛，眼睛，鼻子，嘴都包含在脸轮廓内等。这些空间关系或制约关系保证了由各个子模板组合而成的肖像画是有效的。所以，肖像画与或图就像一个“母模板”能够产生出大量的由子模板组合而成有效的新肖像画，如图3所示。 实际上与或图是一种分层次的产生式模型，它结合随机上下文自由语法（Stochastic Context Free Grammar）和马尔可夫随机场（Markov Random Field）模型的优势。最近，Zhu[7]等在与或图中加入了概率模型的定义，扩展其用途。用公式表示如下的6个部分： PRVVSGTNorand,,,,, （1）
下面介绍各个部分： 1．S表示根结点，可以是场景或物体； 2．orandNVVV表示非终端结点，包括与结点andV和或结点orV， },,{},,,{11mormandvvVuuV （2） 一个与结点andVu它不是指向终端结点就是指向或结点，表示物体可扩张的部分。一个或结点orVv是一个指向许多可能与结点的开关，表示物体各部分的变化； 3．TV表示终端结点，是一组来自图像的子模板， },,{1mTttV （3） 一个终端结点TVt表示物体不可再分的一部分； 4．R表示与或图中任意两个结点之间的关系， },;,{),(TNjijinnVVnnnnrRji （4） 一种关系Rr表示结点间强或弱的制约； 5．表示所有可能的合法配置， },,{1mgg （5） 一个配置g是一个由子模板组合而成的复合模板，表示一个特定的物体； 6．P表示定义在与或图上的概率模型， },,{1mppP （6） 概率Pp表示或结点下各个结点的使用频率或制约关系的强弱。 概要的说，与或图定义了一种上下文相关的图语法，TV是它的词汇，NV是它的规则，是它的语言，R是它的上下文关系。而TV与NV的组合能够产生远远大于他们数量的，就像汉语中几千个汉字，通过语法规则组合，能够造出成万上亿个有意义的句子。 3 多风格肖像画自动生成方法 为了能够自动生成多风格的肖像画，我们需要大量的多风格的子模板作为肖像画与或图中的叶子结点。我们请了很多画师，要求他们直接在原始人脸图像上用不同风格的画法拓画，然后将画好的肖像画按如图1所示的方法分解为各个部分。通过收集各个部分的图像，我们建立了针对头发，眉毛，眼睛，鼻子，嘴巴，脸轮廓，衣领的数据库。这个数据库不仅包括各个部分的原始图像和他们对应的不同风格的线描画，还包括了人工标注特征点的位置坐标。有了这个数据库，就相当于拥有丰富的词汇，下面关键是根据给定的图像找到相应的规则，产生与之相像的肖像画。 基于肖像画与或图，肖像画自动生成方法分为三个步骤： 1．生成人脸线描。先用AdaBoost[8]的方法检测出人脸区域。该方法通过对一些弱分类器的组合来形成一个强分类器，并采用积分图和级联分类器的技术能够实时的检测人脸。然后用主动形态模型[9](Active Appearance Model)对人脸的每一部分定位并连接这些定位点，最后对人脸各部分用其对应的线描模板进行渲染，得到较为形象的人脸线描。 2．生成头发线描。先用图像处理的方法得到头发的外轮廓，然后用形状上下文[10]（Shape Contexts）的方法进行形状匹配，从模板库中找到最匹配的头发模板，最后通过薄板样条[11]（Thin Plate Spline）将头发模板变形到对应的头发轮廓中得到较为形象的头发线描。 3．生成衣领线描。方法与生成头发线描的一样。 下面详细的介绍每一步： 3.1 人脸线描生成方法
