最好不要用相机自带的识别软件裁剪人脸，因为后面的深度学习过程还需要处理。所以，我用Python和OpenCV编写了一段裁剪人脸图像的脚本，代码在这里下载： https://github.com/Hi

Shell相关→ShellUtils.java execCmd : 是否是在root下执行命令 尺寸相关→SizeUtils.java dp2px, px2dp : dp与px转换 sp2px, px2sp

I布局设计。每个布局(layout)，控件(Button、TextView等)，都需要进行初始化，测量大小、定位以及绘制。布局里嵌套了过多的层级将带来相当大的性能开销。官方提供了Hierarchy V

5. 无线链路失败的准则 55 附录A 缩略语表 56 附录B 主要设备结构指标 58 B.1 设备尺寸 58 B.2 设备质量 58 插图目录 东方通信股份有限公司 eTRA BS350-BS800 数字集群基站

的情况。例如，对应于「how to ...」的分片将会被扭曲。为了解决这个问题，我们核查每个分片的尺寸然后仅处理小于某一阈值的分片。 在第二次迭代时，我们使用二个字的分割，即根据二个字的历史来完成对

有很多案例可以参考。AR引擎有封装好的图像处理，图像识别与跟踪的库，若不采用AR引擎也可使用一些计算机视觉库如OpenCV、FastCV自行编写图像识别与跟踪的函数。 主要AR引擎介绍： 1、 Vuforia 介绍：

https://github.com/gimenete/iOS-boilerplate openCV for iOS http://code.google.com/p/edgy-camera-ios

android:orientation=”vertical” 此值有horizontal，和 vertical dimension 尺寸值 color 颜色值，例 android:textColor = “#00FF00” boolean

常所说的“卡顿”。本文档介绍可用于测量 UI 性能的工具并提出一种将 UI 性能测量集成到测试实践中的方法。 测量 UI 性能 为了改善性能，您首先必须能够测量系统性能，然后诊断并识别可能来自管道各个部分的问题。

OS X, iOS and Windows OpenCV Object-oriented lightweight wrapper for OpenCV 2.1 Full-featured QuickTime

硬件相比具有较特殊的属性。 流程性材料质量特性，有可定量测量的特性，如强度、粘性、速度、抗化学性等，也有定性的特性，只能通过主观性的判断来测量，如色彩、质地或气味等。 根据对顾客满意的影响程度不同，应

不会石沉大海。 以下为文章全文： 我们在选购智能手机时，会考虑到各种各样的因素，例如屏幕的尺寸大小和亮度，摄像头的质量，是否安装了最新操作系统等。这些只是我们在购买新手机以前需要考虑的几个问题，还有其他问题就不一一举例了。

在屏幕上可显示的区域大小，measuredWidth 表示 View 的实际大小，包括超出屏幕范围外的尺寸；甚至有这样的公式总结到： getMeasuredWidth() = visible width

当这个流式布局在被加载如内存并显示在屏幕上这一过程中，首先会调用view.measure(w,h)这个方法，表示测量view的宽度与高度，其中参数w与h分别表示这个控件的父控件的宽高。 在view.measure(

是同一种灵长类动物。所有的猴子 都有一些性状如短高度，长尾巴，和一个扁平的鼻子。相反，猿类有较大的尺寸，长长的手臂，和更大的头。猿看起来不同于猴子，但都喜欢香焦。所以我们可以认 为猿和猴子作为两个不同

sFloating 被设置为True，WindowManager.LayoutParams参数中的尺寸就会被设置成WRAP_CONTENT，具体源码如下： protected ViewGroup ge

人类心脏是一台令人惊叹的机器，它能持续运转长达一个世纪而不失灵。测量心脏功能的关键方法之一是计算其 射血分数 ，即每搏输出量占心室舒张末期容积量的百分比。而测量这个指标的第一步依赖于对心脏图像心室的分割。 当我在纽约从事

4.1 测距仪的工作频率 18 3.4.2 声速 19 3.4.3 发射脉冲宽度 19 3.4.4 测量盲区 19 4 超声波测距硬件电路设计 21 第 页 共 75 页 华北科技学院毕业设计（论文） 4

TextVeiw后，再里面做一些更改，text的位置，长度什么的。相比2,与3，第1种自定义view就是要继承自view，然后根据需要，测量，绘制。 最终要的效果是：看到没有，上面一些彩色的点，就是原来的雪花，当然，你可以通过修改参数，改变雪花数量。

更加直观地感受一下（实际上完全可以在不理解的情况下，直接上手）。这里用到的是OpenCV + Numpy，实际上OpenCV和Numpy都提供了快速傅里叶变换（FFT）算法： import cv2 as