获取的边界值 , 并不是绘制该文本的坐标 , 是使用 Paint 在 Canvas 中绘制的文本的真实占用区域 , 如下图红色矩形框所在的区域 , 与文本的相对坐标 , 下图的红色矩形框的 右下角是 ( 0 , 0 ) 坐标位置 ;
在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。
axis( [xmin xmax ymin ymax] )：可以设置当前坐标轴 x轴 和 y轴的限制范围
UI自动化中阶思考与实践 活动时间：2017年4月17日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十九期分享活动 本次分享的主题是：UI自动化中阶思考与实践 共有122位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 66人！ 想知道活动分享了些啥吗， 请往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 陈帅，腾讯专项技术测试工程师，目前主要负责腾讯WIFI管家业务及专项测试，多年测试经验，在UI自动化开发方面，在appium、uiautomator、espresso等工具上都有实战经验。 分享主题 1.UI自动化会存
“ 我独处时最轻松，因为我不觉得自己乏味，即使乏味，也自己承受，不累及他人，也无需感到不安。”
我们读yolov3论文时都知道边框预测的公式，然而难以准确理解为何作者要这么做，这里我就献丑来总结解释一下个人的见解，总结串联一下学习时容易遇到的疑惑，期待对大家有所帮助，理解错误的地方还请大家批评指正，我只是个小白哦，发出来也是为了与大家多多交流，看看理解的对不对。
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!
很多人第一次看到 view 的 getX getY 方法以为是取得相对于整个屏幕上的坐标，很容易在写一些动画效果出现不是预期的效果。
导语 ： “才刚写完用例，怎么开发大哥又改了UI了？” “维护这些破用例的时间，都够我手工测三遍了，真的有意义么？” “这破手机，能不能别老是系统弹框……” 一 、引子 UI自动化，在移动互联网时代的
一、引子 UI自动化，在移动互联网时代的今天，一直都是在各大测试测试社区最为火爆的一个TOPIC。甚至在测试同行面前一提起自动化，大家就会自然而然的问：“恩，你们是用的什么框架？appium？还是robotium？” 其实在笔者看来，UI自动化是一个ROI较低的测试项（ROI即return on investment，中文意思是投资回报率）。但UI自动化相比接口自动化、白盒测试等，它更贴近手工业务测试行为。对于刚起步测试左移、效率提升的团队来说，是最迅速的切入点，也是广大黑盒tester，提升自身技术能力
我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params（）来控制刻度线定位器的行为。 即使通常会自动确定标记点的位置，但是如果我们想要绘制较小的标记，则可以控制标记点的数量并使用紧密的视图：
首先，我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装：
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
说明：这里所说的"偏门"只是相对于本人而言，记录在此，加深印象。也希望有需要的朋友能获得些许收获！ 1.空元素(void)：没有内容的元素。 常见的有：,（显示一条水平线）,<input>,<link>,<meta>（描述文档内元数据，如描述，编码，作者，关键字）； 不常见的有：,<base>,,<command>,<embed>,<keygen>,<param>,<source>,<track>,<wbr> ps：很多不经常用，所以含义也无法记清。可以访问菜鸟教
之前在进行Java的窗体开发时经常会把容器、面板与布局管理混淆，从而不能正确的使用这三种属性对窗体应用进行布局。所以今天在这里记录一下Java窗体中容器、面板及常见的四大布局管理器的用法。
去年有很多人私信告诉我让说说自定义控件，其实通观网络上的很多博客都在讲各种自定义控件，但是大多数都是授之以鱼，却很少有较为系统性授之于渔的文章，同时由于自己也迟迟没有时间规划这一系列文章，最近想将这一系列文章重新提起来，所以就来先总结一下自定义控件的一个核心知识点——坐标系。
11.AutoCAD中命令调用的方法：屏幕菜单、在命令行输入命令、工具菜单、下拉菜单
首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box，YOLO v3中有三个bounding box，使用逻辑回归确定用来预测的回归框。
用户使用← → ↓箭头键来移动方块，移动方式有3种：左移一格、右移一格、下移一格, 对应的俄罗斯方块坐标变换公式如下： 左移一格：cx1=cx0－1, cy1=cy0 右移一格：cx1=cx0＋1, cy1=cy0 下移一格：cx1=cx0, cy1=cy0＋1
由于各种姿势，照明和遮挡，在不受限制的环境中进行人脸检测和对齐具有挑战性。 最近的研究表明，深度学习方法可以在这两项任务上取得令人印象深刻的性能。 在本文中，我们提出了一个深层级联的多任务框架，该框架利用它们之间的固有关联性来提高其性能。 特别是，我们的框架采用了三级精心设计的深层卷积网络的级联结构，这些网络以粗糙到精细的方式预测面部和界标的位置。 此外，在学习过程中，我们提出了一种新的在线硬样本挖掘策略，该策略可以自动提高性能，而无需手动选择样本。 我们的方法在具有挑战性的FDDB和WIDER FACE基准用于面部检测，以及AFLW基准用于面部对准方面，具有比最新技术更高的准确性，同时保持了实时性能。
当坐标用数字显示时，则是*坐标，显示为地图上的特定地点。比如，12 56 163 是一个*坐标，能够显示地图上的某个特定地点。
一文看懂YOLO v3 https://blog.csdn.net/litt1e/article/details/88907542
Mask RCNN是何凯明大神以及Faster RCNN作者Ross B. Girshick等多人发表于ICCV 2017。我们知道对于图像分类来说
近日，谷歌发布了一个高性能的实时手部追踪系统。不需要高性能的GPU、TPU，在手机上就能用！
ann:如果ann=FALSE，那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。
什么是RPA？RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，它可以按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作，从而节约人力成本，提高生产效率。
【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。 代码地址：https://pjreddie.com/yolo/ 论文地址：https://pjreddie.
新智元编译 作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 翻译：肖琴 【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。 代码地址： h
当今社会，人们的生活几乎已经无法离开各种各样的APP了，它提供给我们的便利与服务意义远远超出了其本身的软件价值。作为测试来说移动应用也早已是各大互联网公司的拳头产品，其本身的开发周期短，附属产品价值高等特性决定了今后的主导地位。
在本文中，作者解释了感兴趣区域池化（RoI 池化）的基本概念和一般用法，以及如何使用它来实现注意力机制。他一步步给出了在 Keras 和 TensorFlow 环境下使用 RoI 池化的实现。
近来在做三维网格编辑相关的工作，于是看了04年的这篇高引用的经典论文，这篇文章在三维中使用拉普拉斯坐标配合多个限制方法实现了效果不错的网格编辑。因为最近太忙了所以现在才抽空写好总结发出来
本文需要将Visdrone数据集中有关车和人的数据集进行提取和合并，车标记为类别0，人标记为类别1，并转换成YOLO支持的txt格式。
R有着非常强大的绘图功能，我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来，但是有时候默认的图形设置没法满足我们的需要，甚至会碰到各种各样的小问题：如坐标轴或者标题出界了，或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形，甚至有时候默认的颜色也不能满足我们的需求。如何进行调整呢？这就用到了“强大”的函数par()。我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形，这篇博文就是对函数par()的各个参数进行一下总结。
组织学图像中的细胞检测是计算病理学中最重要的任务之一。OCELOT数据集为从H&E 染色的多个器官获取的图像提供了重叠的细胞和组织注释。OCELOT表明，了解周围组织结构和单个细胞之间的关系可以提高细胞检测性能。依据OCELOT 数据集，举办了 OCELOT 2023：细胞-组织相互作用的细胞检测挑战赛，以促进如何利用细胞-组织关系更好地进行细胞检测的研究。与典型的细胞检测挑战不同，参与者可以利用组织块和注释来提高细胞检测性能。
论文: Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation
Problem Description 给定一系列2维平面点的坐标(x, y)，其中x和y均为整数，要求用一个最小的长方形框将所有点框在内。长方形框的边分别平行于x和y坐标轴，点落在边上也算是被框在内。
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
前段时间，鄙司的张涛小朋友被指定去开发一个小功能，结果差点中毒！幸亏抢救及时，目前已经可以继续装逼，请祖国放心！ ------------你TM居然在代码里下毒------------ 开源代码要慎用，容易中毒 先说感受再看看我是怎么中毒以及怎么解毒的。 何为中毒，并不是说性能多么差，也不是代码多么烂，而是你容易受到别人代码的影响，不知不觉间就顺着他的思路走了。 当然，有一种避免的办法就是，拿来主义。我只拿你的代码用，完全不看你怎么写的，也不做功能定制和扩
就在不久前，Google 人工智能实验室宣布，他们在「实时手部跟踪」方面取得了新的进展，并将这项新技术运用在了 MediaPipe 中，这也是 AI 计算机视觉任务的一大突破。这一技术不光可以在手机上实现实时捕捉性能，甚至可以同时对多个手的动作进行跟踪。目前，Google 已经将该项目开源，并且发布了相关博客介绍了这项技术，AI 开发者将其内容整理编译如下。
本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】，仅做学习分享。
AutoCAD是目前计算机辅助设计领域最流行的CAD软件，此软件功能强大、使用方便，在国内外广泛应用于机械、建筑、家居、纺织等诸多行业。
刚性机械臂建模方法已经可以有效地求解出机械臂各部分之间的耦合情况，但是对于柔性机械臂的动力学建模其侧重点在于基于刚性机械臂建模方法的基础上如何有效的处理机械臂关节柔性以及臂杆柔性的问题。由于机械臂的截面相对于其长度而言很小，可以将柔性杆作为Euler-Bernouli梁，柔性机械臂可以视为一个具有无限自由度的连续系统。相对于刚性机械臂杆件之间的耦合，柔性机械臂还需要考虑关节的柔性以及臂杆弹性变形的耦合。因而，柔性机械臂的运动方程具有高度非线性。
大致介绍一下测试代码的原理：基于DAL模型，项目的原始连接为：https://github.com/ming71/DAL，采用数据集为HRSC2016。
规划工作中最常接触的就是空间数据了，我们的操作也常常是在某个具体空间上。为了方便所有空间数据的统一处理，我们需要引入一个中间量，所有数据都参照它，“它”就是坐标系了。我们常用的Sketch、CAD、ArcGIS里面都是有坐标系的，如果我们可以建立起一个坐标系的概念，那么这些软件中的不同数据都可以拉通使用了（还包括从网络上获取到的各种数据）。
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启用了Pointer之后，调用Textbox.Focus()，起不来屏幕键盘，必须点在它之上才行，触摸在它之上才行
我们都知道RotateTransform会受到旋转中心RenderTransformOrigin的影响
1、axis( [xmin xmax ymin ymax] ) 设置当前坐标轴 x轴 和 y轴的限制范围
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