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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,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。 ? , cy), r, (255,0,0), 2) #画圆cv2.imshow("detection", img0)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows() 检测结果如下,效果还不错 圆心坐标和半径的数据: ?

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    Android自定义View实现带4角或者2角的效果

    1 问题 实现任意view经过自定义带4角或者2角的效果 2 原理 1) 实现view 4角 ? 我们只需要把左边的图嵌入到右边里面去,最终显示左边的图就行。 应该可以看得懂,这里每个图片显示的效果是最终的效果,然后很明显,我们这里需要的是SrcIn效果,我们要把左图的效果嵌套到右图里面去。 初始进来如下效果,4效果 ? 然后我们点击图片切换效果如下,上2效果 ? 总结 到此这篇关于Android自定义View实现带4角或者2角的效果的文章就介绍到这了,更多相关android 自定义view 圆角内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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    OpenCV实现曲线与拟合

    使用OpenCV做图像处理与分析的时候,经常会遇到需要进行曲线拟合与拟合的场景,很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展,其实OpenCV是有现成的函数来实现拟合与直线拟合的,而且还会告诉你拟合的的半径是多少 下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与拟合的应用。 一:曲线拟合与应用 基于Numpy包的polyfit函数实现,其支持的三个参数分别是x点集合、y点集合,以及多项式的幂次。 的拟合是基于轮廓发现的结果,对发现的近似的轮廓,通过圆拟合可以得到比较好的显示效果,轮廓发现与拟合的API分别为findContours与fitEllipse,有图像如下: ? 使用轮廓发现与拟合处理结果如下: ? 红色表示拟合的,蓝色是的中心位置 上述完整的演示代码如下: def circle_fitness_demo(): src = cv.imread("D:/javaopencv/c2.png"

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    Flutter 绘制番外篇 - 取形

    前言: 对一些有趣的绘制 技能和知识, 我会通过 [番外篇] 的形式加入《Flutter 绘制指南 - 妙笔生花》小册,一方面保证小册的“与时俱进” 和 “活力”。 如下图,外接上,平均等分三份,对应弧度的上坐标即为待收集的点。将这些点依次相连,即可得到期望的图形。 容易看出,对于正三角形,三个点分别位于 0°、120°、240° 的上。 正 N 边形 和 正三角形 同理,改变上面的 count 值,就可以将等分成 count 份,再对上对应点进行收集即可。 如下是 2~9 角星: 三、形状路径的使用 1、路径工具的使用 上面把所有的计算逻辑都塞在了画板,显得非常杂乱,完全可以把这些路径形成逻辑单独抽离出来。 shapePath = ShapePath.star( n: n, outRadius: 140 / 2, innerRadius: 80 / 2, ); // 获取 shapePath 的路径

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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,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    待键合晶精密对准   放置于后续键合所需的固定传输夹具   在键合腔体对准后进行键合   键合室实时监测温度、键合压力及气氛   对键合后的晶进行冷却   键合后质量检测 2.表面预处理——用于表面改性或清洗 ,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。 在键合平台中亲水性处理的好处:既可以将晶表面变为亲水性,又可以避免由于范德华力作用将环境的杂质颗粒吸附表面带来的影响。 酸蒸汽处理可以避免晶浸没在液体,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

    ,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入找多个 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 因此实际使用HoughCircle的效果并没有想象的理想,情况往往如下列所述: (参与投票的轮廓点如图3的右图,噪点非常多,比想要查找的轮廓本身还多,而且断断续续的,显然这种情况拟合法不适用) 1、 ,默认排序下得分最高的几个如左图: 貌似默认最好的并没有任何改善 很多初次使用该函数的看到这,或许就就觉得HoughCircles效果不咋地。。。 观察细心的可能发现了,第4步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。 ,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

    结果数据集有一个整数 id 字段,它对应于传递给 的原始数据圆圈的位置。 head(dtg) 现在我们可以绘制布局了。 ggplot() + geom_olon()+ ge_tet(data=ayo) + oal() 指定初始位置 在前面的示例,我们将大小的向量传递给 RepelLayout 请注意,在我们的初始布局,我们将的大小表示为面积,因此我们需要在调用Vertices 函数时指定 ,否则它假定大小是半径。 ge_pgon(couaa=0.3) + cor_el(xli=lis yl=imts) 移动和固定 RepelLayout 函数接受一个可选 weights 参数,以在布局算法的每次迭代的移动进行额外控制 cirtt.t dgfal <- circes(es$aut) plot(dta = da,as(x, y, grp=d, fl=ste)) + gen(coor) 请注意,在初始布局重叠的固定在最终布局仍然重叠

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    芯片的良率

    今天查阅了一下晶良率的控制,晶的成本和能否量产最终还是要看良率。晶的良率十分关键,研发期间,我们关注芯片的性能,但是量产阶段就必须看良率,有时候为了良率也要减掉性能。 那么什么是晶的良率呢? 比如上图,一个晶,通过芯片最好测试,合格的芯片/总芯片数===就是该晶的良率。普通IC晶一般都可以完成在晶级的测试和分布mapping出来。 而晶的最终良率主要由每一步工艺的良率的积组成,从晶制造,测,封装到成测,每一步都会对良率产生影响,其中晶制造因为工艺复杂,工艺步骤多步(300步左右)成为影响良率的主要因素。 由此可见,晶良率越高,同一片晶上产出的好芯片数量就越多,如果晶价格是固定的,那好芯片数量就越多就意味着每片晶的产量越高,每颗芯片的成本越低,那么理所当然,利润也就越高。 晶圆厂内的良率工程师对制造工艺十分精通,主要通过公司的良率管理系统(YMS)对工艺相关的一些数据进行良率分析,一般有以下几种方法: 1)产线缺陷扫描数据(Inline Defect Scan) 2)工艺监控测试数据

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