作者 | 陈国栋 随着移动互联网的一路高歌,越来越多的 App 不满足系统原生的 UI 体系。开启了各种花式的玩法。早几年 ReactNative、Weex 等,企图尝试让系统组件可以像浏览器一样动态加载,从而提高发版本的效率。更早几年还有一众通过在系统 Webview 基础上面搭建起来的动态化方案,包括当下诸多的小程序平台等。Flutter 的发布仿佛给业界带来一丝新的生机,通过 Skia 渲染器完美的保证了在诸多平台渲染的一致性。但也带来专属于 Flutter 本身的一些问题。不过多的讨论关于 Flut
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
在做数字图像处理时,经常会碰到小数象素坐标的取值问题,这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如:做地图投影转换,对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时,变换出来的对应的坐标是一个小数,再比如做图像的几何校正,也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像插值方法进行介绍。 1、最邻近元法 这是最简单的一种插值方法,不需要计算,在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数, u, v为大于零小于1的小数,下同)为待求象素坐
论文标题:Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
JavaScript API GL近期为支持物流行业实现了几何图形编辑器,用户可通过编辑器接口进行点、线、面、圆的绘制和编辑。在物流行业中常见的使用场景是配送区域及地理围栏的绘制,常会有对已有区域进行拆分或者合并的需要,所以编辑器也提供了相应的功能。本文介绍了如何基于Turf实现多边形的拆分及合并。
算法:最优拟合多边形框是计算包围指定轮廓点集的点集,最优拟合多边形框是边界表达的一种,采用Douglas-Peucker(DP)算法来实现。
上一篇里我们详述了多边形马赛克的实现步骤,末尾提出了一个思考:如何在涂抹时让马赛克逐块显示呢? 再回顾一下多边形马赛克的实现。首先进行图片预处理,将原图转成bitmap后生成铺满马赛克的全图。手指移动的时候从touch回调里获取坐标点,在这些点之间进行插值,然后以插值之后的路径点为圆心将马赛克图层里对应的区域贴过去,这样就完成了对图像的特定区域打码的处理。 试想一下,如果上述步骤不变,要想让多边形马赛克一块一块的显示出来,首先得计算手指移动时经过了哪些马赛克块。具体来说,也就是在每一次touchMove的回
文章:Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images
多边形地图是填充地图的一种补充,基于地理均码,数据文件绘制一个多边形的区域,实现自定义的填充地图。也可以这样理解:以矢量数据为基础,轮廓界线为多边形的一类地图。
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
机器学习中的注释(Annotation)是标记数据的过程,可以是文本,视频,图像或音频等形式。在计算机视觉任务中,图像注释有助于计算机更好的理解图像,计算机尝试在带注释的数据中学习出适用于新数据识别的相似的规则。
由于噪声和光照的影响,物体的轮廓会出现不规则的形状,根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析,此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状,根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数,实现图像中轮廓的形状拟合。
以前的文章《C++ OpenCV之透视变换》介绍过透视变换,当时主要是自己固定的变换坐标点,所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换,实现的思路通过检测主体的轮廓,使用外接矩形和多边形拟合的四个最边的点进行透视变换。
——对《计算机图形学基础教程》胡事民等著 的补充
将3D的点转换为2D的点之后,再用之前链接2D点的方法去连接这些点,这个叫做线框渲染
从 BERT 开始,预训练模型(PLMs)+微调(finetune)已经成为了NLP领域的常规范式。通过引入额外的参数(新的网络层)和特定任务的目标函数,PLMs在该任务的数据集下经过finetune后,总能取得评价指标上的提升,甚至达到SOTA。
经常用到轮廓查找和多边形拟合等opencv操作,因此记录以备后续使用。本文代码中的阈值条件对图片没有实际意义,仅仅是为了测试。
背景:人脑是一个复杂的网络,它无缝地表现出行为和认知。该网络由直接或间接调节大脑区域之间通信的神经元组成。在这里,我们展示了多层/多路网络分析如何提供一个合适的框架来揭示结构连接(SC)的吞吐量,以调节信息传输,从而产生功能连接(FC)。
面作为地图渲染的基本元素之一,在地图中可以代表各种形式的区域,例如海面、绿地等。面数据通常以离散点串形式存储,因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。
CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题,相关文章《整活!我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏!(附源码)》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》,一直也想在现在的基础上再加些东西,就考虑到使用图像读取了棋盘,生成对应的棋局再自动AI解题。
前面我们学习了轮廓提取,正常我们在提到到轮廓截取出来时一般需要是矩形的图像,这次我们就来学习一下轮廓周围绘制矩形等。
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
Computational Geometry Algorithms Library,CGAL,计算几何算法库。使用C++语言编写的,提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域,如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候,他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西,以及油画。
最近公司项目需求,要做一个百度地图电子围栏的功能,在网上查了一下资料,看了很多博客,大多数都写的不是很详细,我看的云里雾里的,最后终于集合所有的几篇资料,自己做出了一个简单的demo,下面将过程记录和分享一下,希望给予有需要同学一些帮助,我这个人说话比较啰嗦,所以写的一定会很详细的,哈哈!闲言少叙,开始了。
在GMap.Net控件上创建一个图层,在图层上绘制多边形,生成一个多边形对象,给图形对象赋结构化数据属性(以Json形式封装和解析)。
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时,通常需要使用多边形逼近一个轮廓,使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能,OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
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。
在这篇文章中,我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说,我将讨论当前最先进的注释方法,它们的趋势和未来方向。 最后,我将简要介绍我们正在构建的注释软件,并对我们的公司进行一些简单叙述。
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中,只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索,就差了指定多边形面的搜索,因为用户没法轻松地完成面坐标的采集,所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能,接口调用是很容易,但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
今天要干什么?在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊,先上一组对比图片。
学习CAD制图其实不难,主要还是看个人,下面是学习啦小编带来关于cad的零基础自学教程的内容,希望可以让大家有所收获!
文章:Lane Detection and Estimation from Surround View Camera Sensing Systems
这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法,代码同样也很值得阅读和学习,这里也就不一一展开了,有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。
建筑设计图纸或蓝图总是以 PDF 格式保存,因为它即使在不同的操作系统上也能保持文档的显示效果和质量。对于常见的 PDF 编辑器来说,标记、编辑和签名是必不可少的功能。在建筑、工程和施工(AEC)行业,对 PDF 测量工具的需求变得至关重要。
该方法用于求取输入二维点集合的最小外接矩形。返回值为RotateRect对象。RotateRect类型和Rect类型虽然都是表示矩形,但是在表示方式上有一定的区别。通过查看成员变量可以很明显的看到差异。Rect是通过左上角的坐标来定位,默认横平竖直,然后通过宽高确定大小。而RotateRect则是通过center确定位置,angle结合宽高,计算各顶点的坐标,从而确定矩形。
前面写过一篇文章介绍了怎样过滤UI中透明区域的点击事件: 【100个 Unity实用技能】☀️ | Unity中 过滤透明区域的点击事件
在文章ENVI最小距离、最大似然、支持向量机遥感影像分类中,我们介绍了基于ENVI软件实现遥感影像监督分类的具体操作方法;本文则介绍基于ArcMap软件实现同样的遥感影像监督分类的方法。
这篇文章是看中国农大的图形学公开课的笔记, 简单介绍了贝塞尔Bezier曲线曲面和B样条B-Spline曲线曲面, 希望能够带来一个大概视角和总览. 本文同步存于我的Github仓库, 字数长度3.2k(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/tree/main/Content/%E4%B8%93%E9%A1%B9%E7%AC%94%E8%AE%B0/%E6%A0%B7%E6%9D%A1%E6%9B%B2%E7%BA%BF%E6%9B%B2%E9%9D%A2).
最近使用过深度学习图片标注工具 labelme,发现其中有个 “Create AI-Polygon” 功能,也就是创建 AI 多边形,发现好像网络上基本没有相关介绍的文章,所以我打算来抛砖引玉一下。
马三从上一家公司离职了,最近一直在出去面试,忙得很,所以这一篇博客拖到现在才写出来。马三在上家公司工作的时候,曾处理了一个UGUI不规则区域点击的问题,制作过程中也有一些收获和需要注意坑,因此记录成博客与大家分享。众所周知在UGUI中,响应点击通常是依附在一张图片上的,而图片不管美术怎么给你切,导进Unity之后都是一个矩形,如果要做其他形状,最多只能旋转一下,或者自己做一些处理。而为了美术效果,很多时候我们不得不需要特定形状的UI,并且让它们实现精准的响应点击。例如下图就是一个不规则的点击区域。
于是自己尝试了一下,用canvas看能否动态绘制能力分布图,以下是我的思路,有不足之处还望老司机们多多指教;
对象 coords 属性的详细解释: 对象的 coords 属性定义了客户端图像映射中对鼠标敏感的区域的坐标。坐标的数字及其含义取决于 shape 属性中决定的区域形状。可以将客户端图像映射中的超链接区域定义为矩形、圆形或多边形等。
主要函数就是uglPolygon(),参数pData用于指明每个顶点的坐标,首尾两个点需要一致,所以其个数numPoints比多边形的实际顶点数要多一个,另外还需要指明前景色(边框)和背景色(填充)
前一篇《C++ OpenCV透视变换综合练习》中针对透视变换做了一个小练习,上篇中我们用多边形拟合的点集来计算离最小旋转矩形最近的点来定义为透视变换的点,效果是有,无意间又想了一个新的思路,在原来的点的基础上效果会更好一点,其中就用到了直线拟合的方法,今天这篇就说一下优化的思路及直线拟合的函数。
今天对计算几何中的Voronoi多边形(即泰森多边形)和Delaunay三角剖分进行了学习,整理资料如下(摘自百度百科)。
一、前言 Polygon多边形在实际项目开发中有许多的妙用,可以用多边形圈出不同的区域并进行分类,不同的分类用不同的颜色进行区分并配已相关统计弹窗以达到一目了然的效果,今天我们来尝试绘制一个多边形在地图上。 二、效果图 两种背景色的多边形 image.png image.png 三、Polygon 官方解释 一个多边形包含一个环数组和一个spatialReference(几何体的空间参考)。每个环都表示为一个点数组。环的第一个点和最后一个点必须相同。多边形还具有布尔值hasM和hasZ字段。 创建一个
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