在计算机视觉中,轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线,具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。
只要是标准的POI搜索,就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线,此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。
2D测量,顾名思义,是在两个方向的测量即x、y(行、列)方向,最常见是直线、圆、椭圆的相关几何参数测量,其测量流程与1D测量类似的。
简单地再讲一下大致地过程:通过PS描摹得到冰墩墩的轮廓线,然后通过matlab编程提取轮廓线坐标,有了坐标就可以完美动态展示任何一个想要绘制的部分,还能实现图形的矢量化操作。不知道如何用matlab提取轮廓线坐标伙伴,可以参看matlab爱好者公众号之前推送的文章(matlab任意图形轮廓坐标提取【含源代码】)。
目前,研究团队已将代码及训练好的模型全部开源,包括 Res50, Res101 base 的 Mask R-CNN, Cascade Mask R-CNN, SSD 等,未来还将有更多模型开源,如 yolact 等。
今天是数据地图的第三篇——使用散点图模拟地图轮廓制作数据地图! 这一篇的地图制作思路,相对比较曲折,使用的是散点图的做法。 先用一组数据模拟地图经纬度,制作出虚拟的中国分省地图的轮廓线,然后再用一组
这是最近公司的一个项目。客户的需求是基于总公司和子公司的数据,开发一个数据展示大屏。 大屏两边都是一些图表展示数据,中间部分是一个三维中国地图,点击中国地图的某个省份,可以下钻到省份地图的展示。 地图上,会做一些数据的标注,信息标牌。 如下图所示:
从这个矩,你可以提取有用的数据,如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
上一篇文章我们介绍了tkinter的Canvas画布控件,并且使用画布控件绘制了线条,本篇文章我们将介绍使用Canvas绘制更多图形。
【1】中插头DP入了个小门. 而且在【1】中也提到了本题. 即本题在【1】的基础上杂糅了”连通性”. 即状压轮廓线的时候要多状压进一个信息维度——当前已经决策完毕的格子们的连通性. 所以本题可以视作在【1】的进阶. 而且墙裂推荐先学习【1】, 本文的思路就很自然了.
前几天有伙伴在公众号后台发送“冰墩墩”,想必这些伙伴期待着咱公众号也能出一个有关冰墩墩的文章,今天她来了!!!
详细的操作过程,将在后续推文中,以视频的方式给大家全面展示,借助Excel催化剂+local space viewer(免费绿色免安装,以下简称LSV)。打造出非同寻常的自定义制作效果。
▽ 其实这种复合饼图在数据表达与展示上与传统饼图相差无几,只是形式比较新颖,能够对局部数据突出展示,所以视觉传达效率比较高。 以下是小魔方通过参考多个渠道的信息,总结的复合饼图制作一般方法步骤: ▽
在网上经常会看到别人写的一些开源项目,然后会惊叹于他们的写的效果,当然那些大神也会把代码放出来,然后供大家看,但是因为他们是自己写的,所以有些地方就是单纯的贴了代码,让大家自己去看。介于我前面动画方面比较薄弱,所以有些地方就要一边跟着敲代码,一边去网上查相关知识。所以就借这次机会。我来写下我最近学的动画效果及相关的知识。
A city's skyline is the outer contour of the silhouette formed by all the buildings in that city when viewed from a distance. Now suppose you are given the locations and height of all the buildings as shown on a cityscape photo (Figure A), write a progra
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中,只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索,就差了指定多边形面的搜索,因为用户没法轻松地完成面坐标的采集,所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能,接口调用是很容易,但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
在matplotlib中,所有plot都存在与Figure对象中,需要先利用matplotlib.pyplot.Figure()创建一个实例(记为fig),实例的方法有:
终于该来的还是得来~ 插头DP入门学习! HDU 1693 Eat the Trees
前面我在2万字硬核剖析网页自定义字体解析(css样式表解析、字体点阵图绘制与本地图像识别等)一文中,讲解了通过图像识别来解析自定义字体,但是图像识别的缺点在于准确率并不能达到100%,还需要二次修改。
最近参与了一个IOT环境项目,需要对某个城市的某几个区域做环境监控与治理,其中就用到了地图叠加层的功能,粗看很复杂,其实很简单,先来看一下效果,然后再来讲一下如何实现的:
在过去的几篇关于轮廓线的文章中,我们已经使用了OpenCV提供的几个与轮廓线有关的函数。但是当我们使用cv.findContours()函数在图像中找到轮廓时,我们传递了一个参数,即轮廓检索模式。我们通常传递cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE,而且效果不错。但它实际上是什么意思?
一、更改轮廓线 outline 轮廓线 是 元素 边框 外面 的一条线 , 其作用是 选中后突出元素 ; 一般情况下都会去掉 轮廓线 显示 ; outline 样式后可设置 1 ~ 3 个参数 , 按照顺序分别是 : outline-color 轮廓线颜色 outline-style 轮廓线风格 outline-width 轮廓线宽度 常用的取消轮廓线的设置是 outline: 0; 或者 outline: none; 取消轮廓线内嵌式写法 : <input type="text" style="outli
而且Python很突出的一方面就是代码用户交互界面的实现,这一点在Python上也被称作GUI编程。
今天(2017年5月7日)惊闻吴文俊先生仙逝,宛若晴天霹雳,令人无限感伤。我虽然从未有幸和吴先生见面,但却多次通过电子邮件得到他亲自教诲。我的学术生涯受到了吴文俊先生光辉思想的深刻影响。
这个是通过《艺术绘》视频号看到的一个小短篇,莫奈大师的配色果真高级。于是小编有了这么一个想法:虽然我不会画画,但是我会画科研图啊!作为实力型搬运工,我把这配色搬到了公众号里,并且尝试使用这些配色加入到 R 可视化中。
我们知道Python之所以强大,很大一方面都是因为它具有很多强大的第三方库。
这篇文章最初发表于2018年5月13日,是在卡内基梅隆大学教授的课程的一部分。 是关于的 Varun Gadh 和 Hang Wang 的项目。
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
参考自:https://www.pyimagesearch.com/2016/10/03/bubble-sheet-multiple-choice-scanner-and-test-grader-using-omr-python-and-opencv/
两立体表面的交线称为相贯线,见图5-14a和b所示的三通管和盖。三通管是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台组合而成。盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交,均出现了箭头所指的相贯线,在画该类零件的投影图时,必然涉及绘制相贯线的投影问题。
清朝三百年,将国人的奴性打磨的根深蒂固,伟人毛主席将反抗的火种播撒至每个人的心中,随着经济的高速发展,一些资产违背国家意愿,逐渐形成联盟,劳动力阶级一定要摆脱轮回的宿命。
AOI(area of interest),也叫兴趣面,与POI类似。POI用于标记一个点,而AOI用于标记一个区域。在腾讯地图APP中点击建筑物,会使用轮廓线将该建筑物包围,同时显示建筑物的相关信息,如:名称、地址、距离、电话等等。如下图所示:
step2:用Sobel算子计算x,y方向上的梯度,之后在x方向上减去y方向上的梯度,通过这个减法,我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。
我们知道,集成之后的整体刚度矩阵是一个对称的稀疏带状矩阵,如图1所示。这样的矩阵包含大量的0元素,占用大量的存储空间。为了节约存储空间,可采取一些方法对刚度矩阵压缩存储。 一维变带宽存储是将变化的带
多元统计分析(简称多元分析)是运用数理统计的方法来研究多变量(多指标)问题的理论和方法,它是一元统计学的推广.在实际间题中,很多随机现象涉及到的变量不是一个,而经常是多个变量,并且这些变量间又存在一定的联系.
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念,这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中,geom_ploygon()几何图层对象最为复杂,也最为特殊: 复杂在哪儿呢? 这种几何对象所定义的多边形(特别是在地理信息数据里面),领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形(也就是group),单个多边形又是一组经纬度坐标点构成(按照order排序)。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个: data(地
基于连通性状态压缩的动态规划问题 基于状态压缩的动态规划问题是一类以集合信息为状态且状态总数为指数级的特殊的动态规划问题.在状态压缩的基础上,有一类问题的状态中必须要记录若干个元素的连通情况,我们称这样的问题为基于连通性状态压缩的动态规划问题,本文着重对这类问题的解法及优化进行探讨和研究. 本文主要从动态规划的几个步骤——划分阶段,确立状态,状态转移以及程序实现来介绍这类问题的一般解法,会特别针对到目前为止信息学竞赛中涌现出来的几类题型的解法作一个探讨.结合例题,本文还会介绍作者在减少状态总数和降低转移开销
【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代,图像处理技术也随着人们的需求不断进步,专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解,参照Jan Erik Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书,以时下最流行的Python语言为工具,对图像处理技术的具体操作进行详细讲述,上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用,包括读取图像,转换灰度图像,创建缩略图,裁剪图像区域,调整尺寸和旋转。这一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,代码
前言:在网上经常会看到别人写的一些开源项目,然后会惊叹于他们的写的效果,当然那些大神也会把代码放出来,然后供大家看,但是因为他们是自己写的,所以有些地方就是单纯的贴了代码,让大家自己去看。介于我前面动画方面比较薄弱,所以有些地方就要一边跟着敲代码,一边去网上查相关知识。所以就借这次机会。我来写下我最近学的动画效果及相关的知识。
在CSS魔法堂:改变单选框颜色就这么吹毛求疵!中我们要模拟原生单选框通过Tab键获得焦点的效果,这里涉及到一个常常被忽略的属性——outline,由于之前对其印象确实有些模糊,于是本文打算对其进行稍微深入的研究^_^
给出\(n\times m\)的方格,有些格子不能铺线,其它格子必须铺,形成一个闭合回路。问有多少种铺法?
使用Path不仅能够绘制简单图形,也可以绘制这些比较复杂的图形。 如绘制一个心形 正多边形 五角星等.
1、打开你要扣出轮廓线的图片素材 2、复制图层Ctrl+j 3、选中副本图层,去色,shift+Ctrl+u 4、滤镜——模糊——特殊模糊 5、在弹出的对话框中,设置它的模式为:仅限边缘,品质选择高,半径阈值自己调,直至图片轮廓清晰,调整半径和阈值时期到适当位置,线条清晰,粗细均匀即可,点击确定 6、这时线条轮廓已经出来,接下来反向选择Ctrl+i 7、这时一幅图片就剩下了轮廓线 8、填充轮廓内渐变颜色 📷
在印制板制造过程中,国外定单的文件制作、技术要求、验收标准都较为正规,外形尺寸加工图则更为完整,加工要求及外形公差必不可少,而目前国内PCB设计中,绝大多数的PCB文件只提供PCB加工的轮廓线,对外形尺对没有做任何标注,外形加工的检验没有依据,给制造带来不便。
我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:
每次都想找个权威的图像匹配的综述看看。但看的论文零零散散,每家都说自己方法如何如何的好,其实我都半信半疑的,希望中国的研究学者能够脚踏实地的务实的多做点实事,牛顿说我成功是因为站在巨人的肩上。我是菜鸟,我希望能站在大鸟的身上,展翅飞翔。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云