您敢把微信的系统语言设置成斯拉维尼亚语吗?

by admin on 2019年3月10日

一、前言  

您打开了享学派第51篇分享

  实际上很久从前,当自家第三接触图像去雾技术时,早先达成的是依据中值滤波的图像去雾,并且也有必然的效能,在自己的Imageshop的合并软件中的去雾方案正是那么些的兑现,可是那些效果没有本文好。

「 一次关于微信界面包车型客车纵深思考 」

   
 而据说双方滤波的方案,也是很已经耳闻过,前不久有意中人传给作者一篇国内的两端滤波去雾的散文,总体思路和遵照中值的近乎,想想干脆把那多少个位于一起做个相比呢。

咱俩的微信公众号后台天天都会接收各样各种的难题。

② 、算法的流程

上边那一个标题是相比宽泛的,难题如下:

     算法的最基础的法则还是基于大气散射模型的,即:

“微信屏蔽一位怎么说?”

                   
 图片 1

答案笔者先买个点子,咱们能够活动在文中搜寻。

  已知条件正是输入图像I(X),求J(x);

微信是现阶段中夏族民共和国人最常用的对峙媒体,基本三月经融入了大家的通常生活。在诸几人的概念中,微信就一律整个运动互连网。很多鬼子,为了跟中国人维持沟通调换,也必须用微信。

   
 在参考诗歌一种单幅图像去雾方法中是经过中值滤波的法子来去雾的,而舆论依照双方滤波的实时图像去雾技术研讨选拔了二者滤波,若是你要达成代码,恐怕必要两篇散文结合起来看,因为在杂文第11中学的描述没有讲精通哪些通过取得的雾浓度数据来取得无雾的图像。

而微信中有的是的传道,比如“添加好友”、“删除好友”、“朋友圈”、“发朋友圈”、“拉黑”、“屏蔽某人(即不让ta看朋友圈)”等等,这个微信专用术语的斯洛伐克共和国(The Slovak Republic)语,我们至少也得询问一下。

   
 简单的来说,算法的流程可讲述如下:

实质上,最简便的措施正是–把您微信的系统语言设置为阿拉伯语,然后依次去看微信上每一项效率的英文说法就足以了,下边就让大家简要体验一下:

  一 、定义F(X)=A(1-t(x)),称之为大气光幕只怕为雾浓度。

上海教室是自己改完法语语言之后,底部的产出的英文说法,大家清楚地看来:Chats(微信)、Contacts(通信录)、Discover(发现)、Me(小编)

   
 2、计算图片 2,并利用和何大学生杂谈中类似的措施测算全局大气光值A。

我们常说的“发微信”,实际上便是跟某人的chats(聊天对话);“通信录”便是维系人目录,而“联系人”就是contacts

   
 3、计算图片 3,即对M(x)实行中值滤波。

作者们看一下“微信”(Chats)界面右上角的“+”点开后,七个很常用的条目:

   
 4、计算图片 4,注意式子中的相对值。

先是行是“发起群聊”–new chats(新的扯淡);第2行是“添加朋友”–add
contacts(即,“扩充联系人”);第3行是扫一扫“scan Q奔驰G级code”(一会上边还会细讲);最后一行是“收付款”–Money(这几个翻译有点含糊,但是倒也挺省事儿)。

   
 5、计算图片 5,式中P为控制去雾程度的因数,取值范围[0,1]。

再来看看“通讯录”(contacts)的场所:

   
 陆 、通过式子图片 6取得去雾后的图像。

上海教室是“通信录”界面最顶端的多少个模块,分别是:New
Friends(新的对象)、Group Chat(群聊)、Tags(标签)、Official
Accounts(公众号)

   
 上边包车型客车许多算式是从差别杂谈里截图的,因而表明上稍加前后不雷同,但不影响高手明白其意义。

那里面值得讲的多少个概念是“群聊”和“公众号”。

   
 要是是运用双边滤波算子,则步骤3和4中的median运算符需修改为bilaterfilter,别的的手续一样。

“群聊”如今是微信的1个珍视应用,“群聊”的英文说法是“group
chat”,那是三个名词用法,若是你要揭橥,“我们建个群聊一下”,你能够说“Let’s
have a group chat.”

  算法的规律我讲不清,反正看的更加多越迷糊了。

其余,“公众号”应该来说是微信的五洲独创了,“公众号”其实正是个人、协会、机构的驾驭帐号,任何都得以关切,所以“official
Accounts”(官方帐号)倒也恰如其分。

3、算法的功效

下面,来到“发现”(Discover)界面。

     
算法的职能依然稍微奇怪,有个别图拿到了一对一不错的功能。

“发现”(discover)界面是微信种种杂七杂八衍生应用的集合地。我们在上海教室中能够看到:出名的
Moments(朋友圈)、Scan QEnclave code(扫一扫)、Shake(摇一摇)、Top
Stories(看一看)、Search(搜一搜)、Game(游戏)、Mini
programs(小程序)

 图片 7  图片 8  图片 9

作者们须求重点关怀的表述是“扫一扫”。

 图片 10  图片 11  图片 12

“扫一扫”即“扫描二维码”,土耳其共和国(Türkiye Cumhuriyeti)语表述为“scan Q景逸SUVcode”,scan正是“扫描”、“扫一扫”这些动作;而QLX570code指的正是昨天生存中随地可知的“二维码”,Q即Quick(快速的)首字母,Evoque是Response(反应、响应)的首字母,“二维码”其实正是“连忙响应码”。那种说法12分形象–我们对着一个二维码,用手提式有线话计算机扫描一下,就跳出相关界面,不用麻烦地输入网址了。

 图片 13  图片 14  图片 15

除此以外部必要要重点讲的是“朋友圈”–那是微信的独创,那招一点都不小地升高了微信用户的粘度,也养成了豪门有事儿没事儿刷朋友圈的习惯。“朋友圈”在此处到没有直说成“circle
of
friends”,而是Moments,那么些翻译很逼真,因为大家在发朋友圈的时候,不就是把“此时此刻”(moments)给分享出去呢?

 图片 16  图片 17  图片 18

附带补充一下,“发朋友圈”英文能够说成:share something on moments;
“刷朋友圈”的英文是:browse your moments(神速浏览你的爱人圈)

 图片 19  图片 20  图片 21

再来看发朋友圈时的英文界面:

 图片 22  图片 23  图片 24

咱俩得以见见,正文部分提示您写点什么文字,日语叫做say
something;添加完图片后,右上角的“发送”–post;假若不想发了,左上角点击“撤除”–cancel.
此外,仍是能够添加照片的地方–location;并且还是能“提到(某人)”–mention;还是可以对分享的目的开始展览接纳(share
to):

           原图                          
   去雾图                          
 对应的大度光幕

您可以不遮蔽任什么人,即发送给全体人“all
friends”,也足以“孤芳自赏”,只供本身看“Private”(私自的)”、也得以Share
to just selected
friends(只享受给采纳的朋友)、还足以“屏蔽有些人”–don’t share;exclude
selected
friends(把挑选的意中人排除在外)。那种设置丰硕反映了微信对人性的深入把握。

 
 那里的大度光幕和何凯明的散文中的透射率图不是同三个概念,因此不具有可比性。

上边,进入到最重点的步调,对丰盛好友的设置。

 
 在大批量光幕的公式中,大家看到有大局大气光A的熏陶,可是上述总计F(X)的经过确没有涉嫌到A,卓殊无语啊。

先是个模块是“设置备注及标签”–set remarks and
tags,对于有个别奇奇怪怪的微信名,你能够改1个令你神清气爽的名字。(注意“备注”的英文是remarks)

 
 从效益上看,作者所列举的这么些事例都依旧不错的,尤其是首先幅图,用何凯明的暗通道小编直接未曾调出那种效应。

第③个模块是“分享好友名片”–share his contact
card,这一职能能够非凡轻松地把这个人推荐给人家。

 
 上述都是用中值滤波做的功效,在有个别图像对应大气光幕图上能够看到,图像的边缘处有局部小圆弧,那个都是矩形半径中值滤波的可想而知划痕,而依照双方滤波的笔者也推行过,并从未像参考诗歌2说的那样有个别许创新,感觉彼此相互,而且有个别图还会现出突变,由此作者认为写那几个故事集纯粹是为了发诗歌。 

其四个模块是“设为星标朋友”–Starred,star能够作动词使用,表示“标上星号”,比如你背单词时,一个单词始终背不下来,you
can star it.–你能够给它标个星号,下次重点再背。

④ 、代码达成细节

第多个模块“不让她/他看本人的朋友圈”–Don’t share my
moments,那招相比狠,基本上是对此那个死乞白赖加你微信,你糟糕意思拒绝的人使用。

   
 在代码完毕上,个人感觉没有啥难点,先求暗通道,然后正是几个中值滤波只怕是双边滤波,求全局大气光的长河还关乎到微小值滤波,首要的代码如下:

第⑤个模块是“不看她/她的情侣圈”–hide his/her
moments,这招首假使对微商,大概对于容颜不高、但凭借迷之自信一天到晚发自拍的人利用。Hide一词用的很好,表示“隐藏”。

void _stdcall HazeRemovalBasedOnMedianBlur(unsigned char * Scan0, int Width,int Height,int Stride,int DarkRadius,int MedianRadius,int P)
{
    int  X, Y, Diff,Min,F;
    unsigned char* Pointer, *DarkP, *FilterP,* FilterPC;
    unsigned char * DarkChannel = (unsigned char*)malloc(Width * Height);
    unsigned char * Filter = (unsigned char*)malloc(Width * Height);
    unsigned char * FilterClone = (unsigned char*)malloc(Width * Height);

    for (Y = 0; Y < Height; Y++)
    {
        Pointer = Scan0 + Y * Stride;
        DarkP = DarkChannel + Y * Width;             // 由实际图像计算得到的图像暗通道     
        for (X = 0; X < Width; X++)
        {
            Min = *Pointer;
            if (Min > *(Pointer + 1)) Min = *(Pointer + 1);
            if (Min > *(Pointer + 2)) Min = *(Pointer + 2);
            *DarkP = (unsigned char)Min;
            DarkP++;
            Pointer += 3;
        }
    }
    memcpy(Filter, DarkChannel, Width * Height);                        // 求全局大气光A时会破坏DarkChannel中的数据

    MinValue(DarkChannel, Width, Height,Width,DarkRadius);                // 求取暗通道值

    // 利用暗通道来估算全局大气光值A
    int Sum, Value,Threshold = 0;
    int SumR = 0, SumG = 0, SumB = 0, AtomR, AtomB, AtomG, Amount = 0;
    int* Histgram = (int*)calloc(256 , sizeof(int));    
    for (Y = 0; Y < Width * Height; Y++) Histgram[DarkChannel[Y]]++;
    for (Y = 255, Sum = 0; Y >= 0; Y--)
    {
        Sum += Histgram[Y];
        if (Sum > Height * Width * 0.01)
        {
            Threshold = Y;                                        // 选取暗通道值中前1%最亮的像素区域为候选点
            break;
        }
    }
    AtomB = 0; AtomG = 0; AtomR = 0;
    for (Y = 0, DarkP = DarkChannel; Y < Height; Y++)
    {
        Pointer = Scan0 + Y * Stride;
        for (X = 0; X < Width; X++)
        {
            if (*DarkP >= Threshold)                            //    在原图中选择满足候选点的位置的像素作为计算全局大气光A的信息                        
            {
                SumB += *Pointer;
                SumG += *(Pointer + 1);
                SumR += *(Pointer + 2);
                Amount++;
            }
            Pointer += 3;
            DarkP++;
        }
    }
    AtomB = SumB / Amount;
    AtomG = SumG / Amount;
    AtomR = SumR / Amount;

    memcpy(DarkChannel,Filter, Width * Height);                        // 恢复DarkChannel中的数据
    MedianBlur(Filter,Width,Height,Width,MedianRadius,50);          // 步骤1:使用中值滤波平滑,这样处理的重要性是在平滑的同时保留了图像中的边界部分,但是实际这里用中值滤波和用高斯滤波效果感觉差不多
    memcpy(FilterClone, Filter, Width * Height);

    DarkP = DarkChannel;
    FilterP = Filter;
    for (Y = 0; Y < Height * Width; Y++)              //利用一重循环来计算提高速度
    {
        Diff = *DarkP - *FilterP;                    //通过对|DarkP -FilterP |执行中值滤波来估计的局部标准差,这样可以保证标准差估计的鲁棒性
        if (Diff < 0) Diff = -Diff;
        *FilterP = (unsigned char)Diff;
        DarkP++;
        FilterP++;
    }
    MedianBlur(Filter,Width,Height,Width,MedianRadius,50);

    FilterPC = FilterClone;
    FilterP = Filter;
    for (Y = 0; Y < Height * Width; Y++)
    {
        Diff = *FilterPC - *FilterP;                    // 步骤2:然后考虑到有较好对比度的纹理区域可能没有雾, 这部分区域就不需要做去雾处理
        if (Diff < 0) Diff = 0;                            // 这里可以这样做是因为在最后有个max(....,0)的过程,
        *FilterP = (unsigned char)Diff;
        FilterPC++;
        FilterP++;
    }

    DarkP = DarkChannel;
    FilterP = Filter;

    for (Y = 0; Y < Height * Width; Y++)
    {
        Min = *FilterP * P / 100;
        if (*DarkP > Min) 
            *FilterP = Min;                                // 获得满足约束条件的大气光幕
        else
            *FilterP = *DarkP;
        DarkP++;
        FilterP++;
    }

    FilterP = Filter;
    for (Y = 0;Y < Height; Y++)
    {
        Pointer = Scan0 + Y * Stride;
        for (X = 0; X < Width; X++)
        {
            F = *FilterP++;
            if (AtomB != F) 
                Value = AtomB *(*Pointer - F) /( AtomB - F);
            else
                Value=*Pointer;
            *Pointer++ = Clamp(Value);
            if (AtomG != F) 
                Value =  AtomG * (*Pointer - F) /( AtomG-F);
            else
                Value =  *Pointer;
            *Pointer++ = Clamp(Value);
            if (AtomR != F) 
                Value =  AtomR *(*Pointer - F) /( AtomR-F);
            else
                Value =  *Pointer;
            *Pointer++ = Clamp(Value);
        }
    }
    free(Histgram);
    free(Filter);
    free(DarkChannel);
    free(FilterClone);
}

第⑤个模块是“出席黑名单”–block;也正是大家口语中“拉黑”某人,block这么些动词,指的是“组织、阻碍”。这应当就是恢复生机一方始难题的答案了。

   关于中值滤波或许双方滤波的火速算法,能够在自身博客中找到多量的相关信息。

第七个模块是“投诉”–“report”,即把这多少个扰骚的、骗钱的帐号汇报给微信官方处理。

   
 在先后的耗费时间上,首要照旧1次中值处理上,借助于C++的局部优化(比如内嵌SSE代码,C#做不到)中值的速度也一定快了,笔者用1024*768的灰度图测试耗时约为60ms(未考虑用三三十二线程,因为那么些程序用三十二线程编码上会复杂不少),对彩色图用那种办法去雾,I3CPU上1024*768的总耗费时间约为140ms,想要实时,换换I7的CPU试试啊(好玩的事中自我的那篇实时去雾的稿子的算法在I3上20ms,I7上有测试注脚只要3到4ms)。

最下方赫色的条上写的是“删除”–delete,基本上你对某人使用那多少个按钮,你们就“友尽”了,facebook(Facebook)里还有一种说法,叫做unfriend(解除好友关系),不过,依然微信说法–delete更妄自尊大。

   
 由于算法的最后一步的公式难点,在少数参数情状下图像会出现黑快也许白块,最近该难题尚未消除。
有趣味对改算法进行更为测试的同班可自个儿讨论下。

微信系统语言改成希伯来语的门路是:“我”👉“设置”👉“通用”“多语言”

     相关测试代码下载:

事实上作者后天更想说的是:练好法语,环境很重点,假诺您能有觉察地把团结的“舒适区”调成四个加泰罗尼亚语的环境–比如到家看无字幕好莱坞影片或日本片,互联网上时不时逛逛London时报、金融时报、管历史学人的原版英文网站、把手提式有线电话机设置成英文等等

   
  http://files.cnblogs.com/Imageshop/HazeRemovalBasedOnMedianBlur.rar

你能够从微信的体系语言设置成英文伊始,看看您能坚称多长期~(别改不回来哦

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 图片 26

*********************************小编:
laviewpbt   时间: 二零一二.12.5   联系QQ:  33184777
 转发请保留本行音讯*************************

 

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