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和线

如果有一个,在上有很多数学上的点,这些点足够多。那么将这些点拿出来,而不是很表示一段有趣的序列 在空间有两个上面有很多线,线的两段分别连接两个。...将会相互嵌套,从中间上升或下降,上升的会变大,下降的变小,在上升到一定高度,从上升转下降,同时下降的下降到一定高度转上升,此时下降的将会套住上升的 ?...连接两个的线将会在两个再次套住的时候,绕两个一圈,于是拿到新的坐标 将会记录每次两个套住的时候所有线所在的坐标,将这些重新定义为线连接的点,记录这些点,这里的点不使用数字表示,而是通过表达式表示...在上升或下降都会在两个套住的时候计算完成距离,通过圆里面的线绕过的点确定 在上升过程中,每个线都会移动,移动根据当前上升的距离和当前线和连接的点计算 就这样两个将会不断上升下降,然后不断嵌套...通过圆里面的点和当前上升的距离算出的变大趋势。

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OpenCV 检测

method 定义检测图像中的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp:累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大,累加器数组越小。...minDist:检测到的各个的中心坐标之间的最小距离(以像素为单位)。如果过小,可能检测到多个相邻的。反之,过大则可能导致很多检测不到。 param1:用于处理边缘检测的梯度值方法。...阈值越小,能检测到的越多。 minRadius:半径的最小值(以像素为单位)。 maxRadius:半径的最大值(以像素为单位)。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...最后进行检测: #HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius...圆心坐标和半径的数据: ?

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Airtest图像识别

Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。...图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。...这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ?...FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法...六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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键合技术

二、晶键合设备 1.晶键合工艺   先将晶装载到FOUP中,并由中央机械手臂对晶逐片检测——(FOUP是指front-opening Unified Pod,即前开腔体)   表面预处理   ...酸蒸汽清洗——衬底暴露于一种还原性的酸蒸汽中以去除表面氧化层 (2)表面预处理——湿法化学处理   硅硅键合或熔融键合中常用——亲水性处理:经过亲水性处理后,晶表面吸附的【OH】基会与其他晶表面的悬挂键进行结合...,这些基会吸附晶表面水分子形成角水基,当两个经亲水性处理的晶的距离接近角水基中存在的偶极矩的作用范围时,两晶会在范德华力作用下相互接触并键合到一起。...环形波纹产生的过程为:首先,两晶相互悬浮直至形成点接触,启动键合并穿透表面的静电斥力,在后续键合过程中,接触面附近的空气呈环形波纹被挤压排除;当晶在范德华力作用下完全接触后,室温下晶接触界面处就会形成环四聚物的环形物质...酸蒸汽处理可以避免晶浸没在液体中,可以将试剂对叠层晶上的钝化层、键合层、绝缘层受到的刻蚀影响降到最低甚至是完全避免。

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HoughCircle找总结——opencv

Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找算法,HoughCircle与一般的拟合算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个;反观拟合算法...,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个 缺点:原始的Hough变换找,计算量很大,而且如果对查找的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找效果远不如拟合找...观察细心的可能发现了,第4步中的左图找出的众多其实已经比前面找出的靠谱很多了,而且这么多必定有一个就是我想要找的,只是按照投票分数排序下,最好的偏差较大。...来找出一批差不多的(如步骤4),然后画出这些,和实际轮廓比对一下,按实际重合像素的总数排序,这时分数最高的就如上面的结果图!...,但无法真正提高精度,找出来的与实际稍有偏差还是有可能的;若需要高精度定位,建议采用该方法做粗定位,采用拟合做精定位(类似各商业算法中的环形区域找

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填充( CIRCLE PACKING)算法堆图圆形空间填充算法可视化

p=24658 填充Circle packing算法 已经开发了大量确定性和随机性的填充算法。 RepelLayout 通过成对排斥迭代移动圆圈来搜索非重叠布局。的位置被限制在一个矩形区域内。...第一个例子 我们将首先创建一组不同大小的,然后找到可以用 ggplot 显示的非重叠排列。 首先,我们创建一组随机,位于边界正方形的中心部分,较小的比较大的更常见。我们将的大小表示为面积。...themebw() thest(t) ggplot(daa = d.g) 基于图的填充 填充的另一种方法是从指定的大小和相切(即哪些接触哪些其他)开始,然后搜索满足此要求的排列。...在下图中,左侧的图形表示所需的相切模式。 5、7、8 和 9 是 _内部的_,而其余圆圈是 _外部的_。右边的填充显示了符合输入图的圆圈排列。...,该函数通过将放置在靠近边界区域中心的位置,为随机分配起始位置。

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