一、鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点 - 要点分析 ---- 鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放..., 并设置图片位置 ; 这样图片缩放时 , 始终可以保证鼠标指向的部位保持位置不变 ; 1、保存当前鼠标指针指向的位置 首先 , 在类中定义如下成员字段 , pointer_x 和 pointer_y...记录的是鼠标指针指向的界面中 Camvas 画布中的坐标位置 ; pointer_ratio_x 和 pointer_ratio_y 记录的是 鼠标指针指向位置对应图片中坐标位置的比例 ; public...- canvasY); } 二、绘制超大图像 + 鼠标拖动 + 鼠标滚轮缩放 + 以当前鼠标指针位置为缩放中心 示例 ---- 1、代码示例 import javax.swing.*; import...H 标识放置在界面中心 ; 将鼠标指针放在 H 位置 , 缩放 , 发现此时缩放 , 就是以当前鼠标指针为中心进行的缩放 ;
} }); 二、键盘按键监听 + 绘制超大图像 + 鼠标拖动 + 鼠标滚轮缩放 + 以当前鼠标指针位置为缩放中心 示例 ---- 在 【Java AWT 图形界面编程...鼠标滚轮事件监听器 MouseWheelListener | Canvas 中绘制图像并设置图像大小 ) 博客中 , 使用缩放背景图像的方式 , 实现缩放效果 ， 并同时福袋鼠标指针拖拽效果 ; 本博客中实现的案例..., 在上面的基础上 , 添加了鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点 ; 1、代码示例 import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event...; // 缩放后的图像高度 // 计算比例 pointer_ratio_x = canvasX / imageWidth ; pointer_ratio_y...H 标识放置在界面中心 ; 将鼠标指针放在 H 位置 , 点击一次 , 按下数字键 9 , 放大 9 倍的效果如下 :
云开发是云原生一体化开发环境和工具平台，提供高可用、自动弹性扩缩的后端云服务，可用于云端一体化开发多种端应用
在第二阶段，RGB-Depth 图像用于将 RGB 图像中的托盘与深度图像对齐。第三阶段，利用点云数据提取托盘正面平面，提取线段定位托盘中心的“T形”。...最后，可以得到托盘正面的中心位置x、y和z值和方位角。...点云滤波后，从平滑的点云数据中提取水平 (x) 和垂直 (y) 线分段，以定位托盘凹槽部分。首先，点云数据经过直通滤波，以确保 Z 值（距离）为0.5 m 和 3 m 之间的所有点。...然后通过 KdTree 搜索方法提取 x 和 y 线，并且 x 线和 y 线段中的点数必须分别大于阈值。在对所有的x和y线进行排序后，发现最接近粗略中心点的x线和y线形成图10（d）中的“T形”。...通过 KdTree 搜索方法执行 x 和 y 行，并选择最靠近中心的 x 行中的 1 行和 y 行中的 2 行。 图 10：PILA 四个主要步骤的图像表示。
其中每行4个值（ x 1 , y 1 , x 2 , y 2 x_1, y_1, x_2, y_2 x1,y1,x2,y2），对应矩形框左上角、右下角相对于中心点的偏移量。...( x ， y ) (x，y) (x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...输入数据为224*224和448*448大小的图像； （3）采用相对坐标。...分别经过sigmoid，输出0-1之间的偏移量，与 c x , c y c_x, c_y cx,cy相加后得到bounding box中心点的位置。...它也可以以不同的分辨率运行，以便在速度和准确性之间进行简单折衷 ② 训练过程 第一阶段：现在ImageNet分类数据集上训练Darknet-19,此时模型输入为224*224，共训练160轮 第二阶段：
将生成的深度转换为点云，这是一种更好的3D检测表示，然后使用2D边界框来获得关于感兴趣区域位置的先验信息。最后，提取每个RoI中的点作为后续步骤的输入数据。...三维边框估计 经过3D数据生成阶段后，将输入数据编码为点云。但是这些数据中有许多背景点，为了准确地估计目标的位置，这些背景点应该被丢弃。本文采用一种基于深度的分割方法。...然后使用轻量级网络预测RoI的中心δ , 用它来更新点云： ? 然后，我们选择PointNet作为3D检测骨干网估计3D对象的编码中心(x, y, z)，大小(h、w、l)和航向角θ。...将补充的RGB信息聚合到点云，通过公式5将信息添加到生成的点云中： ? 其中D为输出对应输入点RGB值的函数。这样，这些点被编码为6D向量:[x, y, z, r, g, b]。...本篇文章的主要思想是找到一个更好的输入表达式，而特征的提取，检测器方面采用较为传统的方法，所以从精度上从检测算法入手。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
，从而学习到如何提取前景框 （5）学习到如何提取前景框后，就根据 rpn_cls_score 层的输出概率值确定前景框；位置偏移值则被整合到锚点框的坐标中以得到实际的框的坐标；这样子就得到了前景框，起到了...其中每行4个值（x1,y1,x2,y2x_1, y_1, x_2, y_2x1,y1,x2,y2），对应矩形框左上角、右下角相对于中心点的偏移量。...(x，y)(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...它也可以以不同的分辨率运行，以便在速度和准确性之间进行简单折衷 ② 训练过程 第一阶段：现在ImageNet分类数据集上训练Darknet-19,此时模型输入为224*224，共训练160轮 第二阶段...通过这种方式，神经网络对自己进行了对抗性的攻击，改变原始图像来制造图像上没有需要的对象的假象。在第二阶段，训练神经网络以正常的方式在修改后的图像上检测目标。 （3）CmBN（交叉小批量归一化）。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此，让我们从查看输入图像开始。...使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3....对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标： center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [”...m00”]），int（M [“ m01”] / M [“ m00”]）） 将线段质心坐标与图像中心坐标进行比较，可以将四个线段分别放置在各自的位置。
将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为： ? 式中,Z 0、V 0分别为目标初始运动位置、目标初始运动速度,Z、t分别为目标运动位置、运动时间。...为能量泛函,E 为提取的光强信息特征,C§为图像直方图曲线,c 1与c2分别为图像I(x,y)中由内轮廓Ω in及外轮廓Ωout确定的目标内部及背景区域均值, ∮ C ds为图像边缘曲线的长度,α、β...式中,x i样本目标,y i为回归目标,w为分类器参数,f(x i )为封闭函数,i为有偏数据对应的序号,ξ为可调节过拟合的参数,对(13)式求极值得到 w=(X H X +ξI) -1 X H y...式中,I为单位矩阵,X为行向量x i组成的矩阵,y为向量y i组成的矩阵。...综上所述,相比其他算法,本算法具有更优的跟踪成功率、跟踪精确度、跟踪重叠率、平均跟踪速度,原因是本算法将视频图像目标运动轨迹的3帧图像时间作为线性段,利用线性判断方法捕获目标,利用动态边缘演化技术准确提取捕获目标的边缘特征
translate(image, x, y)：将图像向右移动 x 个像素，向下移动 y 个像素。...image 是输入图像，x 是要将图像向右移动的像素数，y 是要将图像向下移动的像素数。...image 是输入图像，angle 是旋转角度（以度为单位），center 是旋转中心（默认为图像中心），scale 是缩放因子（默认为 1.0）。...rotate_bound(image, angle)：旋转图像 angle 度而不裁剪图像。image 是输入图像，angle 是旋转角度（以度为单位）。...put_text函数可以在指定的位置绘制一段文本，而put_centered_text函数可以在图像中央绘制一段文本。
ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。...然后，将det（M）-k * trace（M）^ 2存储到目的地图像中。图像中的角可以被找到为目标图像的局部最大值。 CornerSubPix，迭代找到子像素精确位置的角或径向鞍点。...cvGetNormalizedCentralMoment，检索归一化的中心矩，在图像矩的情况下定义为：eta_ {x_order，y_order} = mu_ {x_order，y_order} / M00...GetRectSubPix，从src中提取像素：dst（x，y）= src（x + center.x – （width（dst）-1）* 0.5，y + center.y – （height（dst...其他目的地频道（超出前N个）必须始终为IntPtr.Zero。对于IplImage cvCopy与COI集合也可用于从图像中提取单个通道。 Sqrt，计算每个源数组元素的平方根。
y)其中x, y取值越大表现模糊程度越深，而且X与Y的值为奇数。...-参数Point表示锚定的位置，也就是卷积核替换重叠像素中的哪个位置。此参数一般使用Point(-1,-1)表示使用卷积核的中心位置。...应用场景： 通过blur函数一般来去除噪声，可以在图像边缘提取、特征提取之前对图像进行大小为3x3的模糊以此来达到去掉干扰和噪声目的 二：高斯模糊函数GaussianBlur 参数说明 -参数InputArray...表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x, y取值越大表现模糊程度越深，而且X与Y的值为奇数...、SigmaX在当Size大小不为零的时候直接从Size大小计算、SigmaY在SigmaX不为零的时候从X计算、SigmaX为零的时候从Size大小中计算。
, Iy为图像空间像素差值(梯度), It 为时间维度，像素差值 假设2：局部区域 运动相同 对于点[x,y]附近的点[x1,y1] [x2,y2...但是在具体操作时，一开始提出的特征和输入分类器训练的特征是不一样的。 比如假设有N张100×100的图像，分别提取它们的HoG特征x∈Rp×q，p为特征的维数，q为这幅图像中HoG特征的个数。...高斯混合模型建模与聚类建模的对比 K-means是最常用的聚类方法之一，我们的例子中，有N幅图像，每幅图像有x∈Rp×q的特征， 那么所有数据的特征矩阵为X∈Rp×Nq。...TSN网络示意图如下： 由上图所示，一个输入视频被分为 K 段（segment），一个片段（snippet）从它对应的段中随机采样得到。...直观地说，非局部操作在一个位置的计算响应是输入特性图中所有位置的特征的加权总和（如图1）。 一组位置可以在空间、时间或时空上，暗示我们的操作可以适用于图像、序列和视频问题。
在过去的二十年中，计算机视觉研究已经集中在人工标定上，用于提取良好的图像特征。在一段时间内，图像特征提取器，如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。...SIFT最初是为对象识别的任务而开发的，它不仅涉及将图像正确地标记为包含对象，而且确定其在图像中的位置。...我们将使用*来表示操作： [a\quad b\quad c]*[1\quad 2\quad 3]=c*1+b*2+a*3 在像素点 (i,j) 的 x 梯度和 y 梯度为： g_{x}(i, j)=[...最重要的是，它希望避免图像描述符在图像窗口位置的微小变化中的突然变化。因此，它使用从窗口中心测量的高斯距离函数来衡量来自邻域边缘的梯度。...， P0 图像邻域的中心位置，并且 \sigma 为高斯的宽度， \sigma 被设置为邻域半径的一半。
一个典型的2D车道线检测流程由三个部分组成：语义分割组件，为图像中的每个像素分配一个类标签，以指示其是否属于车道；空间变换组件，将图像分割输出投射到一个平坦的地面平面上；第三部分是提取车道线，通常涉及车道现模型的拟合...通过在新的坐标系中引入了几何引导的anchor表示车道线新方法，并应用了特定的几何变换以从网络输出直接计算真实的3D车道点。...对于投影相机，3D点（x，y，z），其在像平面上的投影以及相机光学中心（0,0，h）应该位于单条光线上。...如图6所示，第一个子网络专注于图像域的车道线分割；第二个子网络从第一个子网络的分割输出中预测3D车道线结构。这两个阶段的框架很好地表明三维几何的编码与图像特征提取环节相互独立。...如图4(a)所示，地面高度height（z值）是与从位置( ̄x, ̄y)到位置(x,y)的位移矢量密切相关的。
，从抽象的特征中恢复出每个像素所属的类别，实现了从图像级别的分类延伸到像素级别的分类。...特征提取结束后，特征图对输入图像的空间分辨率下降为1/8，因此需要恢复空间分辨率以得到稠密的分割结果。...它包括重复应用两个3x3卷积（非加量卷积），每个卷积后面是一个校正的线性单元（Relu）和一个2x2最大池化操作，以步长为2进行下采样。在每个下采样步骤中，将特征通道的数量增加一倍。...上面的分支预测位于中心的物体的分割掩码，而下面的分支预测输入patch的物体得分。(底部）训练三要素示例：输入patch x、掩码m和标签y。...为了实现这个目的，其采用的策略是对于不存在目标的图像块，只训练分割分支。网络与VGG-A相同，接收的RGB输入尺寸为3x224x224，生成的特征尺寸为512x14x14。
在SiamFC的网络结构中，如下图所示，具有两个权值共享的分支。下图中，z为127×127的模板图像相当于我们要追踪的目标，x为256×256的搜索图像，我们所要完成的就是在x中找到z的位置。 ...SiamFC有两个分支对应两个输入为z和x，将他们同时输入进行φ的计算，这里的作用就是进行特征提取，分别生成6×6×128和22×22×128的featuremap。...在这会出现一个问题，网络生成的是17×17 的heatmap，而输入x是255×255的搜索图像，怎样将两者的位置进行映射呢。...[模型输入] 孪生网络有两个分支对应两个输入，z与x的大小并不是任意输入的，如下图所示 上面的三张图是网络输入的模板图像z，下面对应的是网络输入的搜索图像x，红色为当前的所在帧的bounding-box...对于搜索图像x来说，会从整张图片中裁剪出255×255的图片，裁剪的中心为上一帧预测的bounding-box的中心。作者为了提高跟踪性能，选取了多种尺度进行预测。
目标检测是检测输入图像是否存在给定类别的物体，如果存在，输出物体在图像中的位置信息（矩形框的坐标值表示，Xmin、Ymin、Xmax、Ymax）。...目标检测的一阶段模型是指没有独立地提取候选区域(Region Proposal)，直接输入图像得到图中存在的物体类别和相应的位置信息。...在 faster R-CNN 中，一幅输入图像先由 RPN 提取候选区域，再取出各个候选区域对应的特征图，送入 Fast R-CNN (独立于 RPN 的后半部分)进行物体分类和位置回归。...将输入图像( )划分为 个网格，如果一个物体的中心落在某个网格，则这个网格负责这个物体的检测。 2....Bounding Box 包含五个参数（中心 x 坐标，中心 y 坐标，宽度，高度，置信度） 置信度得分表示该网格包含一个对象的可能性：Pr(containing an object) x IoU
第一个分支（即Local Shape分支）从物体的中心点表示中获取粗糙的形状信息，用于约束不同物体的位置区域以自然地将不同的实例进行区分。...CenterMask网络结构图 CenterMask整体网络结构图如图2所示，给定一张输入图像，经过backbone网络提取特征之后，网络输出五个平行的分支。...一种直观的想法是直接采用物体中心点处提取的图像特征来进行表示，但是固定大小的图像特征难以表示不同大小的物体。...以上两个信息都同时可以由物体中心点的表示得到。如图3所示，P表示由backbone网络提取的图像特征，shape和size表示预测以上两个信息的分支。...假设某个物体的中心点位置为(x,y)，则该点的shape特征为Fshape(x,y)，大小为1*1*S*S，将其reshape成S*S大小的二维平面矩阵；该点的size特征为Fsize(x,y)，用h和
所以SPP的逆向就是，将相同尺寸的输出，倒推得到不同尺寸的输入。 对于每个3×3的窗口，作者就以这个滑动窗口的中心点对应原始图片的中心点。...换句话说，对于每个3×3窗口，作者假定它来自９种不同原始区域的池化，但是这些池化在原始图片中的中心点，都完全一样。这个中心点，就是刚刚提到的，3×3窗口中心点所对应的原始图片中的中心点。...对于该问题，输入X就是一张图片经过卷积获得的feature map，定义为 , 同 时 还 有 训 练 传 入 的 G T ， 即 （ t x , t y , t w , t h ） 。...输 出 的 是 d x ( A ) , d y ( A ) , d w ( A ) , d h ( A ) 四 个 变 换 。 那 么 目 标 函 数 可 以 表 示 为 ： !...之后输出proposal=[x1, y1, x2, y2]，注意，由于在第三步中将anchors映射回原图判断是否超出边界，所以这里输出的proposal是对应MxN输入图像尺度的，这点在后续网络中有用
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