Interest Seam Image
Interest Seam Image
Xiao Zhang?
Tsinghua University https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html,
Gang Hua
Nokia Research
ganghua@https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html,
Lei Zhang,Heung-Yeung Shum
Microsoft Corporation
{leizhang,hshum}@https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html,
Abstract
We propose interest seam image,an ef?cient visual syn-opsis for video.To extract an interest seam image,a spa-tiotemporal energy map is constructed for the target video shot.Then an optimal seam which encompasses the highest energy is identi?ed by an ef?cient dynamic programming algorithm.The optimal seam is used to extract a seam of pixels from each video frame to form one column of an im-age,based on which an interest seam image is?nally com-posited.The interest seam image is ef?cient both in terms of computation and memory cost.Therefore it is able to power a wide variety of web-scale video content analysis applica-tions,such as near duplicate video clip search,video genre recognition and classi?cation,as well as video clustering, etc..The representation capacity of the proposed interest seam image is demonstrated in a large scale video retrieval task.Its advantages are clearly exhibited when compared with previous works,as reported in our experiments.
1.Introduction
The far reach of the internet has created gigantic amount of online videos.This is largely due to the ever more pop-ular social video sharing activities supported by online so-cial media web-sites,such as YouTube.Automatic content analysis of this enormous amount of video data becomes an emerging need,which may greatly facilitate users to man-age,share,visualize,and search the relevant visual content.
Nevertheless,the magnitude of Internet video data im-poses tremendous amount of scalability challenges,both in terms of computation and memory usage.To address them, an ef?cient yet effective visual representation of the video is indispensable.The visual representation must be compu-tationally super ef?cient to be able to scale up to web-scale data.Moreover,the visual representation should be infor-mative to differentiate between different video https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html,st but not least,the visual representation should be compact to keep memory cost in an affordable manner.
?The main work of this paper is performed when Xiao Zhang is a re-search intern at Microsoft Bing search mentored by Gang
Hua.
Figure1.Key-frames and interest seam images from a pair of near duplicate videos.The key-frames contain same object with differ-ent poses which are dif?cult to match.In contrast,interest seam images are near duplicates which could be matched easily.
Visual representation from previous approaches often can not satisfy all the three conditions,and therefore are incapable of dealing with video corpus in the Internet scale.
Some approaches[11,8]extract spatiotemporal local in-variant features from the raw video,from which a visual representation,e.g.,a bag-of-visual-feature or a more com-plicated statistical model,is induced.Although the feature extraction may be sped up by using computational paradigm such as integral videos[6],still they are not ef?cient enough to handle billions of videos.
Some other approaches convert video content into?nger-prints for fast processing.Most of them,such as the color signature and video histogram[9],are based on global his-togram of visual features.They usually discard the rich tem-poral context in a video sequence,neither are they robust to visual transformations such as lighting enhancement,con-trast sharpening,and gamma recti?cation,etc..
The third category of approaches?rstly generate a con-densed synopsis of the video,from which low level features are extracted to build the?nal visual representation for the video.The video synopsis could be generated,for exam-ple,from key-frames of a video shot[7],or from temporal 1
slice[12],which is a set of two dimensional images ex-tracted along the time dimension of a video sequence.Since low-level features are only extracted from the synopsis of the video[2,17,16],approaches in the third category have great potential to be both computationally and memory ef-?cient,and therefore to be scalable to web-scale data.
However,how to ensure the stability and repeatability of key-frame detection is an open problem.This is exempli?ed in the?rst column of Fig.1,where key-frames extracted from near duplicate videos are quite different.Besides, key-frame based synopsis neglects temporal information, which is obviously very valuable for video content analy-sis tasks.Meanwhile,temporal slice,as well as space-time scene manifolds[20],may also discard valuable spatiotem-poral visual information since no saliency information is ac-counted for.
We propose interest seam image for scalable video con-tent analysis.It generates a compact synopsis of a video shot and keeps both important spatial and temporal informa-tion in a computationally ef?cient manner.A spatiotempo-ral energy map is constructed?rstly.Then an optimal ver-tical seam which encompasses the highest energy is identi-?ed and used to extract a seam of pixels from each video frame.These seams of pixels are placed column by column to compound the interest seam image.In the second col-umn of Fig.1,we present interest seam images extracted from the videos.It is shown that the interest seam images are visually very similar to each other,which is in contrast to the key-frames extracted.
The proposed interest seam synopsis is highly informa-tive and ef?cient,which can function as the basis for a large variety of applications such as video search,video genre recognition,classi?cation,and clustering,etc..We demon-strate its advantages in an application of large scale near duplicate web video retrieval.Our video retrieval system extracts local invariant features from each interest seam im-age.A MinHash scheme[2]is further leveraged to build ef?cient inverted?le index[14,4]for the video database. The inverted list for each MinHash key is sorted based on the temporal context of interest seam images,and hence achieves very ef?cient retrieval performance.
We further propose a novel post veri?cation scheme, namely scene veri?cation,to improve the retrieval accu-racy.In contrast to geometric veri?cation in image recogni-tion,which assumes the visual objects are undergone a rigid transformation,scene veri?cation is performed in a holistic level by leveraging global descriptors such as GIST[13,3] with no additional assumption.
Therefore,the contributions of this paper are three folds: 1).We propose interest seam image,a novel video synopsis method.2)Based on interest seam image,we employ Min-Hash and design a scheme for ef?cient inverted?le index-ing of the video corpus by taking the temporal context into consideration.3).We propose scene veri?cation,a novel post-veri?cation method to further improve the retrieval ac-curacy,speed,memory consumption,and scalability.
2.Interest seam image
A video clip could be considered as a3dimensional spa-tiotemporal cube.Interest seam image is a synopsis of the clip which represents the most informative2dimensional curvature manifold in this cube.A naive method,namely temporal slice[12],obtains a slice by getting one column per frame and concatenate them together as an image,which might be uninformative and could not represent the video content very well,as shown in the bottom right of Fig.2. The reason resides in the fact that the spatiotemporal infor-mativeness of the pixels are not taken into consideration.To improve this method,we need to de?ne an energy function in the image plane to measure the spatiotemporal saliency of each pixel,and then pick a group of pixels with the high-est energy.Since our goal is to identify an ef?cient and compact visual synopsis of the video content,we propose to de?ne the group of pixels to be vertical seams on consec-utive frames which encompasses the highest energy.This leads to the proposed interest seam image,which provides ?exible and rich representation,and is yet ef?cient to com-pute.
2.1.Seam based video synopsis
To obtain an interest seam image,for each frame I,we extract a“seam”s and concatenate seams of pixels from all frames column by column to form the interest seam image. Formally,let the resolution of input video be m×n,where m is the width and n is the height of I,following the de?ni-tion of[1],a vertical seam is de?ned as
s={s i}n i=1=(x(i),i)n
i=1
s.t.?i,|x(i)?x(i?1)|≤1(1) where x is a mapping x:[1,...,n]→[1,...,m].That is,a vertical seam s is an8-connected path of pixels in the image from top to bottom,containing only one pixel in each row of frame I.The pixels on the path of the seam{s i}n i=1will therefore be I s={I(s i)}n i=1={I(x(i),i)}n i=1
With this de?nition,we proceed to extract interest seam image from a sequence of video frames.Simply obtaining a seam with the highest energy from each frame separately will introduce serious discontinuity into the resulted inter-est seam image,which may render it very dif?cult to ex-tract meaningful low level features.Therefore,we choose to extract a seam in the image plane that is of the highest en-ergy aggregating the saliency information from all the video frames.That is,the con?guration of the seams in different video frames are the same.We proceed to introduce the aggregated spatiotemporal energy function we adopted.
Figure5.Examples of near duplicate videos in Qr these ground-truth label to compare the performance of our system with state-of-the-art systems in real world settings. Qt:A group of150video shots is randomly selected from the crawled videos.Each of them undergoes several ar-ti?cial transformations including scale change,horizontal mirror,blur,contrast stretch,and gama correction,which results in9transformed versions of each original video. Therefore,the dataset contains1500videos in total.In our experiments,the original150video shots are used as queries to test whether the transformed ones could be suc-cessfully retrieved.This dataset is used to compare the in-terest seam image synopsis with key-frame based methods.
With these query datasets,two groups of experiments are conducted,in which the evaluation strategy is similar to the leave-one-out strategy commonly used in object recog-nition.For the?rst group,each video shot from Qr is used in turn to query the database which combines D and Qr(the query video is excluded).The other group of experiments is conducted similarly but Qr is replaced by Qt.We com-pute Average Precision by averaging precision over all re-call levels for each query.Then we get the mean value of average precisions for all queries,namely Mean Average Precision(mAP),to serve as the main performance evalua-tion criterion,which is also widely adopted for multimedia retrieval evaluation[18,14].
5.Experiments
In this section,we present a variety of experiments con-ducted to demonstrate the effectiveness and ef?ciency of the proposed video representation.Firstly,a qualitative ex-periment is carried out to demonstrate the stability of the “seam”against various video transformations in Sec.5.1. Then,the performance of the proposed video synopsis and retrieval system is compared with several
state-of-the-art Figure6.Illustration of the stability of the seams(yellow curves) against video transformations.Videos in the second row are trans-formed from the?rst row.
mAP
Video Representation MSER GIST
Interest Seam Image0.96990.9766
Keyframe0.8940.9062
Table1.Performance comparison between interest seam image and key-frame on local feature(MSER)and global feature(GIST). The evaluation is carried on transformed queries(Qt). methods in Sec.5.2.After that,the parameter sensitivity of the proposed algorithms are tested in Sec.5.3and Sec.5.4. Finally,the strength of scene veri?cation and inverted in-dex with temporal context are investigated in Sec.5.5and Sec.5.6.
Before introducing the experimental results,we brie?y discuss the implementation details of the proposed algo-rithms.All experiments are carried out on a2.33GHZ PC. Theβ,α,σ,c,γ,in Eq.2,Eq.3,Eq.6,Eq.13,Eq.16, are set to be40,0.7,
√2
7
,30,0.7,respectively.The di-mensionality of MinHash signatures is60.Besides,in all experiments,max is used to implement operator f in Eq.4 and Eq.5,and each dimension of GIST is quantized to an integer to reduce memory cost.
5.1.Stability of seam
In this experiment,we test the stability of the seam against different kinds of video transformations,includ-ing aspect ratio change,contrast stretch,gamma correction, and a more complicated transformation combining contrast stretch and logo insertion.The result is visualized in Fig.6. From this?gure,we could see the positions of the seams are quite stable thus the interest seam image composited from seams is suitable for near duplicate video matching.
5.2.Retrieval accuracy
To demonstrate the superiority of interest seam im-age over key-frame,we compare them with different low level features,using Qt as testing data.The result is shown in Table.1.It is clear that no matter we use MSER[5]or GIST[13],the accuracy of interest seam im-age based method is much higher than the key-frame based
(a)
(b)(c)
Figure7.(a).Performance comparison between interest seam image and key-frame with changes in the MinHash signature dimensionality;
(b)retrieval accuracy of interest seam image with changes in the strength(i.e.βin Eq.2)of central Gaussian prior;(c).performance comparison among interest seam image,interest seam image with scene descriptor,and interest seam image with scene veri?cation Approaches mAP Global Local
Interest Seam Image+
Scene Veri?cation0.9401Y Y
Interest Seam Image0.896N Y
Keyframe+MinHash[2]0.8179N Y
Keyframe+GIST[3]0.8472Y N
Temporal Slice[12]0.8388Y N
Hierachical Framework[18]0.8828Y Y
Table2.Performance comparison between proposed algorithms
and state-of-the-art methods on Qr.The last two columns indi-
cate whether each method uses global/local feature.And“Interest
Seam Image”means the proposed retrieval system without scene
veri?cation.
approaches.
We also compare the proposed video retrieval system
with several recent methods[2,18,12,3]on Qr.In[2],
interest points were extracted from key-frames and indexed
by Min-Hash.In[18]local and global features extracted
from key-frames were combined in a hierachical frame-
work to improve ef?ciency and preserve accuracy.GIST
was used in[3]as global feature to index web images and
good result is achieved.Therefore,we also used key-frame
combined with GIST as a baseline in the experiment.Fi-
nally,we compared interest seam image with[12]which
used temporal slice.The comparison results are summa-
rized in Table.2.
From the evaluation result,it could be seen that only with
local feature,interest seam image already achieve0.896re-
trieval accuracy,which is better than all competing meth-
ods,including[18]which utilizes both global feature and
local feature.After the scene veri?cation based reranking
step is added,the accuracy of the proposed video retrieval
system is signi?cantly further improved to reach0.94.
5.3.Impact of dimension of MinHash signature
Recall from Sec.3.1that the signature dimensionality k
in Eq.12determines both the representation capability of
the signature and the memory cost of the retrieval system.
Therefore we vary k,and compare the accuracy of the pro-
posed retrieval system with key-frame combined with Min-
Hash[2]on Qr.The result is shown in Fig.7(a).This
?gure shows that interest seam image based indexing per-
forms better than key-frame on all levels of k.Besides,it
also shows that even with a small dimensionality(e.g.60),
our retrieval system could achieve good retrieval result,i.e.
0.896in terms of mAP.This indicates that our video re-
trieval system could be scaled to web video dataset.
5.4.Impact of Gaussian central prior
The impact of the parameterβin Eq.2is tested on Qr.
The result is shown in Fig.7(b).We could see that if no
Gaussian prior is enforced on the generation of seam,the
seam will become less repeatable and lead to performance
degradation.Increasing the strength of Gaussian prior will
make an remarkable improvement on the retrieval accu-
racy(mAP improved from0.8577to0.9029)but if the Gaus-
sian prior is too strict,the seam will be less?exible and hurt
the retrieval results.
5.5.Impact of scene veri?cation
To fully justify the bene?t of scene veri?cation,we com-
pare the proposed retrieval system with two of its variants:
interest seam image without scene veri?cation(the curve for
“Interest Seam Image”in Fig.7(c))and interest seam image
with only scene descriptor.The?rst variant only uses local
feature,the second variant only uses scene descriptor,while
the proposed retrieval system combines both features.The
comparison result is shown in Fig.7(c).We could see that
the scene veri?cation approach performs much better than
using either kind of feature individually.Also,it could be
seen that with the help of scene veri?cation,the accuracy of
the proposed retrieval system is improved even with much
less dimensions of MinHash signature,which implies that
Approaches mAP Memory Speed
MinHash0.8886720Bytes 4.09s MinHash+Temporal Context0.91651080Bytes0.47s MinHash+Temporal Context
+Scene Veri?cation0.9401480Bytes0.24s Table3.The mAP and cost comparison of MinHash,MinHash with temporal context,MinHash with temporal context and scene veri?cation.
both accuracy and memory ef?ciency of the retrieval sys-tem are improved.
5.6.Ef?ciency comparison
In this section,we compare the ef?ciency of the pro-posed retrieval algorithm with[2],one of the most ef?cient multimedia retrieval algorithms.Here,the MinHash signa-ture dimensionality is an important parameter which trades off between ef?ciency and accuracy.In this experiment, we adjust this parameter to ensure each retrieval algorithm achieve the best mAP.Then we compare their mAP,mem-ory cost per video shot,and retrieval speed per query.The result is summarized in Table.3.From the table,we could see that by incorporating temporal information into the in-verted index,our retrieval algorithm achieves better accu-racy and9times speedup but sacri?ces memory ef?ciency. However,after combining scene descriptor with local fea-ture,not only retrieval accuracy is improved from0.8886to 0.9401,but memory cost is reduced from720bytes to480 bytes and retrieval speed is17times faster.This is because performing scene veri?cation enables us to use MinHash signature of smaller dimensionality to represent each video.
6.Conclusion and future work
This paper has presented interest seam image,a novel ap-proach to generating discriminant and ef?cient video synop-sis for web-scale video content analysis applications,such as video recognition,video clustering,and video retrieval, etc..A spatiotemporal energy map is de?ned to guide the extraction of prominent seams in the video,from which in-terest seam image is composited.Therefore,interest seam image preserves both spatially and temporally salient visual information in the videos.Its ef?cacy is demonstrated in a near duplicate web video retrieval task.
A novel video retrieval algorithm has been developed us-ing interest seam image.It composes two novel compo-nents,i.e.,an ef?cient inverted indexing scheme that takes advantages of the temporal context in the interest seam im-age,and a general post veri?cation method,namely scene veri?cation,which is manifested to be able to boost both retrieval accuracy and ef?https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html,parisons with state of the art video retrieval systems on a large scale web video database demonstrate that the proposed approaches simul-taneously improves retrieval accuracy,retrieval speed,and memory ef?ciency.
Future works include further exploration of invariant vi-sual representations for video which are robust to more types of video editings,and extensive tests in different types of video content analysis tasks and applications. References
[1]S.Avidan and A.Shamir.Seam carving for content-aware
image resizing.SIGGRAPH,2007.
[2]O.Chum,J.Philbin,M.Isard,and A.Zisserman.Scalable
near identical image and shot detection.In CIVR,2007. [3]M.Douze,H.J′e gou,H.Singh,L.Amsaleg,and C.Schmid.
Evaluation of gist descriptors for web-scale image search.In ACM CIVR,2009.
[4]X.Zhang,Z.Li,L.Zhang,W.Ma and HY.Shum.Ef?cient
Indexing for Large Scale Visual Search.In ICCV,2009. [5]J.Matas,O.Chum,M.Urban,and T.Pajdla.Robust wide
baseline stereo from maximally stable extremal regions.In BMVC,2002.
[6]Y.Ke,R.Sukthankar,and M.Hebert.Ef?cient visual event
detection using volumetric features.In ICCV,2005.
[7] C.Kim and J.-N.Hwang.Object-based video abstraction for
video surveillance systems.IEEE TCSVT,2002.
[8]https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html,ptev.On space-time interest points.IJCV,2005.
[9]L.Liu,https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html,i,X.-S.Hua,and S.-Q.Yang.Video histogram:
A novel video signature for ef?cient web video duplicate de-
tection.In MMM,2007.
[10] D.Lowe.Distinctive image features from scale-invariant
keypoints.IJCV,2004.
[11]K.Mikolajczyk,T.Tuytelaars,C.Schmid,A.Zisserman,
J.Matas,F.Schaffalitzky,T.Kadir,and L.J.V.Gool.A comparison of af?ne region detectors.IJCV,2005.
[12] C.-W.Nog,T.-C.Pong,and H.-J.Zhang.On clustering
and retrieval of video shots through temporal slices analysis.
IEEE TMM,2002.
[13] A.Oliva and A.B.Torralba.Modeling the shape of the
scene:A holistic representation of the spatial envelope.
IJCV,2001.
[14]J.Philbin,O.Chum,M.Isard,J.Sivic,and A.Zisser-
man.Object retrieval with large vocabularies and fast spatial matching.In CVPR,2007.
[15]M.Rubinstein,A.Shamir,and S.Avidan.Improved seam
carving for video retargeting.SIGGRAPH,2008.
[16]H.-K.Tan,C.-W.Ngo,R.Hong,and T.-S.Chua.Scalable
detection of partial near-duplicate videos by visual-temporal consistency.In ACM Multimedia,2009.
[17]H.-K.Tan,X.Wu,C.-W.Ngo,and W.Zhao.Accelerating
near-duplicate video matching by combining visual similar-ity and alignment distortion.In ACM Multimedia,2008. [18]X.Wu,A.G.Hauptmann,and C.-W.Ngo.Practical elim-
ination of near-duplicates from web video search.In ACM Multimedia,2007.
[19]H.Zhang,A.Kankanhalli,and S.W.Smoliar.Automatic
partitioning of full-motion video.Multimedia Systems,1993.
[20]Y.Wexler and D.Simakov.Space-Time Scene Manifolds.
ICCV,2005.
ODB调试指令汇总
整理：袁嘉璐 要对网上下载资料进行比对 帮助： 1.help Lists available topics列出所有可用的栏目 2.help
幼儿园纲要学习心得体会纲要感悟与反思.doc
幼儿园纲要学习心得体会_纲要感悟与反思 幼儿园纲要内容包括什么？幼儿园《纲要》共分为四个部分：第一部分为：总则;第二部分为：教育内容与要求;第三部分为：组织与实施;第四部分为：教育评价。下面是为大家带来的幼儿园纲要学习心得体会，希望可以帮助大家。 幼儿园纲要学习心得体会范文篇1 近来在学习《新纲要》，体会到国家对学前教育的重视，也感觉到我们作为幼儿教师身上的担子很重，我们应该踏踏实实的在自己的岗位上工作，用自己的热心去培育祖国的花朵，未来的栋梁，我们要为他们的一生打好基础。 《新纲要》是幼儿园教育的指导纲要，它主要有总则、教育内容与要求、组织与实施、教育评价几个部分组成。每一个部分都有各自重要的作用，缺一不可。 首先，总则部分说明了制定《新纲要》的目的是为了贯彻《中华人们共和国教育法》、《幼儿园管理条例》和《幼儿园工作规程》，指导幼儿园深入实施素质教育而指定的。指出幼儿园教育是基础教育的重要组成部分，是我国学校教育终身教育的奠基阶段，应因地制宜地实施素质教育，为幼儿的一生发展打好基础。它指明幼儿园教育的主方向，使我们的目标更加明确。 《新纲要》充分地肯定了幼儿教师在教育幼儿发展中的作用和地位，教
师应主动提高自己的素质，促进幼儿生动、活泼、主动的发展。幼儿教师在活动中引领着幼儿，教师的言行举止应成为幼儿的好榜样，为幼儿提供健康、丰富的生活和活动环境，满足他们多方面的需要，使他们在快乐的童年生活中获得有益于身心发展的经验。强调了环境教育，强调了环境在促进幼儿发展过程中的重要作用。社会生态系统理论说明：儿童是社会生态环境中的一份子，爱主动探索周围环境，而非被动的学习者。周边的社会生态环境为儿童提供了潜在的发展机会，并对其产生直接或间接的影响，同时幼儿的反应行为与习惯亦会影响到与其直接相关的家庭、幼儿园、社区。 其次，在《新纲要》教育内容上划分为：健康、语言、社会、科学、艺术五个领域，它们从不同方面、不同角度来着力促进幼儿健康全面的发展。各个领域的内容相互渗透，从不同的角度促进幼儿情感、态度、能力、知识、技能等方面的发展。在具体的实施过程中需要达到的目标也很具体，便于我们在实际中操作细化。 《纲要》还指出，家庭是幼儿园重要的合作伙伴，教师要争取家长的理解、支持和主动参与，并积极支持、帮助家长提高教育能力。的确，家长的作用也是不小的，我们要认真做好家长的工作，取得他们的信任，得到他们的帮助和支持。这样，才能更好的做好幼儿教育工作。 以上是我学习《纲要》后的一点体会，在以后的工作实践中，我将不断的更深入的学习，把《纲要》精神逐步落实到自己的工作中去。 幼儿园纲要学习心得体会范文篇2 这学期我们幼儿园学习了《幼儿园工作规程》，我对纲要、规程的一些
CAD命令、特殊符号代码大全
常用命令： A——ARC——圆弧B——BLOCK——块定义C——CIRCLE——圆D——DIMSTYLE——标注样式E/DEL键——ERASE——删除F——FILIET——倒圆角H——BHATCH——填充L——LINE——直线 M/S——MOVE——移动O——OFFSET——偏移P——PAN——实时平移（图标为小手）X——EXPLODE——分解PO——POINT——点XL——XLINE——射线ML——MLINE——多线PL——PLINE——多段线POL——POLYGON——正多边形REC——RECTANGLE——矩形DO——DONUT——圆环EL——ELLIPSE——椭圆CO——COPY——复制MI——MIRROR——镜像AR——ARRAY——阵列RO——ROTATE——旋转TR——TRIM——修剪EX——EXTEND——延伸CHA——CHAMFER——倒角F——FILIET——倒圆角BR——BREAK——打断 尺寸标注： DLI——DIMLINEAR——直线标注DAL——DIMALIGNED——对齐标注DRA——DIMRADIUS——半径标注DDI——DIMDIAMETER——直径标注DAN——DIMANGULAR——角度标注DCE——DIMCENTER——中心标注DOR——DIMORDINATE——点标注TOL——TOLERANCE——标注形位公差LE——QLEADER——快速引出标注DBA——DIMBASELINE——基线标注DCO——DIMCONTINUE——连续标注DED——DIMEDIT——编辑标注DOV——DIMOVERRIDE——替换标注系统变量 常用CTRL快捷键： 【CTRL】＋1—PROPERTIES—修改特性【CTRL】＋2—ADCENTER—设计中心 【CTRL】＋O——OPEN——打开文件【CTRL】＋N/M——NEW——新建文件 【CTRL】＋P——PRINT——打印文件【CTRL】＋S——SAVE——
女装品牌风格的基本分类.docx
女装品牌风格的基本分类 服装风格指一个时代、一个民族、一个流派或一个人的服装在形式和内容方面所显示出来的价值収向、内在品格和艺术特色。服装设计追求的境界说到底是风格的定位和设计，服装风格表现了设计师独特的创作思想，艺术追求，也反映了鲜明的时代特色。 服装风格所反映的客观内容，主要包括三个方面，一是时代特色、社会面貌及民族传统：二是材料、技术的最新特点和它们审美的可能性；三是服装的功能性与艺术性的结合。服装风格应该反映时代的社会面貌，在一个时代的潮流下，设计师们各有独特的创创作天地，能够造成百花齐放的繁荣局面。 如今，服装款式千变万化，形成了许多不同的风格，有的具有历史渊源、有的具有地域渊源、有的具有文化渊源，以适合不同的穿着场所、不同的穿着群体、不同的穿着方式，展现出不同的个性魅力。 具佟风格包括：瑞丽、嘻皮、 繚聽繚磁歸、学院、通勤、中性、 嘻哈、田园、朋克、OL、洛R 18种。 1/服装分类知识 服装风格指一个时代、一个民族、一个流派或一个人的服装在形式和内容方面所显示出来的价值収向、内在品格和艺术特色。服装设计追求的境界说到底是风格的定位和设计，服装风格表现了设计师独特的创作思想，艺术追求，也反映了鲜明的时代特色。 服装风格所反映的客观内容，主要包括三个方面，一是时代特色、社会面貌及民族传统：二是材料、技术的最新特点和它们审美的可能性；三是服装的功能性与艺术性的结合。服装风格应该反映时代的社会面貌，在一个时代的潮流下，设计师们各有独特的创创作天地，能够造成百花齐放的繁荣局面。 如今，服装款式千变万化，形成了许多不同的风格，有的具有历史渊源、有的具有地域渊源、有的具有文化渊源，以适合不同的穿着场所、不同的穿着群体、不同的穿着方式，展现出不同的个性魅力。 具体风格包括：瑞丽、嘻皮、百搭、淑女、韩版、民族、欧美、学院、通勤、中性、嘻哈、田园、朋克、OL、洛丽塔、街头、简约、波西米亚等18种。 1、瑞丽风格。 瑞丽是一本时装杂志，它一个月有三本是关于服装的。有“可爱先锋”，主要受众群是学生MM；“伊人风尚”主要受众群是年轻白领；而“服饰美容”大家都可以看。但总体说来，瑞丽的主要风格还是以甜美优雅深入人心。看它们的专属模特桥本丽香就是最好的诠释。2、嘻皮风格：
canny sobel算子
基于sobel 、canny 的边缘检测实现 一．实验原理 Sobel 的原理： 索贝尔算子（Sobel operator ）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量. 该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下: 101202*101x G A -+?? ?=-+ ? ?-+?? 121000*121y G A +++?? ?= ? ?---?? 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。 在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。 在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。与 和 相比，Sobel 算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。 Sobel 算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel 算子和普通Sobel 算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel 算子的处理方法。 由于Sobel 算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。美中不足的是，Sobel 算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel 算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel 算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。 在观测一幅图像的时候，我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分，正是这个部分将主体突出显示，基于该理论，我们给出了下面阈值化轮廓提取算法，该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。 Canny 的原理：
学习纲要心得体会doc
学习《纲要》心得体会 近期我利用业余时间认真观看了《国家中长期教育改革和发展规划纲要》的远程培训内容，感觉我们的教育真正迎来了必革和发展的良机。 一、国家优先发展教育 纲要明确提出了，百年大计，教育为本，把教育作为民族兴旺，社会进步的基石予以优先发展。我国的教育在近年已经有了长足的的进步，无论是基础教育的普及程度，还是高等教育的受教育面，还是学前教育的受教育面均有较大程度的提高，当然离发达国家的水平还相差甚远，无论是普及程度或者是受教育者素质，以及教育的质量均还不如人意，还有待更进一步提高，这要依赖于各级政府的重视，各级财政的投入，国家看准了问题的核心，所以为了发展教育为了提高人才质量，把教育摆在优先发展的战略高度。 二、要促进教育公平 我国教育虽然进步大，取得了可喜的成绩，但也有一些问题值得研究并应不断地改进，例如教育的公平问题。我国的教育的不公平表出来的主要是教育资源配置的不公平。资源的配置又分为财富资源和人才资源，在同一个地区，城市的学校建设明显优于农村，资金投入大，校园环境优美，教学设备配备齐全且质优，而大量的农村学校教室陈旧破烂，无功能用房或缺少功能用房，仪器设备不公希少且陈旧多年
得不到更换。归根到底这是政府财政资金投入的严重不公，其次是教师配备的不公，城市学校的教师生活条件相对较好，因此大量的优秀人才就向城市涌，导致大量农村学校培养出的优秀教师被城市学校以“招考”“选优”等方式挖去，同时师资配备比例也不一致，同样规模的学校，城区学校教师明显比农村学校多，例如我市一年城区小学比同规模的农村小学多29%的教师，教育需要公平，教育也应该公平，同一蓝天下同一个财政，应该同等投入，同样配备师资。国家提出要促进教育公平，让农村的孩子看到了希望，让农村的教育看到了希望。 三、《纲要》提出要提高教师的待遇 提高教师待遇，这让教师又看到了一点点希望，现在的教师又特别是农村边远地区的教师拿着非常微少的一点工资，一个我包班，不仅要上课包班，照顾孩子们的健康，生活，甚至有的教师还要接送孩子，遇下雨背孩子们过河、遇天冷给孩子加衣等等，他们的付出与他们的收入很不相称，付出很多，很艰辛，收入却很微薄，国家也看到了教师在全社会的收入现状，因此提出要提高教师的待遇，广大教育工作者应当认真学习，努力工作，不辜负党和国家的期望与厚爱。 四、《纲要》提出要大力发展职业教育并对职业教育的发展提出了许多新观念。
sobel算子
Sobel算子改进算法 通过以上对经典边缘检测算法的分析可知，Sobel算法的优点是计算简单，速度快。但是由于只采用了2个方向的模板，只能检测水平和垂直方向的边缘，因此这种算法对于纹理较为复杂的图像，其边缘检测效果就不是很理想。该算法认为：凡灰度新值大于或等于阈值的像素点时都是边缘点。这种判断欠合理，会造成边缘点的误判，因为许多噪声点的灰度值也很大。由于图像的边缘有许多方向，除了水平方向和垂直方向外，还有其他的方向，下面将对Sobel算子进行改进，即将算子模板扩展到8个模板，如图3.１所示。 图3.1 8个方向模板 进过8个方向模板的计算，对某一幅图像进行逐点计算，并且去最大值为像素点的新灰度值，通过阈值的设定，判断边缘点。最大值对应的模板所表示的方向为该像素点的边缘方向。 Sobel改进算法的思想与步骤。 针对经典Sobel算子对边缘具有很强的方向性特点，设计了一种基于Sobel算子上改进的算法，其主要思想是先对图像进行全局阈值的分割处理，因为分割后的图像是二值图像，此时进行边缘提取，这就可以各个方向的边缘都可以检测到。但也可能会丢失原本直接用算子检测到的边缘。Sobel 算子的优点是方法简单、处理速度快, 并且所得的边缘光滑, 其缺点是 边缘较粗, 得到的边缘象素往往是分小段连续, 由于处理时需作二值化处理, 故得到的边缘与阈值的选取有很大的关系, 并且边缘图中梯度幅值较小的边缘也丢失了。为克服 这个缺陷,对 S( i, j)引入一个衰减因子 D, 用它去除计算的结果, 即 : (,) S i j=（3.1）
因此，用处理后的所得到图像与Sobel 算子直接对原始图像进行边缘检测的图像相加，这一步显得尤为重要。最后分别对数字图像和红外图像进行MATLAB 仿真，从仿真的结果可以看出，此算法具有较好的精度。 三次样条插值 Sobel 算子检测出像素级边缘后,为了得到亚像素级的边缘,要对灰度边缘图进行内插处理。插值算法有很多种,例如最近邻插值、双线性插值、三次样条插值等等。最近邻插值和双线性插值不如三次样条插值精度高。为了得到精度高的亚像素级边缘,本文采用三次样条插值法对灰度边缘图进行插值处理。下面先介绍三次样条插值函数的定义。 若函数S(x)满足:S(x)在每个子区间[xi-1, xi](i =1,2, …n)上是不高于三次的多项式,其中(a=x 0 学习《纲要》心得体会 最近，我认真学习了《山西省中长期教育改革和发展规划纲要》，《纲要》是教育领域的纲领性文件，对我省教育事业今后的发展具有十分重要的指导意义。 在对《中长期教育改革和发展规划纲要》进行了深入解读后，我深刻的感受到《纲要》是一个“人民群众满意、符合我省省情和时代发展要求的高水平规划纲要”，它充分表达了广大教育工作者的意愿；《纲要》把教育摆在优先发展的位置，这为实现我国由人力资源大国向人力资源强国的转变奠定了基础；教育要发展，根本靠改革，核心是改革人才培养机制，提高人才培养水平；必须树立以提高质量为核心的教育发展观，注重内涵发展，才能出名师、育英才，教育大计，教师为本。提升教师素质，改善教师待遇，努力造就一支师德高尚、业务精湛、结构合理、充满活力的高素质专业化教师队伍，加强师德师风建设。加强教师职业理想和职业道德教育，增强广大教师教书育人的责任感和使命感。教师要关爱学生，严谨笃学，淡泊名利，自尊自律，以人格魅力和学识魅力教育感染学生，做学生健康成长的指导者和引路人。 我认为：人民教师的神圣职责就是传授知识，传承民族精神，弘扬爱国主义，为祖国和人民培养合格的人才。 教师要忠诚于人民教育事业，以培育人才，发展先进文化和推进社会进步为己任，积极引导和帮助青少年树立正确的世界观、人生观。为人师表，教书育人。教书者必先强己，育人者必先律己，教师的道德品质和人格对学生有重要的影响。教师要注重言教，更要注重身教。教师的日常工作虽然是平凡的，但教育工作的意义却是不平凡的。教师应该自觉地加强道德修养，率先垂范，既要有脚踏实地、乐于奉献的工作态度，又要有淡泊明志、甘为人梯的精神境界。以自己的高尚人格教育和影响学生，努力成为青少年学习的良师益友，成为全社会尊敬的人。三要严谨笃学、与时俱进。教师在教育创新中承担着重要的使命，教师富有创新精神，才能培养出创新人才。教师应该具备求真务实，勇于创新，严谨自律的治学态度和学术精神，努力发扬优良的学术风气和学术道德。教师是知识的重要传播者和创造者，连接着文明和进步的历史、现在和未来，更应该与时俱进，不断用新的知识充实自己，成为热爱学习，学会学习和终身学习的楷模。 Linux 常见特殊符号1，> 重定向输出符号 用法：命令 >文件名 特性：覆盖（当输入文件和输出文件是同一文件，文件内容被清空；不适合连续重定向） 典型应用：合并文件（cat a b >c）;清空文件（cat /dev/null);文件打印 2，>> 重定向输出符号 用法：命令 >>文件名 特性：追加 3，2> 错误重定向输出符号 用法：命令 2>文件名 特性：覆盖 4，2>> 错误重定向输出符号 用法：命令 2>>文件名 特性：错误信息的追加 典型应用：命令 >文件名命令 2>文件名 命令 >/dev/null 2>/dev/null==命令 > /dev/null 5，|管道符号 用法：命令1 | 命令2 机制：上一个的命令输出作为下一个命令的输入 6, *匹配任意字符 7，？匹配任意一个字符 8，&后台进程符 用法：命令（程序） & 9，&& 逻辑与 用法：命令1 && 命令2 机制：如果命令1执行成功，继续执行命令2；否则不执行命令2 10，|| 逻辑或 用法：命令1 || 命令2 机制：如果命令1执行成功，不执行命令2；否则，才执行命令2 11，！逻辑非 机制：排除指定范围 12，[x-y]指定范围 13，#注释 14,""双引号 机制：把它所包含的内容作为普通字符，但‘’\ $ `` 除外 15‘’单引号 机制：把它所包含的内容作为普通字符，无例外16,``倒引号 机制：执行它所包含的内容 17，\转义字符 用法; \符号 机制：把符号的特定含义去掉，使其变成普通标点 符号 18，$变量调用符号 用法： $变量 机制：调用变量，从而得到‘变量的值’ 19，；命令分隔符 用法：命令1 ；命令2 机制;一行语句中，顺次执行各命令 20（）整体执行 21，{ } 变量分离 22，<重定向输入符号 用法：命令 < 文件名 中性风格服饰鉴赏 随着社会的发展，西方文化的涌入，新型媒介的刺激，人们的传统着装观念发生了很大变化，相对于改革开发时期的“黑白灰”，现在服饰越发多元化，多样化。服装产业的迅速发展使人们有了更多的服饰选择，特别是女性服饰，无论的款式、样式、颜色等都呈现出多元化的样态。其中，发展比较迅速，影响比较突出的，是近些年来的中性化服饰。 “传统意义上的男装是造型简洁、硬朗、棱角分明、款式单纯而少有装饰，色彩多以沉稳的中性色为主。女性多造型柔和、细腻、流畅、款式多变化、常用缎带、垂褶、花边等装饰，色彩多明快活泼，因此容易形成人们对男装和女装的刻板印象。还有一种特殊类型是性别界限不模糊，不分男女皆可穿的衣服，如：牛仔裤、运动服、某些职业装，还有工作服等，它们约定俗称不受性别限制，可以称之为中性服。” 无论是女性服饰或者男性服饰，都或多或少了突破了传统的两性服饰的限制，越来越多的吸收借鉴另一性别的服饰中的特征，来装饰美化本性别的服饰。这样不仅拓宽了服饰设计范围，也使服装更加具有个性化，突出而不落俗套，越发被现代年轻人接受，因而逐渐流行。如今，中性装扮已经演变成女性硬朗有主见的表征。时装风潮大趋势转向中性优雅的女性形象，散发出一种前所未有的女性魅力，超级 妩媚的女性化元素结合帅气洒脱的中性设计款式，让女性刚柔并济，展现了非同寻常的迷人气质。中性装扮混合了自信、幽默和一种天真无邪的性感，优雅和洒脱刚柔并济，摩登和帅气所散发出的气场另很多女性都倾心不已。从国外的LADY GAGA，Emma Watson，到国内的范冰冰，周迅，高圆圆等女明星，都是中性风格着装的好范例。 1.吸烟装——中性风格的鼻祖 吸烟装在最初的时候是指上流社会的男士在晚宴结束后，脱下燕尾服坐在吸烟室里抽烟，换上的那种黑色轻便装，也叫“烟装”。吸烟装的经典元素有：领结、马甲、铅笔裤、粗根高跟鞋、金属质感配饰、英伦绅士礼帽、修长收身皮草西服、皮手套、褶皱的长丝巾、长筒马靴等。吸烟装是一种由男士礼服经典的设计和细节与女性高雅、柔美等元素完美结合的中性风格。主要表现在硬挺有金属光泽感的质感面料和整体宛如一支纤长香烟的I形轮廓。19世纪末期，女性自我独立意识抬头，改变了古典的S型，仿效男士穿起西服长裤，开启了高腰修长的“帝政线条”时装年代，1966年伊夫圣罗兰的第一件吸烟装震撼了整个时装界，在女性时装史上添上华丽的一笔。伊夫·圣·罗兰YSL设计出第一件吸烟装之后几乎每年都会推出不同款式的烟装，从八十年代女权运动全盛期烟装强调宽肩线，垫肩窄裤脚，呈现上宽下窄的倒三角形，塑造女强人强悍形象，到九十年代烟装又融入立体裁剪技巧，裤脚宽松曳地，走的是优雅闲适的路线，2002年的最后一套设计的肩线明显缩小半寸的窄肩短身的利落式样。但真正把这种 源程序如下：#include 学习《纲要》心得体会 再次学习《纲要》，它遵循《规程》的精神，从幼儿园教育的基本理念、基本原理、基本规律出发，具体地规定了我国幼儿园教育的基本内容范畴、目标以及基本的实践规范和要求。纲要鲜明地体现着国家的意志，也为所有幼儿的健康成长，重新提出了对幼儿园教育的一个认识，终身教育、终身学习，大大的深化了我们的教育。使我们获得了审视幼儿教育的新的广阔视野，获得了思考幼儿教育的更加全面的、整体的、深远的、人本的方式。 《纲要》提出了终生教育的理念、以幼儿发展为本的理念和科学幼儿教育的理念指导着我的工作，以下是我段学习《纲要》，领会《纲要》中的意义，并用《纲要》指导着我的工作。 1、通过学习、熟记《纲要》中的内容，用《纲要》中的一些理论指导来充实自己。 在教学活动设计时候，教师运用纲要中的理论、用纲要中的精髓去指导自己设计思路。如在设计活动中，教师应努力把握以开放式的提问去引导幼儿，充分调动幼儿的主观能动性，并根据本班幼儿的发展水平、经验和需要，教育活动的内容考虑到了幼儿的学习特点和认识规律，让幼儿喜欢学习，喜欢探索。改变了以往我过多的强调认识、强调幼儿学会什么、掌握了什么，而不顾幼儿实际能力和需要。同时在设计课程时我会考虑到各个领域相互渗透、相互结合，选择的教材要贴近幼儿的生活，拓展幼儿的生活经验和视野，又重视幼儿兴趣上和能力上的差异。 2、努力成为幼儿活动的支持者、引导者和合作者。 我也从纲要中了解到教师应该成为幼儿活动的支持者、引导者和合作者，所以在教学中教师始终要把握自己与幼儿的主客体关系，努力发挥与幼儿之间的互动性，当幼儿需要遇到难题时教师也是他们的引导者，当幼儿需要帮助时教师成为他们的支持者，当他们在游戏时，教师却成为了他们的合作者，教师同时也要经常会以游戏者的身份参与他们的游戏，指导他们的游戏。 3、用纲要指导，使教师注重自我反思。 在平时教学中，教师常用纲要中的精神来反思自己的行为。如当遇到幼儿不听话了，教师就想怎样处理即不伤害幼儿，又起到了教育作用，当教学时教师就想怎样教学才能让幼儿成为快乐学习，当处理家园关系时我就想，怎样的方法才能即能调动家长的积极性，又能体现服务与家长。所以都是通过纲要中的学习 ＣＡＤ中各种常用符号的打法 %%c 符号φ %%d 度符号 %%p ±号 %%u 下划线 %%130 Ⅰ级钢筋φ %%131 Ⅱ级钢筋φ %%132 Ⅲ级钢筋φ %%133 Ⅳ级钢筋φ %%130%%145ll%%146 冷轧带肋钢筋 %%130%%145j%%146 钢绞线符号 %%1452%%146 平方 %%1453%%146 立方 %%134 小于等于≤ %%135 大于等于≥ %%136 千分号 %%137 万分号 %%138 罗马数字Ⅺ %%139 罗马数字Ⅻ %%140 字串增大1/3 %%141 字串缩小1/2(下标开始) %%142 字串增大1/2(下标结束) %%143 字串升高1/2 %%144 字串降低1/2 %%145 字串升高缩小1/2(上标开始) %%146 字串降低增大1/2(上标结束) %%171 双标上标开始 %%172 双标下标开始 %%173 上下标结束 %%147 对前一字符画圈 %%148 对前两字符画圈 %%149 对前三字符画圈 %%150 字串缩小1/3 %%151 Ⅰ %%152 Ⅱ %%153 Ⅲ %%154 Ⅳ %%155 Ⅴ %%156 Ⅵ %%157 Ⅶ %%158 Ⅷ %%159 Ⅸ %%160 Ⅹ %%161 角钢 %%162 工字钢 %%163 槽钢 %%164 方钢 %%165 扁钢 %%166 卷边角钢 %%167 卷边槽钢 %%168 卷边Z型钢 %%169 钢轨 %%170 圆钢 1 三种方法在Word中输入钢筋等级符号 方法一： HPB235钢筋符号:在word中先输入"E000"，然后按住ALT+X键； HRB335钢筋符号:在word中先输入"E001"，然后按住ALT+X键； HRB400钢筋符号:在word中先输入"E002"，然后按住ALT+X键。 方法二： 使用区位输入法（如果你的输入法栏里没有，则添加 最全24种服装风格 分类 最全24种服装风格分类 服装风格指一个时代、一个民族、一个流派或一个人的服装在形式和内容方面所显示出来的价值取向、内在品格和艺术特色。服装设计追求的境界说到底是风格的定位和设计，服装风格表现了设计师独特的创作思想和艺术追求，也反映了鲜明的时代特色。 服装风格所反映的客观内容，主要包括三个方面，一是时代特色、社会面貌及民族传统：二是材料、技术的最新特点和它们审美的可能性；三是服装的功能性与艺术性的结合。服装风格应该反映时代的社会面貌，在一个时代的潮流下，设计师们各有独特的创作天地，能够造成百花齐放的繁荣局面。 如今，服装款式千变万化，形成了许多不同的风格，有的具有历史渊源、有的具有地域渊源、有的具有文化渊源，以适合不同的穿着场所、不同的穿着群体、不同的穿着方式，展现出不同的个性魅力。 具体风格包括：瑞丽、淑女、商务、通勤、OL、百搭、简约、自然、田园、轻奢、中国、韩国、欧美、英伦、中性、学院、朋克、嘻哈、嘻皮、军旅、民族、洛丽塔、波西米亚、哥特等24种。 1、瑞丽风格： 瑞丽是一本时装杂志，主要受众群是学生MM和年轻白领。风格上偏时尚，以甜美优雅的特点著称。有“可爱先锋”，主要受众群是学生MM；“伊人风尚”主要受众群是年轻白领；而“服饰美容”大家都可以看。但总体说来，瑞丽的主要风格还是以甜美优雅深入人心。看它们的专属模特桥本丽香就是最好的诠释。 2、淑女风格： 自然清新、优雅宜人是淑女风格的概括。蕾丝与褶边是柔美新淑女风格的两大时尚标志。 3、商务风格： 没有人能为商务休闲装下一个准确的定义，虽然，这个词汇已被用烂。对不同的人和不同场合来说，商务休闲的含义是不同的。不穿传统套装上班，可以是牛仔衬衫配西服，亦或不戴领带，甚至让运动风格闯入正装的世界，商务休闲可能指的是上述所有情况。归根结底“实用的智慧”是必备要素，而妥贴得体，便是其中要领。简而言之，商务风格可以理解为“休闲职业装”。 4、通勤风格： 通勤指从家中前往工作地点的过程。 通勤装不是职业装的意思，指在办公室里和社交场合穿着比较合适的服饰。像时髦的牛仔裙、印花长裙以及时尚感T恤等等偏休闲性质的衣服都能称为通勤装。通勤风 汇编语言调试DEBUG命令详解 1、显示命令D ① D [地址] ② D [范围] 如不指定范围，一次显示8行×16个字节。 －D ；默认段寄存器为DS，当前偏移地址 －D DS:100 / －D CS:200 －D 200:100 －D 200；200为偏移地址，默认段寄存器DS －D DS:100 110/ －D 100 L 10 2.修改命令E ① E 地址；从指定地址开始，修改（或连续修改）存储单元内容。DEBUG首先显示指定单元内容，如要修改，可输入新数据；空格键显示下一个单元内容并可修改，减号键显示上一个单元内容并可修改；如不修改，可直接按空格键或减号键；回车键结束命令。 ② E 地址数据表；从指定的地址开始用数据表给定的数据修改存储单元。 －E DS:100 F3 ‘AB’ 8D。 3.添充命令F F 范围数据表； 将数据表写入指定范围的存储单元；数据个数多，忽略多出的数据，个数少，则重复使用数据表。 －F DS:0 L5 01,02,03,04,05 －F DS:0 L5 01 02 03 04 05（空格分隔） －F DS:0 L5 FF ；5个字节重复使用FF 4.显示修改寄存器命令R R；★显示所有寄存器和标志位状态； ★显示当前CS：IP指向的指令。 显示标志时使用的符号： 标志标志=1 标志=0 OF OV NV DF DN UP IF EI DI SF NG PL ZF ZR NZ AF AC NA PF PE PO CF CY NC 5.汇编命令A A [地址]；从指定的地址开始输入符号指令；如省略地址，则接着上一个A命令的最后一个单元开始；若第一次使用A命令省略地址，则从当前CS:IP 开始（通常是CS：100）。 注释:①在DEBUG下编写简单程序即使用A命令。 ②每条指令后要按回车。 ③不输入指令按回车，或按Ctrl+C结束汇编。 ④支持所有8086符号硬指令，伪指令只支持DB、DW，不支持各类符号名。 6.反汇编命令U ① U [地址]；从指定地址开始反汇编32个字节的机器指令；省略地址时,则接着上一个U命令的最后一个单元开始；若第一次使用U命令省略地址，则从当前CS:IP开始（通常是CS：100）。 ② U 范围；对指定范围的单元进行反汇编。 －U －U100 －U100L10 7.运行程序命令G ① G；从CS:IP指向的指令开始执行程序，直到程序结束或遇到INT 3。 ② G=地址；从指定地址开始执行程序，直到程序结束或遇到INT 3。 ③ G 断点1[，断点2，…断点10]；从CS:IP指向的指令开始执行程序，直到遇到断点。 ④G=地址断点1[，断点2，…断点10] －G ；从CS:IP指向的指令开始执行程序。 －G=100 ；从指定地址开始执行程序。 －G=100 105 110 120 8.跟踪命令（单步执行命令）T ① T；从当前IP开始执行一条指令。 ② T 数值；从当前IP开始执行多条指令。 ② T =地址； ③ T =地址数值； －T －T5 / －T=100 5 9.跟踪执行并跳过子程序命令P P [=地址] [数值]；类似T命令，但跳过子程序和中断服务程序。 10.退出DEBUG命令Q Q；返回DOS环境。 －Q 11.命名命令N N 文件标示符；指定文件，以便用W命令在磁盘上生成该文件，或者用L命令从磁盘装入该文件。 －N MY_https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html, 精心整理特殊符号代码 常见的快捷命令 （一）字母类 1、对象特性 AA,*AREA（面积）DI,*DIST（距离）LI,*LIST（显示图形数据信息） 2、绘图命令： PO,*POINT（点）L,*LINE（直线） XL,*XLINE（射线）PL,*PLINE（多段线） ML,*MLINE（多线）SPL,*SPLINE（样条曲线）POL,*POLYGON（正多边形）REC,*RECTANGLE（矩形）C,*CIRCLE(圆)A,*ARC(圆弧) DO,*DONUT（圆环）EL,*ELLIPSE（椭圆） REG,*REGION（面域）MT,*MTEXT（多行文本） T,*MTEXT（多行文本）B,*BLOCK（块定义） 3 CO,*COPY E,DEL键 TR,*TRIM 4、视窗缩放： P,*PAN（平移）Z＋空格＋空格,*实时缩放 Z,*局部放大Z+P,*返回上一视图 Z＋E,*显示全图 5、尺寸标注： DLI,*DIMLINEAR（直线标注）DAL,*DIMALIGNED（对齐标注） DRA,*DIMRADIUS（半径标注）DDI,*DIMDIAMETER（直径标注） DAN,*DIMANGULAR（角度标注）DCE,*DIMCENTER（中心标注） DOR,*DIMORDINATE（点标注）TOL,*TOLERANCE（标注形位公差） LE,*QLEADER（快速引出标注）DBA,*DIMBASELINE（基线标注） DCO,*DIMCONTINUE（连续标注）D,*DIMSTYLE（标注样式） 【CTRL 【CTRL S*SAVE 【CTRL 【CTRL 【CTRL 【CTRL 【CTRL 【F1】*HELP（帮助）【F2】*（文本窗口） 【F3】*OSNAP（对象捕捉）【F7】*G R IP（栅格） 【F8】*ORTHO（正交） 常见的服装十八种风格简介服装风格指一个时代、一个民族、一个流派或一个人的服装在形式和内容方面所显示出来的价值取向、内在品格和艺术特色。服装设计追求的境界说到底是风格的定位和设计，服装风格表现了设计师独特的创作思想，艺术追求，也反映了鲜明的时代特色。本文小编：2012时尚女装https://www.wendangku.net/doc/a916278032.html, 常见的具体服装风格包括：瑞丽、嘻皮、百搭、淑女、韩版、民族、欧美、学院、通勤、中性、嘻哈、田园、朋克、OL、洛丽塔、街头、简约、波西米亚等18种。 1、瑞丽风格： 瑞丽是日本著名的时尚杂志，分有三个大类。“可爱先锋”主要受众群是学生MM；“伊人风尚”主要受众群是年轻白领；而“服饰美容”大家都可以看。但总体说来，瑞丽的主要风格还是以甜美优雅深入人心。其专属模特桥本丽香就是瑞丽风格的最好诠释。 2、嘻皮风格： 嬉皮士(英语Hippie的音意译)本来被用来描写西方国家1960年代和1970年代反抗习俗和当时政治的年轻人。嬉皮士用公社式的和流浪的生活方式来反应出他们对民族主义和越南战争的反对，他们提倡非传统的宗教文化，批评西方国家中层阶级的价值观。 从细节上看，繁复的印花、圆形的口袋、细致的腰部缝合线、粗糙的毛边、珠宝的配饰等，都将成为个性化穿着的表达方式；从颜色上看，暖色调里的红色、黄色和橘色，冷色调里的绿色和蓝色都将大热；从款式上看，为了展示身体曲线的美感，女式紧身服采用轻薄又易于穿着的面料；而男式衬衫甚至外套广受异域风情的影响，把夏威夷海滩风情穿进办公室也不奇怪。 3、百搭风格： 百搭，一般为单品，可以搭配各类衣服，很实用的单件服饰，与其他款式、颜色的服饰均能产生一定的效果。一般都是比较基本的、经典的样式或颜色。如纯色系服装，牛仔裤等。 基于S o b e l算子的数字图像边缘检测 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988） 信号处理综合 设计报告 综合设计名称：基于Sobel算子的数字图像边缘检测学员：学号： 培养类型：技术类年级： 2013级专业：电子工程所属学院： 指导教员：职称：教授实验室： 305-507 实验日期：-2016.9.2 一、综合设计目的 （1）掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法； （2）了解边缘检测的算法和用途，学习利用 Sobel 算子进行边缘检测的程序设计方法； （3）完成图像边缘处理系统的设计和实现，分析处理性能； （4）学会TMS320VC5509A DSP的程序设计方法。 二、综合设计要求 （1）在Matlab上独立编程实现通过Sobel算子的边缘检测； （2）读懂DSP-CCS平台例程，自选图像修改例程实现边缘检测，对比Matlab仿真和DSP-CCS平台处理的结果。 （3）完成实验思考题 三、详细设计过程 1.设计原理分析； Sobel边缘检测算子： 图像中的每个点都用这连个核做卷积，一个核对通常的垂直边缘相应最大，另一个对水平边缘相应最大。两个卷积的最大值作为该点的输出位（下文我们统称为梯度）。 Prewitt边缘检测算子： 以上两个卷积核形成了Prewitt算子。使用方法和Sobel算子一致，区别是系数不同。 2.设计方案和过程。 总体方案： （1）选择图像灰度处理 这是程序运行的预处理，需要注意的Matlab仿真时，图像选取限制较小，在DSP-CCS平台处理时，注意图像选择要满足例程的空间要 求，一般选择80*80尺寸图像。 （2）卷积计算得出梯度 把图像与Sobel算子的两个模板分别进行卷积，取卷积后较大值为 该点的梯度。 上图显示了在只考虑水平边缘或垂直边缘的情况下的检测效果与实际效果的对比。 （3）二值处理计算阈值 把计算出的梯度归一化，然后带入Matlab中的graythresh函数，采用最大类间方差法获得阈值。 （4）高于阈值设为1，低于阈值设为0。把二值图像显示出来即为边缘检测的最终结果。 3.改进与创新 （1）八方向Sobel算子 在原有中两个模板的基础上，又增加六个方向的模板，即45°，135°，180°，225°，270°，315°。这样可以更加有效地检测图像多个方向边缘，使边缘信息更加完整。 （2）抗噪性能分析 通过在原图像中加入不同信噪比的高斯白噪声，观察边缘检测图像的变化，分析差别。学习《纲要》心得体会
Linux常见特殊符号
中性风格服装鉴赏论文
sobel算子边缘检测
纲要心得体会
cad命令及常用符号
最全24种服装风格分类教学教材
汇编语言调试DEBUG命令详解
CAD命令、特殊符号代码大全
常见服装的十八种风格简介
基于Sobel算子的数字图像边缘检测