一、概述 在上一篇的叙述中，我们通过图层的方式完成了图片颜色的填充（详情请戳：Android不规则图像填充颜色小游戏），不过在着色游戏中更多的还是基于边界的图像的填充。本篇博客将详细描述。...图像的填充有2种经典算法。 一种是种子填充法。 种子填充法理论上能够填充任意区域和图形,但是这种算法存在大量的反复入栈和大规模的递归,降低了填充效率。 另一种是扫描线填充法。...算法1：种子填充法，四联通/八联通 算法简介：假设要将某个区域填充成红色。...这样来看，第一种算法，我们是不考虑了，没有办法使用，主要原因是假设对于矩形同色区域，都是需要填充的，而算法一依然是各种入栈。...可以看到该算法，基本上是一行一行着色的，这样的话在大块需要着色区域的效率比算法一要高很多。 ok，关于算法的步骤大家目前觉得模糊，一会可以参照我们的代码。选定了算法以后，接下来就开始编码了。
平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法，区域填充即给出一个区域的边界（也可以是没有边界，只是给出指定颜色），要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色（也可能是图案填充）。...种子填充算法需要给出图像数据的区域，以及区域内的一个点，这种算法比较适合人机交互方式进行的图像填充操作，不适合计算机自动处理和判断填色。...根据对图像区域边界定义方式以及对点的颜色修改方式，种子填充又可细分为几类，比如注入填充算法（Flood Fill Algorithm）、边界填充算法（Boundary Fill Algorithm）以及为减少递归和压栈次数而改进的扫描线种子填充算法等等...如果从区域内任意一点出发，通过上、下、左、右、左上、左下、右上和右下全部八个方向到达区域内的任意像素，则这种方法填充的区域就称为八连通域，这种填充方法就称为“8-联通算法”。...两种搜索算法的填充效果分别如如图1（b）和图1（c）所示，假如都是从黄色点开始填充，则“4-联通算法”如图1（b）所示只搜索填充左下角的区域，而“8-联通算法”则如图1（c）所示，将左下角和右上角的区域都填充了
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(0.0, 2, 0.01)...
By 张旭 CaesarChang 合作 : root121toor@gmail.com 关注我 带你看更多好的技术知识和面试题 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。...题解: 只需要注意[i][i ] 然后另一个对角线上慢的[i][n-i-1] 求和 class Solution { public int diagonalSum(int[]
这两种表示方式各有各的优点，由此引出来两个问题： 如何知道边界，怎么求出，那些像素在边界之内。 知道多边形的内部像素，如何反过来求多边形的边界。...多边形的扫描转换是指： 把多边形的顶点表示转换为点阵表示。也就是知道多边形的边界，如何找到多边形内部的点，即把多边形内部填上颜色。...多边形扫描转换 x-扫描线算法 按照扫描线顺序，计算扫描线与多边形的相交区间，再用要求的颜色显示这些区间的像素。 求交的工作量大。...改进算法是利用增量思想，考虑到图形的连贯性，同时引入一个特殊的数据结构，减少求交的计算量。 加权区域采样方法 符合人视觉系统对图像信息的处理方式，反走样效果更好。...将直线段看作是一条具有一定宽度的狭长矩形；当直线段与像素有交时，根据相交区域与像素中心的距离来决定其对象素亮度的贡献。
简介 希尔伯特曲线（Hilbert Curve）是一种连续的空间填充曲线，具有多个回旋和折叠的特点。它最初由德国数学家David Hilbert于1891年引入，并在之后的数学研究中广泛应用。...定义 其构造方式是把前一阶的曲线复制四份, 将左下角和右下角的曲线做一个沿对角线的翻转, 然后增加三条线段把这四份连起来.这些曲线的极限就是希尔伯特曲线。...n 阶的希尔伯特曲线是从 [0,1] 区间到 [0,1] \times[0,1] 平面区域的映射 f_{n} ，把 0 和 1 映射到区域左下角和右下角: f_{n}(0)=(0,0),...填充整个区域的希尔伯特曲线是这样的函数 f, 使得函数列 f_n 逐点收敛到它....这里应该能够证明取哪个得到的极限都是一样的, 这也是曲线连续性的要求. 填充整个区间 Hilbert 函数的取值遍布整个单位平面区域.
例如，要预测空间区域的交通流量，我们应该首先需要检索位于该区域的轨迹以计算目前的流量。另一个例子是找到区域中POI、道路和其他空间对象以分析其功能。 但是，出于几个原因，管理空间对象是一项挑战。...空间填充曲线是一种降低空间维度的技术，是由意大利科学家皮亚诺于1890年首次构造出来的，并由希尔伯特于1891年正式提出的，之后空间填充曲线就得到了深入的研究和广泛的应用[5]。...空间填充曲线将高维空间数据映射到一维空间，并利用转换后的索引值存储和查询数据。空间填充曲线通过有限次的递归操作将多维空间划分为众多的网格（如图1所示），再通过一条连续的曲线经过所有的网格。 ?...02 点空间填充曲线 点对象是指只具有经度和纬度的二维空间数据。Z-Ordering和Hilbert曲线常用于管理点对象的空间填充曲线。 Z-Ordering: Z曲线是较简单的空间填充曲线。...Z曲线和Hibert曲线是较为常用的空间填充曲线，其中Z曲线较容易实现。XZ-Ordering扩展了Z曲线，使得它能较好地表示非点空间对象，如线和多边形对象。
这门技术为数字世界的可视化和交互提供了强大的工具和方法。 2....区域填充 2.1 开发环境及实现 语言: C++ 平台: Microsoft Visual Studio 2022 2.2 实验目的 掌握图形填充的基本技能； 理解区域填充算法，重点掌握扫描线填色算法。...2.4 实验原理 区域填充即给出一个区域的边界，要求对边界范围内的所有象素单元赋予指定的颜色代码。区域填充中最常用的是多边形填色，本节中我们就以此为例讨论区域填充算法。...： 通过本次实验，我成功掌握了图形填充的基本技能，了解了区域填充算法，并重点掌握了扫描线填色算法。...在使用Visual Studio 2022开发平台编程的过程中，我能够在自己构造的几何区域进行填充操作。这为我在图形学领域的实际应用提供了坚实的基础。
矩阵对角线元素的和) https://leetcode-cn.com/problems/matrix-diagonal-sum/ 题目描述 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和。...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。 ...示例 1： 输入：mat = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 输出：25 解释：对角线的和为：1 + 5 + 9 + 3 +
游戏开发中的贝塞尔曲线，曲线和路径 二次贝塞尔曲线 三次贝塞尔曲线 添加控制点 Curve2D，Curve3D，路径和Path2D 评估 画画 遍历 贝塞尔曲线是自然几何形状的数学近似。...二次贝塞尔曲线 取三点，这是二次贝塞尔曲线起作用的最低要求： 为了在它们之间绘制一条曲线，我们首先使用0到1范围内的值，在由三个点组成的两个线段的每个顶点的两个顶点上逐步进行插值。...（图片来源：维基百科） 三次贝塞尔曲线 在前面的示例的基础上，我们可以通过在四个点之间进行插值来获得更多控制。...Curve2D，Curve3D，路径和Path2D 有两个包含曲线的对象：Curve3D和Curve2D（分别用于3D和2D）。 它们可以包含多个点，从而可以使用更长的路径。...速度也是点p0，p1，p2和p3之间距离的插值，并且没有数学上简单的方法来以恒定速度遍历曲线。
本文详细介绍如何配置数据并创建带有阴影区域的正态曲线图。 打开一个新工作簿，至少包含有三个工作表，其名称分别为：Control，Data和Reports。...图1 在该工作表中，单元格区域B2:B8的名称分别为：Mean，StdDev，NumRows，Zmin，Zmax，PctClear，PctShade；单元格区域B11:B14的名称分别为：ShadeLeft...PctShade：曲线左侧阴影区域的百分比，从.0001%到99.999%。 PctClear：曲线左侧非阴影区域的百分比，从.0001%到99.999%。...然后，将第1行单元格值命名为相应列数据区域名称，例如列C中数据区域C2:C101的名称为“X”。 Reports工作表 该工作表即为放置图表的工作表。...图3 单击选择图表中的曲线，在公式栏中应该看到下面的公式： =SERIES(,Data!$C$2:$C$101,Data!
通常，将此矩阵放置在工作表中的某位置，对于输出结果的最左上角单元格的公式，引用的两个单元格区域包括： 1）10×10的单元格区域从最左上角的单元格正下方的单元格开始，向下并向右延伸。...工作原理 考虑使用FREQUENCY函数，不仅可以生成通常使用COUNTIF函数能够获得的结果，而且还可以操作由多个单元格区域组成的引用。 让我们从示例中随便选择一个公式，看看其是如何工作的。...))-1),RANDBETWEEN(1,100-COUNTA($A9:$J$11,D8:$K8))) 可以看到，公式引用的两个单元格区域是：D8:$K8和$A9:$J$11，如下图2所示。...，而且执行这些计数的单元格区域不是单个连续的区域，而是两个这样的区域。...由于数组中的数字元素数等于100减去所引用的区域的元素数，因此可以将其用于RANDBETWEEN函数的top参数： 100-COUNTA($A9:$J$11,D8:$K8) 使用了COUNTA函数，可用于处理多个单元格区域
导读 本文主要介绍使用OpenCV计算两条曲线之间的最小距离。...实现目标 【计算两条曲线之间的最小距离】 测试图像： 动态效果演示： 实现步骤与代码 实现步骤： ① 分别找到两条曲线的轮廓； ② 计算每条曲线轮廓点与另一条轮廓上点的距离； ③ 记录距离最小值与对应最小值时的点坐标
智能填充工具 焊接 网状填充 花式纹样 相交工具应用 要怎么才能删除下面叠加的蓝色区域呢？...，点击表格工具从我们新建 s 纸张的对角线，从上下下下画出一个表格 左左上角这里可以添加表格的行数和列数，这样我们就得到了六个同样大小的空间 2.圆形底纹 我们利用椭圆工具在这里画一个正圆和表格的三条边相切...，并且和大圆相切的圆，如图所示，这样我们就在大圆和小圆的中间创造出来了一个，不规则的图形 5.智能填充工具 不能提供工具直接，点击被挤压出来的图形，轮廓色改为白色，点击不规则图形就可以填充了，但他们依旧是分散的...，也可以直接点击网格被分开的每个格子，点击单个格子会接选中这个格式编的四个节点，我们可以发现，节点旁边有小把手，可以更改节点之间的曲线把四个节点往外拉将曲线近似成一个圆形，这个需要自己摸索哪种方式最适合自己...，你直接在那个相交的部分，填充白色，并且鼠标右击顺序，可以调整到图像前面，或到图像后，其他的字母都是这么做的，但是，你要是把你刚才填充的白色区域挪开，你会发现下面单词原有的蓝色还在 2.要怎么才能删除下面叠加的蓝色区域呢
本文记录 OpenCV 中的轮廓查找的相关操作。 轮廓查找概述 一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。在不同情况下，这种表示方式也有所不同。有多种方式可以表示一条曲线。...它处理的图像可以是从 cv2.Canny() 函数得到的有边缘像素的图像，或是从cv2.threshold()及cv2.adaptiveThreshold()函数得到的图像，这时边缘是正负区域之间的边界...也就是说，等高线的任意2个后续点(x1，y1)和(x2，y2)将是水平、垂直或对角线邻居，即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。...cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段，只留下它们的端点。例如，一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。...之后当你想填充一块由一条或多条轮廓包围的非凸区域时，cv2.drawContours()也很慢，而且需要收集所有包围该区域的小线段并排序。
zfill 函数 功能 为字符串定义长度，如不满足，缺少的部分用 0 填充 用法 newstr = string.zfill(width) 参数 width: 新字符串希望的宽度 注意事项 与字符串的字符无关...(9)) print(heart.zfill(8)) print(heart.zfill(6)) print(heart.zfill(4)) 字符串的...count 函数 功能 返回当前字符串中某个成员 (元素) 的个数 用法 inttpe = string.count(item) 参数 item: 查询个数的元素 注意事项 返回的是整形 如果查询的成员...info.count('f') print(a, b, c, d, e, f) number_list = [a, b, c, d, e, f] print(number_list) print('在列表中最大的数值是...: b, 'c': c, 'd': d, 'e': e, 'f': f, } print('每个成员对应的数值分别是
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0.0, 2, 0.01) ...
上班的途中看了网络大V的一篇关于差距是如何产生的文章，略有小感。 文章的大意是差距是因为勤奋而导致的，无论先天和后天条件如何，只要足够勤奋都可以和别人产生差距。...举个例子，上学的时候，相信很多人身边都有这样的同学存在，平时很勤奋、很努力，时间都不够他们用的，就是成绩上不去，最后搞得自己都快绝望了，认为自己已经够勤奋了，开始怀疑自己是不是块读书的料。...再说一下笔者自己的经历，第一次开始阅读Spring源码的时候，笔者是拒绝的，因为刚开始无从下手，源码太多、太绕了，一不小心就掉进某个坑里爬不出来了，导致自己心理上的抵触，当然这样也是有收获的，只不过知识点很散乱...对于上面的例子，相信都会总结出问题的原因，是的，勤奋需要讲究方法和方式。牛人在勤奋的同时，更加会注重方法和方式。...当然，牛人的方法和方式也不一定就是公式、定理，每个人的条件不同也需要因人而异，找寻属于自己的方法和方式。 最后，还是很喜欢那句经典的励志警句， 「最可怕的就是比你牛掰的人居然还比你努力」。
chip_seq通过抗体来富集基因组上的部分区域，抗体富集的效果直接绝对了实验的成败, 借助deeptools中的plotFringerprint命令，可以有效评估和查看抗体富集效果。...上图代表一个在-1到1之间的均匀分布，左侧是其分布曲线，右侧是累计分布曲线，可以看到是一条对角线。...对于抗体处理的样本，由于只富集到基因组部分区域，所以其reads肯定不是均匀分布，累计分布曲线肯定是偏离对角线的。那么一个好的抗体处理结果应该是什么样子呢，在deeptools的官网上给了示例 ?...上图是一个H3K4me3组蛋白修饰的chip_seq结果，对于input样本，其累计分布曲线接近于对角线，之所以存在一定程度的偏离，是因为文库构建过程中并不是完全随机的，所以input样本也存在了一些富集区域...一个富集效果不显著的例子如下 ? input和抗体处理的样本累计分布曲线的趋势接近，在抗体处理样本的累计分布曲线中并没有观测到一个突出来的点。
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