如何在jointJS-Rappid中添加原子形状中心的图像 - 腾讯云开发者社区

总览在移动物体后面添加图像是经典的计算机视觉项目了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象...在本文中，将使用图像处理概念和OpenCV。目录了解问题陈述获取该项目的数据为计算机视觉项目设定蓝图在Python中实现该技术-添加logo！...因此，必须弄清楚如何将logo添加到背景中的某个位置，以使其不会阻碍视频中正在进行的主要操作。...类似地，矩形的像素值为1将被图6的像素替换。最终的输出结果如下所示： ? 这是将用于在视频中跳舞的家伙后面嵌入OpenCVlogo的技术。开始做吧！在Python中实现该技术-添加logo！...现在看一下这些图像或数组的形状： logo.shape, frame.shape 输出：（（（240，195，3），（1080，1920，3））两个输出都是3维的。

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图机器学习无处不在! 用 Transformer 可缓解 GNN 限制

图（或网络）的项目称为节点（或顶点），由边（或链接）来进行连接。例如在社交网络中，节点是用户，边是用户彼此间的连接；在分子中，节点是原子，边缘是它们的分子键。...节点层通常是对节点属性的预测，例如 Alphafold 使用节点属性预测来预测给定分子整体图的原子 3D 坐标，从而预测分子如何在 3D 空间中折叠，这是一个困难的生物化学问题。...图与 ML 中使用的典型对象非常不同，由于其拓扑结构比“序列”（如文本和音频）或“有序网格”（如图像和视频）更复杂：即便可以将其表示为列表或矩阵，但这种表示不可以被视为是有序对象。...也即是说，如果打乱一个句子中的单词，就可以创造一个新句子，如果将一个图像打乱并重新排列它的列，就能创建了一个新图像。...（通过首先分析图的直径和形状）增加层的复杂性添加非消息传递层来处理消息（例如简单的 MLP）添加跳过连接过度平滑问题是图 ML 中的一个重要研究领域，由于它会阻止 GNN 扩大规模，就像 Transformers

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图机器学习无处不在，用 Transformer 可缓解 GNN 限制

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C++ OpenCV霍夫变换---直线检测

霍夫变换霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。...最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。...以直线检测为例，每个像素坐标点经过变换都变成都直线特质有贡献的统一度量，一个简单的例子如下：一条直线在图像中是一系列离散点的集合，通过一个直线的离散极坐标公式，可以表达出直线的离散点几何等式如下： ?...任何在直线上点，x, y都可以表达，其中 r， theta是常量。该公式图形表示如下：然而在实现的图像处理领域，图像的像素坐标P(x, y)是已知的，而r, theta则是我们要寻找的变量。...同样的原理，我们可以用来检测圆，只是对于圆的参数方程变为如下等式： (x –a ) ^2 + (y-b) ^ 2 = r^2其中(a, b)为圆的中心点坐标，r圆的半径。

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入选ICML！人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测，性能最高提升20%

基于 CNN 的方法通过将蛋白质的原子空间聚类到最近的体素 (voxel) 中，将蛋白质视为三维图像，然后将结合位点预测建模为 3D 网格上的目标检测问题或语义分割任务。...(Surface Message Passing)，通过传递表面原子上的等变信息，进而捕获表面的几何形状。...局部几何建模模块每个蛋白质原子的局部几何形状决定了其附近区域是否适合成为结合位点的一部分。...具体来说，每个表面原子 i ∈ VS，其周围的表面探针由 S 的一个子集返回，即： pj 表示最近的蛋白质原子研究人员基于 Si 构建几何信息，将 Si 中所有 3D 坐标的中心/平均值 (Surface...从小分子配体到生物大分子，AI 深度解读蛋白质结构每个植物、动物和人类细胞内都有数十亿个分子机器，由蛋白质、核酸、糖类等分子组成，其中的任何一个部分都难以单独发挥作用——只有了解它们如何在数百万种组合中相互作用

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【Manning新书】面向数据编程降低软件复杂度

来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书讲述了一个故事，说明了面向数据编程(DOP)的价值，以及如何在现实生产系统中应用它的原则。面向数据编程是介绍面向数据范式的独一无二的指南。...本书中的思想主要适用于操作信息的系统，如前端应用程序、后端Web服务器或Web服务。这本书讲述了一个故事，说明了面向数据编程(DOP)的价值，以及如何在现实生产系统中应用它的原则。...第1部分，灵活性，包含六个章节，重点介绍了传统面向对象编程(OOP)的挑战，并将面向数据编程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原则来构建灵活的系统。...第八章，高级并发控制，在我们的朋友Joe分解原子机制的实现细节之后，我们将学习如何在不使用任何锁的情况下以线程安全的方式管理整个系统状态。你根本不知道从原子到原子的复杂性!...第十二章，高级数据验证，允许我们发现未来事物的形状。在这里，您将学习如何在数据在系统内部流动时验证数据，通过定义函数参数和返回值的预期形状，从而简化开发。

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Drug Discov Today｜配体-蛋白的分子对接中的机器学习

形状匹配方法形状匹配是第一个对接程序DOCK所使用的采样方法，这种技术通过几何形状表征分子（配体和受体），例如球体或多面体，并使用匹配或互补的原则寻找新构象的形状。...与经典的指纹方法相比，基于图像的数据表示更能反映包括3D结构在内的复杂性。即使很多信息都融入到这个表示中，它仍然简洁。...在OnionNet中， Zheng等人提出了一种多层分子间接触理论，在这种接触中，一系列壳层围绕一个中心原子构筑，在每个洋葱层内部，都有一个相关的特征集(取决于其封装原子)。...拓扑并不完全相同，但使用普通的CNN层。然而，一些方法提出了原始的架构，如原子CNN，或者使用著名的架构，如Kalansaty，它是基于UNet的，历史上为图像分割创建的网络。...作者使用了两个度量：到真实结合位点中心的度量与预测位点最近原子之间的距离，或者真实结合位点中心与预测位点中心之间的距离。在这两种情况下，度量在阈值在4到20之间波动，数值越大，方法越好。

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OpenCV图像处理(十九)---霍夫变换

原则上讲，物体的内能应该包括其中所有微观粒子的动能、势能、化学能、电离能和原子核内部的核能等能量的总和，但在一般热力学状态的变化过程中，物质的分子结构、原子结构和核结构不发生变化，所以可不考虑这些能量的改变...前言在上周的文章中，我们学习了图像的模板匹配方法，了解到模板匹配作为目标追踪算法之一，非常实用，它的主要操作就是在目标图像中遍历查找我们的模板，达到匹配的目的。...他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值...一段话总结：霍夫变换的存在就是为了找出物体的形状，包括，直线，圆形，椭圆等等，当然我们栏目更加注重实践，它的原理我们在这里简单的说一下，将图像中的像素值所在的坐标进行空间变换到另一个坐标，而在另一个坐标中...minDist：检测到的圆的中心，（x,y）坐标之间的最小距离。如果minDist太小，则可能导致检测到多个相邻的圆。如果minDist太大，则可能导致很多圆检测不到。

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labelme：图像数据标注

对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类和清理任务）。...菜单栏、工具栏以及在中心窗口右键均可以选择命令进行执行，右侧的标签列表可以进行交互来进行与标注相关的动作，如切换、删除、编辑、隐藏标注等，右侧文件列表亦可进行交互来切换文件等。 3.3....2d状态下：创建画刷形状，通过点击或者快捷键即可运行。创建画刷形状用于进行分割标注，在想要进行标注的区域，点击鼠标即可进行绘制，绘制完毕后按下回车键即可键入标注文字，添加标注。...对选中的标注形状即可进行一系列操作，如拖动标注形状，删除，更改等动作。 2d状态下，在中心窗口点击右键亦可选择执行部分命令，方便交互。...可以进行是否显示该标注状态的切换，checked为显示，unchecked为隐藏在中心窗口对标注的交互会在标签列表中同步更新，例如添加标注、删除标注等文件列表组件功能部分： 2d状态下，在文件列表窗口中点击文件即可进行文件的切换

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labelme：图像数据标注

对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测，图像分割，等任务）。对图像进行进行 flag 形式的标注（可用于图像分类和清理任务）。...菜单栏、工具栏以及在中心窗口右键均可以选择命令进行执行，右侧的标签列表可以进行交互来进行与标注相关的动作，如切换、删除、编辑、隐藏标注等，右侧文件列表亦可进行交互来切换文件等。3.3....创建画刷形状用于进行分割标注，在想要进行标注的区域，点击鼠标即可进行绘制，绘制完毕后按下回车键即可键入标注文字，添加标注。...对选中的标注形状即可进行一系列操作，如拖动标注形状，删除，更改等动作。2d状态下，在中心窗口点击右键亦可选择执行部分命令，方便交互。...，checked为显示，unchecked为隐藏在中心窗口对标注的交互会在标签列表中同步更新，例如添加标注、删除标注等文件列表组件功能部分：2d状态下，在文件列表窗口中点击文件即可进行文件的切换3d状态下

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Flutter 实现刮刮卡效果

目录刮刮卡属性引入如何在dart文件中实现代码代码文件结论刮刮卡刮刮卡是您在不同的购物应用程序和支付应用程序上可以看到的著名事物之一。这些刮刮卡用于为用户提供奖品和现金返还。...在此屏幕中，我们将创建一个Container，并将对齐方式设置为中心。内部子属性添加一个**FlatButton。...在FlatButton中，我们将添加文本，颜色，形状，填充和onPressed（）方法。我们将添加一个scratchDialog（context）**函数。...在标题中，我们将在中心添加一个列小部件和对齐方式。在该列内，我们将添加文本和一个分隔符。...在容器内，我们将文本，图像和自动换行添加到列窗口小部件。运行应用程序时，我们应该获得屏幕输出，如屏幕下方的捕获。

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榕树集-蛋白质表面指纹（MaSIF）

MACCS分子指纹是基于分子中是否含有特定的亚结构来定义的，共包含166个不同的分子特征。每个特征都对应于一个特定的化学子结构，例如，一个羟基、一个苯环或一个氮原子等。...这些坐标添加关于特征之间空间关系的信息。径向坐标描述点到 patch 中心的测地距离，在MaSIF中，距离是连接表面网格图上节点的边长之和。...这一任务在蛋白质设计中是一个相当大的挑战，因为需要探索的结构可能性非常多，同时需要高精度，因为微小的原子级变化 - 例如放错的甲基基团，界面中未协调的水分子或不兼容的电荷都足以破坏PPI。...其次，筛选了一个位点饱和突变（SSM）库，富集了三个点突变体，其中一个与第一个库的突变重合。将这三个突变体添加到DBR3_02中，得到了KD为80 nM的DBR3_03，其稳定折叠。...最终的设计是基于Rosetta结合能、形状互补性、氢键数和埋藏的未满足极性原子数量进行实验表征的选择。

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基于无参数几何深度学习的蛋白质结合界面预测方法

2 模型方法 PeSTo模型的框架如下：输入数据编码：蛋白质结构被表示为以原子位置为中心的点云，通过成对距离和相对位移向量来描述其几何形状，从而保证平移不变性。...所有最近邻原子之间的相互作用通过几何形状（即距离和位移向量）以及所涉及的一对原子的状态来编码。...在模型的具体实现过程中，首先从中心原子及其邻居原子的特征向量中提取出节点特征Xn和边特征Xe。中心节点特征通过节点查询模型（fnqm）生成查询Qq和Qp。...接下来，将向量轨迹值Vp投影到相对位移向量rnn上，并与向量状态p pnn 拼接起来，以创建中心原子的几何特征Xg。然后，分别对标量轨迹和向量轨迹计算多头键、查询和值注意力操作。...首先，经过几何Transformer更新后的中心原子的标量状态和向量状态被拼接形成节点特征Xn。

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Bengio2310：以对象为中心的架构支持高效的因果表示学习

1 引言考虑图1（左）中的图像。我们可以清楚地看到四个不同颜色的球，每个球的位置都不同。但是，问“哪个是第一个形状？哪个是第二个？”并没有一个明确的答案：图像只是描绘了一组无序的对象。...在附录中，我们还展示了如何在我们的框架中处理Ahuja等人（2022a）已知的机制。...虽然一般来说，以对象为中心的模型在图像输入上运行，从而识别视觉对象，但它原则上也适用于其他领域，如音频（Reddy等人，2023）。 7 实证评估设置。...这可能是因为这些是非常简单的图像，其属性是独立、均匀随机选择的，因此槽主成分与数据中的地面真实变化轴对齐。 3D形状。图3显示了模型观察并用于在表2和表3中分离对象属性的扰动示例。...8 结论这项研究建立了因果表示学习和以对象为中心的学习之间的联系，并且（据我们所知）首次展示了如何在具有多个可互换对象的环境中实现去耦表示。认识到这种协同作用的重要性有两个方面。

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opencv(4.5.3)-python(四)--绘图

代码在上述所有的函数中，你会看到一些常见的参数，如下所示。 • img : 你想绘制形状的图片 • color : 形状的颜色。对于BGR，以一个元组的形式传递，例如。(255,0,0)表示蓝色。...这一次我们将在图像的右上角画一个绿色的矩形。 cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3) 绘制圆要画一个圆，你需要它的中心坐标和半径。...更多细节，请查看cv.ellipse()的文档。下面的例子在图像的中心画了一个半椭圆。...在图像中添加文本要在图像中添加文本，你需要指定以下事项： • 你想写的文本数据 • 你想放的位置的坐标（例如，左下角数据开始的地方）。...正如你在以前的文章中所学习的那样，显示图像就可以看到它。其他资源 • 椭圆函数中使用的角度不是我们平常所指的圆角。练习 • 试着用OpenCV中的绘图函数来创建OpenCV的标志。

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【QT】图形视图、动画框架

多个视图可以查看一个场景，场景中包含了各种几个形状的图像项。框架中包含一个事件传播架构，提供了和场景中的图形项进行精确的双精度交互能力，如将场景时间传递给图形项，也可以管理图形项目之间的事件传播。...场景绘制顺序：背景层->图像项层->场景层场景作用: 提供用于管理大量图像项的高速接口; 传播事件到每一个图形项; 管理图像项的状态，如选择和处理焦点; 提供无变换的渲染功能，主要用于打印; 常用接口...() //传递一个任意形状来选择场景中指定的图形项视图 QGraphicsView提供了视图部件，它用来使场景中的内容可视化。...图形项坐标图像项使用自己的本地坐标系统，坐标通常以它们的中心为原点(0,0),而这也是所有变换的中心。...()接口通过两个图像项形状之间的交集来判断是否发生碰撞。

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Nature | 利用AFM和深度神经网络解析RNA构象

在此，研究人员报道了一种结合原子力显微镜、无监督机器学习和深度神经网络的整体RNA结构解析方法（HORNET）。该方法利用溶液中单个分子的原子力显微镜图像，解析RNA的三维拓扑结构。...因此，当真实结构未知时，仅基于能量的传统统计方法不足以识别AFM图像中接近真实结构的模型。...对于未收敛的初始模型（如S257，ARES评分最佳但陷入局部最小值），通过无约束分子动力学模拟将其驱出局部最小值后，再应用UML动态拟合。...动态拟合轨迹揭示了P1、P2和P3的构象差异：P1采样了广泛的原子位移范围，P3呈中等采样，P2受限位移可能与AFM图像提供更多短距离信息有关。...结合物在电泳迁移率实验中显示更快迁移，表明其结构更紧凑、更少灵活性，与AFM图像和HORNET结构动力学结果一致。这种“A”形状的直接可视化明确解决了围绕RRE拓扑结构的长期争议。

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Survey | 基于图卷积网络的药物发现方法

结构化数据，例如图像已被卷积神经网络（CNN）成功地处理，这是一种深度神经网络的特殊结构。CNN揭示了图像相关任务中的最新性能，因为它可以通过卷积运算符自动从绘图图像中提取任务相关的特征。...对于由原子和化学键组成的药物和小分子有不同的类型结构，即图形，对于它们其中每个原子是节点，每个化学键是边缘。一个简单的尝试是对分子图类似地适应卷积过程。...然而，与图像不同，图形具有不规则的形状和大小;节点上没有空间顺序，其邻居也与位置有关。因此，常规网格状结构上的传统卷积不能直接应用于图形。...实际上，现实世界中的各种结构数据通常形成为图形而不是图像，这意味着开发处理不规则结构的方法非常重要且迫切需要。...当前的计算方法要么设计新的目标，要么手动生成负样本以面对限制，而识别负样本实际上是困难的。因此，官方策划的阴性样本对于使用机器学习方法进行更准确的预测非常重要。第三，可以将更多详细信息添加到数据库中。

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【Mol Cell】分子和细胞生物学中的冷冻电子显微镜（Cryo-EM）（三）

尖锐的晶体衍射峰利用局部背景进行信噪比估计，但在噪声图像数据中持续变化的信号的情况下，这不那么直接（陈等人，2013）。无论是电子密度图还是拟合的原子模型都必须通过仍在发展中的方法进行验证。...B因子，或温度因子，最初是为了晶体学引入的，用于描述密度的局部不确定性，这可能是由于结构中的混乱，但也可能受到例如图像处理中的不准确等缺陷的影响。...一些最初为晶体学中的原子建模开发的程序已经被修改用于电子显微镜地图。...关联光学和电子显微镜（CLEM）将细胞和分子生物学与结构生物学相结合为新的生物学发现提供了途径。尽管结构生物学在描述大型大分子机器方面非常强大，但这可能会遗漏生物学中的重要特性，如生物体内环境。...图像分类与发展中的时间分辨方法允许探索动态集合的快照，但是对于真正的动态研究，它可以与较低分辨率的视频方法，如荧光或原子力显微镜，结合，以捕获工作生物机器的分子结构。

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CurcveLane-NAS：华为&中大提出一种结合NAS的曲线车道检测算法

简介车道检测是现代辅助和自动驾驶系统中的核心任务，它可以定位交通场景中每个车道的准确形状。...如图1所示，在实际应用中，考虑到曲线车道的形状长短不一，且很可能被其他交通对象遮挡，曲线车道检测可能非常具有挑战性。...在CULane中，只有约2.1％的图像（约2.6K），在TuSimple中只有30％的图像包含曲线车道（约3.9K）。...如何在骨干网络的不同阶段利用其计算成本进行最佳的车道网络设计？...之所以使用上述mask，是因为低层特征在车道的较远部分（图像中心附近）可能会表现更好，并且这种表达方式允许跨特征图进行灵活的mask获取。

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经典的计算机视觉项目–如何在视频中的对象后面添加图像

图机器学习无处不在! 用 Transformer 可缓解 GNN 限制

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labelme：图像数据标注

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