第二个是奇偶填充(even-odd fills)，它使我们可以控制应如何渲染重叠的形状。 为了演示这两种方法，我们将用几个旋转的椭圆形花瓣创建一个花朵形状，每个椭圆形都围绕一个圆放置。...如果我们使用纯色填充路径，则会得到相当不令人印象深刻的结果。...像这样尝试： Flower(petalOffset: petalOffset, petalWidth: petalWidth) .fill(Color.red) 但是，作为一种替代方法，我们可以使用奇偶规则填充形状...它是这样的： 如果路径没有重叠，它将被填充。 如果另一条路径重叠，则重叠的部分将不会被填充。 如果第三个路径与前两个路径重叠，则会被填充。 …等等。...更好的是，Swift UI使其使用起来很简单，因为每当我们在形状上调用fill（）时，我们都可以传递一个FillStyle结构体，该结构要求启用奇偶规则。
VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测 在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。...如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？...判断轮廓多边形的形状类型，特别注意矩形和正方形的区别，我们根据轮廓的宽高比来区分，当轮廓宽高比大于0.95或者小于1.05时我们可以认定轮廓为正方形 4、最后我们在第三步基础上，绘制轮廓或填充轮廓，颜色为粉色...（顶点）个数 // 根据objCor判断轮廓多边形的形状类型 if (objCor == 3) { objectType = "Tri"; // 三角形 } else if (...objectType = "Circle"; // 圆形 } drawContours(img, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2); // 绘制轮廓或填充轮廓
在使用cv2.drawContours进行轮廓的颜色填充时要注意一点： （1）颜色填充时：给其传参数的时候，需要搞一个轮廓的list给他，要不会导致颜色填充失败。...（2）画轮廓线时：就没必要搞list了，直接contours[i]就可以。 python代码： 图片：背景为黑色，有很多白色填充的。 下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓， 将大的轮廓填充为白色。...[] for i in range(len(contours)): cnt = contours[i] area = cv2.contourArea(cnt) # 处理掉小的轮廓区域...if(area < (h/10*w/10)): c_min = [] c_min.append(cnt) # thickness不为-1时，表示画轮廓线，...，填充为白色。
更改数组的形状 >>> import numpy as np >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[2., 2., 5.,...6.], [2., 7., 4., 2.], [9., 3., 5., 8.]]) >>> a.shape (3, 4) 数组的形状可通过各种命令更改。...如果数组被重新塑造成其他形状，数组又被视为“C-style”。...NumPy通常创建按此顺序存储的数组，因此ravel()通常不需要复制其参数，但如果数组是通过切片另一个数组或使用不寻常选项创建的，则可能需要复制它。...函数ravel()和reshape()也可以通过使用可选参数来指示使用FORTRAN风格的数组，其中最左侧的索引更改速度最快。
Numpy 有一个强大之处在于可以很方便的修改生成的N维数组的形状。...更改数组形状 数组具有由沿着每个轴的元素数量给出的形状： >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 6., 7., 2....技巧：在使用 reshape 时，可以将其中的一个维度指定为 -1，Numpy 会自动计算出它的真实值 >>> a.reshape(3, -1) array([[ 6., 7., 2., 0.],...将不同数组堆叠在一起 除了可以对单个数组的形状进行转换外，还可以把多个数据进行堆叠。...对于2D数组来说，使用hstack和column_stack 效果一样，对于1D数组来说，column_stack 会将1D数组作为列堆叠到2D数组中： >>> from numpy import newaxis
NumPy 提供了强大的数组重构工具，如 reshape、ravel、resize 等，可以灵活高效地处理数组形状。...多维数组的形状与属性 在 NumPy 中，数组的形状由一个元组表示，描述了数组在每个维度上的大小。例如，一个形状为 (3, 4) 的数组表示有 3 行 4 列。...查看数组形状 使用 shape 属性可以查看数组的形状： import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,...-1 自动计算维度 reshape 支持使用 -1 让 NumPy 自动计算某一维的大小： # 自动计算列数 reshaped_arr = arr.reshape(3, -1) print("自动计算维度的数组...[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 扩展或裁剪数组 如果新形状的大小与原数组的元素数量不一致，resize 会用默认值填充或裁剪多余的部分
今天教大家三种图表美化思路： 图片填充： 形状填充： 图案填充： 形状填充： 如果说这个案例中的数据是指代的水果（苹果、香蕉等），农产品甚至小汽车，你都可以利用现有的形状素材，把柱形图的每一个数据条填充成对应物品...注意我刚才选用的素材是从PPT美化大师的形状中插入的矢量素材（可编辑的形状），当然如果是使用像素图的话也可以，不过颜色无法更改。...在填充形状的时候，一定要填充前自定义好形状的颜色，否则填充之后是无法更换颜色的。 填充咖啡： 图片填充： 下面的WiFi标识是一个（位图）像素图，无法更改颜色。...前景色与背景色调制规则（前景色一定要用深色，背景色使用同一色系的浅色） 只有你想不到，没有它做不到，这种纹理填充风格，非常类似于咨询公司的研究报告中的图表风格。...还有一点儿，填充之后的图表，依然是可以添加图例、数据标签的，如果是重要场合使用，美化是一码事儿，完善图表的各种必备元素（图例、备注、数据标签）等才是更重要的！这里为了节省时间，就省略掉了。
你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录 MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 在使用cv2.drawContours进行轮廓的颜色填充时要注意一点...： （1）颜色填充时：给其传参数的时候，需要搞一个轮廓的list给他，要不会导致颜色填充失败。...（2）画轮廓线时：就没必要搞list了，直接contours[i]就可以。 python代码： 图片：背景为黑色，有很多白色填充的。 下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓， 将大的轮廓填充为白色。
NumPy 数组形状 数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。...NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。 数组的形状是每个维中元素的数量。 通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。...未知的维 您可以使用一个“未知”维度。 这意味着您不必在 reshape 方法中为维度之一指定确切的数字。 传递 -1 作为值，NumPy 将为您计算该数字。...) print(newarr) 注释：有很多功能可以更改 numpy flatten、ravel 中数组形状，还可以重新排列元素 rot90、flip、fliplr、flipud 等。...这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。 NumPy数组迭代 迭代意味着逐一遍历元素。 当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。
看看下图1所示的图表，是不是非常有趣且表达得非常生动，这是使用形状填充技术来绘制的图表。 ? 图1 下面来讲解这个图表是如何绘制的。...图3 在Excel工作表中导入或者绘制代表底层、中间层、顶层的形状图片，如下图4所示。 ? 图4 先复制代表底层的图片，然后选择图表中的底层系列，按Ctrl+V填充图表。...图5 当我们使用形状填充图表时，Excel会自动拉伸图片，但我们需要堆积图片。选取图表系列，按Ctrl+1组合键，在“设置数据系列格式”中使“系列选项”中的间隙宽度为0，如下图6所示。 ?...图6 然后，选择“图片或纹理填充”选项，选择“层叠并缩放”并在“单位/图片”中输入100，如下图7所示。 ? 图7 对图表格式稍作调整，最终得到的图表如下图8所示。 ?...图8 当然，你也可以根据图表要表达的内容，选取相应的图片填充来更好地呈现数据的意图。
1. numpy.pad 在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息...在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作，具体分析如下： 1）语法结构 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 返回值：数组...表示连续填充相同的值，每个轴可以分别指定填充值，constant_values=（x, y）时前面用x填充，后面用y填充，缺省值填充0 ‘edge’——表示用边缘值填充 ‘linear_ramp’—...更多参考：https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference.../generated/numpy.pad.html
本文来和大家聊聊 OpenXML 里面的给 PPT 用的形状里面的线条宽度的定义，以及在 PowerPoint 上的行为 本文属于 OpenXML 系列博客，前后文请参阅 Office 使用 OpenXML...类型，进行设置的 根据 ECMA 376 的 20.1.2.2.24 章 ln (Outline) 的定义，在 OpenXML 里面，通过 w (Line Width) 定义形状的轮廓粗细，也就是形状的宽度...通过 PowerPoint 打开如上文档，可以看到的视觉效果如下 尝试缩放一下 PowerPoint 的画布，可以看到形状的轮廓粗细跟随缩放 使用 OpenXML SDK 读取此属性的方法如下...} } 在 ShapeProperties 尝试获取 Outline 属性，如果形状没有轮廓，那么这个值是空。...将上面文档使用 PowerPoint 打开，可以看到在画布没有缩放时的界面如下 接着将 PowerPoint 的画布缩放到最大，可以看到形状的轮廓粗细依然没有任何变化，保持屏幕一个像素的大小 通过
在 OpenXML 中，默认的形状可以通过指定 LineReference 让形状使用文档主题里面的样式。...文档主题里面包含多个样式，在形状里面指定样式通过的是序号的方法，如果在形状里面指定的序号超过了主题的数量，那么将会使用最后一项样式 开始之前，我准备了这份课件，我将课件和代码都放在 GitHub 上可以在本文最后找到链接...在这份课件中，第一页里面有一个形状元素，在形状元素里面定义了样式使用的是第 5 个样式 使用 OpenXml 解析 PPT 文件 博客的方法打开这份课件，可以使用如下代码读取到使用的 LineReference 样式 using (var presentationDocument...，那么使用对应的样式。
在形状填充里面使用的渐变色是可以一部分属性放在主题里面，主要找到主题里面的画刷，替换掉形状自己定义的内容，才是形状的画刷 我拿到一份有趣的课件，从这份课件的表现上，可以找到在一个 Shape 元素里面的...XML - DrawingML - Shapes - Gradient Fill 可以知道，这个 GradientStopList 是用来定义渐变的颜色的，也就是这个值是空那么就是渐变将会丢失颜色，也就是形状填充丢失渐变色...--> 上面文档里面用的是 idx 是 2 也就是对应 a:fillStyleLst 的第二项，也就是 a:gradFill 渐变的值 此时的主题的 a:gradFill 的 a:gsLst 将会被形状的填充用到...，如果形状的填充的颜色也是渐变色，如果这个渐变色没有设置 a:gsLst 的值，那么将会采用主题里面的 a:gsLst 的值。...如果形状自己定义了就使用形状定义的 请看下图就知道如何获取 大部分的存在继承关系和联系的都在 OpenXML SDK 里面写出来关系了，只有这些比较边角的功能需要自己实现 而渐变色的各个属性的行为请看
import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(...打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数：",a1.size) #打印数组尺寸，即数组元素总数 print("数组形状...：",a1.shape) #打印数组形状 print("数组的维度数目",a1.ndim) #打印数组的维度数目
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy import ma from matplotlib import ticker...norm=colors.LogNorm()) cbar = fig.colorbar(cs) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import numpy...cmap='gray', extend='both', alpha=0.5) fig1.colorbar(cs) import matplotlib.pyplot as plt import numpy...as np from numpy import ma from matplotlib import ticker, cm N = 100 x = np.linspace(-3.0, 3.0, N)...norm=colors.LogNorm()) cbar = fig.colorbar(cs) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import numpy
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
NumPy是科学计算的主要库，因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中，我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。 广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。...0, 2, 9], [3, 0, 8, 0]]) arr.ndim 2 arr.shape (3,4) arr.size 12 使用NumPy进行的算术运算通常按元素进行...NumPy实际上并不对标量进行复制，以匹配数组的大小。相反，在加法中使用原始标量值。因此，广播操作在内存和计算方面非常高效。 我们还可以对高维数组和一个标量进行加法操作。...第一个数组的形状是（4,1），第二个数组的形状是（1,4）。由于在两个维度上都进行广播，因此所得数组的形状为（4,4）。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时，也会发生广播。同样的规则也适用于此。...print((A + B + C).shape) (2, 3, 4) 最后做一个简单总结 我们介绍了NumPy中广播的想法。使用数组执行算术计算时，它提供了灵活性。
主要是针对《利用python进行数据分析-第二版》进行第三次的学习 将其中关于numpy和pandas的部分代码进行整理 numpy import numpy as np my_arr = np.arange...array([7, 8, 9]) x = arr3d[1] x array([[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) x[0] array([7, 8, 9]) 切片索引 使用数字进行行和列上的切片...matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray) 重点：where方法使用...nsteps = 1000 draws = np.random.randint(0,2,size=nsteps) steps = np.where(draws > 0, 1, -1) # 大于0填充...1，小于0填充-1 walk = steps.cumsum() walk.min() -9 walk.max() 60
在基于结构光投影的三维形状测量方法中，两种常用的结构光图案是条纹图案和散斑图案。相应地，有两种主流方法：边缘投影轮廓测量(FPP)和散斑投影轮廓法(SPP)。...摄像机同步捕捉被测对象调制的边缘图像，然后利用傅里叶变换轮廓仪(FTP)和移位轮廓仪(PSP)[18]等各种相位检索技术进行处理，获取相位信息。...在这项工作中，我们提出了一种利用端到端立体匹配网络进行散斑投影轮廓测量的单镜头三维形状测量方法。在监督学习中，使用高质量的数据集，包括输入数据和标签真实值，对于基于学习的方法是非常重要的。...实验结果表明，该方法可以通过单一散斑模式实现快速、绝对的三维形状测量，测量精度约为100µm。 2 原理 在本节中，我们将提出一种使用端到端立体匹配网络进行散斑投影轮廓测量的单镜头三维形状测量方法。...图1 本文提出的利用端到端立体匹配网络进行散斑投影轮廓测量的单次三维形状测量方法 对于散斑模式，我们遵循了之前工作[31]中提出的简单有效的设计和评价方法。
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