这个图片叫什么？有什么空间构成作业图片？怎么弄的，怎么用？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2014-12-04 12:58 标签： 空间构成作业图片
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display: 'inlay-fix'背景模糊，中间清晰的图片是用什么软件弄的？_百度知道
背景模糊，中间清晰的图片是用什么软件弄的？
1.CorelDRAWCorelDRAW Graphics Suite是加拿大Corel公司的平面设计软件；该软件是Corel公司出品的矢量图形制作工具软件，这个图形工具给设计师提供了矢量动画、页面设计、网站制作、位图编辑和网页动画等多种功能。该图像软件是一套屡获殊荣的图形、图像编辑软件,它包含两个绘图应用程序：一个用于矢量图及页面设计，一个用于图像编辑。这套绘图软件组合带给用户强大的交互式工具，使用户可创作出多种富于动感的特殊效果及点阵图像即时效果在简单的操作中就可得到实现——而不会丢失当前的工作。通过Coreldraw的全方位的设计及网页功能可以融合到用户现有的设计方案中，灵活性十足。2.psAdobe Photoshop，简称“PS”，是由Adobe Systems开发和发行的图像处理件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。ps有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。2003年，Adobe Photoshop 8被更名为Adobe Photoshop CS。2013年7月，Adobe公司推出了最新版本的Photoshop CC，自此，Photoshop CS6作为Adobe CS系列的最后一个版本被新的CC系列取代。Adobe支持Windows操作系统 、安卓系统与Mac OS， 但Linux操作系统用户可以通过使用Wine来运行Photoshop。
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提问者采纳
美图秀秀可以做的到
不可以哦，我试过了
我教你怎么找图，把你的图片上传到百度识图会有原图和类似的图片很多的，还有图片介绍。
提问者评价
太给力了，你的回答完美地解决了我的问题，非常感谢！
其他2条回答
很多软件可以
你可以试试百度魔图
还可以试试喜瓜
能采纳不？
我要的是这种的
这题我昨天回答过
到底行不行
是用Pixlr express制作！
你能再提个问题不？采纳别人却让我回答！
我让你回答了？
是呀，你追问了
。好吧。。那个不行，我下
你可以尝试往不同的地方对焦
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出门在外也不愁MnOOH是什么物质 中文名叫什么 有什么性质 使用什么东西制备来的 有什么用途吗（最好附带结构图）_百度作业帮
MnOOH是什么物质 中文名叫什么 有什么性质 使用什么东西制备来的 有什么用途吗（最好附带结构图）
我叫郭小白117
MnOOH:即MnO(OH) 碱式氧化锰,所以,Mn（+3）O(-2) OH(-1) 第三题4.要看阳极的物质是什么 5.加CuO CuCO3都可. 因为点解反应后生成了氧气
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过氧化物啦
碱式氧化锰或氢氧化氧锰，3价锰，不是很稳定的物质，是锌锰原电池电极反应生成物
扫描下载二维码相似图片搜索的原理（二） - 阮一峰的网络日志
相似图片搜索的原理（二）
二年前，我写了，介绍了一种最简单的实现方法。
昨天，我在的网站看到，还有其他两种方法也很简单，这里做一些笔记。
一、颜色分布法
每张图片都可以生成（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。
任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图 + 最后合成的直方图）。
如果每种原色都可以取256个值，那么整个颜色空间共有1600万种颜色（256的三次方）。针对这1600万种颜色比较直方图，计算量实在太大了，因此需要采用简化方法。可以将0～255分成四个区：0～63为第0区，64～127为第1区，128～191为第2区，192～255为第3区。这意味着红绿蓝分别有4个区，总共可以构成64种组合（4的3次方）。
任何一种颜色必然属于这64种组合中的一种，这样就可以统计每一种组合包含的像素数量。
上图是某张图片的颜色分布表，将表中最后一栏提取出来，组成一个64维向量(, 0, 0, 8, ..., 109, 0, 0, )。这个向量就是这张图片的特征值或者叫"指纹"。
于是，寻找相似图片就变成了找出与其最相似的向量。这可以用或者算出。
二、内容特征法
除了颜色构成，还可以从比较图片内容的相似性入手。
首先，将原图转成一张较小的灰度图片，假定为50x50像素。然后，确定一个阈值，将灰度图片转成黑白图片。
如果两张图片很相似，它们的黑白轮廓应该是相近的。于是，问题就变成了，第一步如何确定一个合理的阈值，正确呈现照片中的轮廓？
显然，前景色与背景色反差越大，轮廓就越明显。这意味着，如果我们找到一个值，可以使得前景色和背景色各自的"类内差异最小"（minimizing the intra-class variance），或者"类间差异最大"（maximizing the inter-class variance），那么这个值就是理想的阈值。
1979年，日本学者大津展之证明了，"类内差异最小"与"类间差异最大"是同一件事，即对应同一个阈值。他提出一种简单的算法，可以求出这个阈值，这被称为（Otsu's method）。下面就是他的计算方法。
假定一张图片共有n个像素，其中灰度值小于阈值的像素为 n1 个，大于等于阈值的像素为 n2 个（ n1 + n2 = n ）。w1 和 w2 表示这两种像素各自的比重。
　　w1 = n1 / n
　　w2 = n2 / n
再假定，所有灰度值小于阈值的像素的平均值和方差分别为 μ1 和 σ1，所有灰度值大于等于阈值的像素的平均值和方差分别为 μ2 和 σ2。于是，可以得到
　　类内差异 = w1(σ1的平方) + w2(σ2的平方)
　　类间差异 = w1w2(μ1-μ2)^2
可以证明，这两个式子是等价的：得到"类内差异"的最小值，等同于得到"类间差异"的最大值。不过，从计算难度看，后者的计算要容易一些。
下一步用"穷举法"，将阈值从灰度的最低值到最高值，依次取一遍，分别代入上面的算式。使得"类内差异最小"或"类间差异最大"的那个值，就是最终的阈值。具体的实例和Java算法，请看。
有了50x50像素的黑白缩略图，就等于有了一个50x50的0-1矩阵。矩阵的每个值对应原图的一个像素，0表示黑色，1表示白色。这个矩阵就是一张图片的特征矩阵。
两个特征矩阵的不同之处越少，就代表两张图片越相似。这可以用"异或运算"实现（即两个值之中只有一个为1，则运算结果为1，否则运算结果为0）。对不同图片的特征矩阵进行"异或运算"，结果中的1越少，就是越相似的图片。
大多数人在高中，或者大学低年级，都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。
本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）。
大学时，我一直觉得统计学很难，还差点挂科。
生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。用许多名字组成的心那个图片是用什么软件做的？同学手机壁纸全是那样的图片，求教_百度知道
用许多名字组成的心那个图片是用什么软件做的？同学手机壁纸全是那样的图片，求教
提问者采纳
PS啊。://tieba.baidu。给你个教程
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