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ECCV18|人脸对齐跟踪如何克服遮挡、姿态变化带来特征跳变?

人脸对齐特征跟踪过程中,遮挡和大姿态变化是无可避免,在跟踪过程中这往往带来特征跳变,影响用户体验。 ?...作者认为,出现人脸特征距离真实位置偏移过大,是因为算法初始化时特征不够鲁棒,于是提出一种使用深度卷积网络粗略估计特征位置,结合3D人脸姿态估计重投影确定特征初始位置,然后使用经典回归树集成...算法思想 下图展示了算法基本流程: ? 其主要可以分解为三大步骤: 1.CNN模型计算每个特征概率图,取最大相应位置为特征位置; ?...在各个常用数据集都达到了最好性能。 算法得到一些结果图示例: ? 通过比较52CV君之前发文章重磅!清华&商汤开源CVPR2018超高精度人脸对齐算法LAB,LAB比该文精度要高。...比较有意思是,该文结合深度学习方法传统方法,将深度学习方法得到结果用于传统方法特征初始化,作者认为深度学习方法得到特征位置更加鲁棒(不会出现错太离谱幺蛾子),但传统ERT方法得到特征位置比较精确

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Nature单细胞亚群特征基因气泡图复现

原图如下: image-20240322182254814 此图主要涉及有:多亚群同时展示,配色雅致,气泡图中基因标签右对齐且不重叠 读取示例数据 此图展示是在monkey spinal cords...grepl(pattern = "ENS",data.label$gene), ] 绘图 接下来还需要稍微调整: nudge_x:“标签”到“水平距离,想要标签右对齐,需要为标签指定同样横坐标...,本文为100减去“横坐标值 文字右对齐:hjust参数也很重要,“0”表示文字左对齐,“0.5”表示文字居中,“1”表示文字右对齐。...gene), size=3, segment.color = "grey50", #文本标签之间连线颜色...nudge_x = 100-data.label$Rank, # 标签在x轴上起始位置x轴数据单位相同

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跟着Nature microbiology学画图~R语言ggplot2画散点图

image.png 这个图看起来有些像折线图,是因为散太密集了 第一步是准备数据 数据总共三列,一列x,一列y,还有一列是文字标签,想给哪个添加文字标签,对应就在这一行写上文字标签内容,不想添加就是空白...读入数据 这里介绍一个相对方便一读入数据方式,数据按照以上格式准备好,然后全选,右击选择复制,接下来打开R语言运行如下命令 df1<-read.table("clipboard",header=T,...image.png 这是因为即使没有文字,geom_label()也会在对应位置添加文字边框 添加文字标签时候对应有些重叠,可以选择出图后手动调整,也可以选择另外一个R包ggrepel里geom_text_repel...()函数,它可以自动调整文字标签和位置 library(ggrepel) ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance...接下来是简单美化,包括 去掉灰色背景 更改y轴默认刻度分隔,现在是100,1000,10000,三个分隔,把它改成100,10000两个分隔 ggplot(df1,aes(x=Species.Rank

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告别重叠标签!ggrepel包让图形更美观!

在图形上显示文本,或者标签(文本区别是在文本外有一个矩阵边框)是常规需求。...用 ggplot2 画图时,有一个默认几何对象 geom_text 在图上添加文本,但有时候表现得并不好,比如文本重叠在一起,文本文本之间重叠在一起。...ggrepel 包就是专为解决这一问题而开发,它有两个几何对象,分别用来解决文本或标签重叠问题: geom_text_repel() geom_label_repel() 先看一看默认 geom_text... geom_text_repel 对比: library(ggrepel) library(patchwork) set.seed(42) dat ...2.75, 3, 3.25, 3.5), limits = c(2.4, 3.8) ) + geom_point(color = "red") 可以看到,ggrepel 包为避免图上文本间重叠提供了很好解决方案

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R-ggplot2 基础图表绘制-散点图示例

,也为一些绘图基础不是很好小伙伴提供了参考方法,基础讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文流程啊:基础+示例演示),只为让你更好掌握绘图知识。...主要涉及知识如下: geom_smooth()绘制拟合线 ggrepel::geom_text_repel()绘制不重叠文本 ggplot2 + ggrepel 图表再现 这期推文绘图示例我们使用是经济学人经典一张图表...geom_text_repel()添加文本 由于原图文字之间链接线设置较为合理,这里我们可以使用geom_segment()单独进行位置设置并连线,这里我们就不使用此方法,直接使用geom_text_repel...()进行绘制即可(当然最终效果也不如原图): geom_text_repel(aes(label = Country), color = "grey20",segment.color = "grey30...,但还是存在部分细节之处没有很好仿制,这里我么只学习绘图技巧啊) 总结 本期推文我们进行了散示例图绘制,主要目的还是进行图表技巧练习,希望可以给大家提供些绘图灵感。

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unity3d+VRTK:强制传送,主动传送到场景中预设位置摄像机角度)

不用射线触发,主动传送到场景中预设 新版本强制传送 public virtual void ForceTeleport(Vector3 destinationPosition,...teleportArgs, finalDestination, updatedRotation); EndTeleport(this, teleportArgs); } 老版本强制传送...destinationPosition, updatedRotation); EndTeleport(this, teleportArgs); } 后设置camerarig角度,导致每次传送位置有偏差...如果在强制传送,想同时调整相机角度,即 同时调整传送后相机角度位置 public void Teleport(Transform trans) { Quaternion...0f, trans.eulerAngles.y + offset, 0f); } m_headset 为camera(eye) m_playArea为cemerarig 计算传送后应该补偿夹角得到新

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跟着Nature Genetics学画图:R语言ggplot2画和连线展示群体间Fst值和群体内Pi值

论文中 Figure2d image.png 好多有关群体遗传论文里都有这个图,每一个是群体内多样性用pi来衡量,连线表示群体之间分化程度 用fst来表示 构造数据集 数据集完全是随便编...merge(dfpi,by.x = "pop2",by.y = "Population") %>% select(pop,pop2,Fst,x,y,x1,y1) -> dffst1 将连线和图结合到一起...这里如何将文本添加到合适位置我还想不到比较好办法了,只能先用代码添加 然后出图后再用AI软件来编辑了 library(ggrepel) ggplot()+ geom_segment(data...aes(x=x,y=y,xend=x1,yend=y1), size=1, lty="dashed")+ geom_text_repel...20210913获得 欢迎大家关注我公众号 小明数据分析笔记本 小明数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学

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散点图及数据分布情况

= 3) countries_sp + geom_label_repel(aes(label = Name), size = 3) *geom_text_repel()geom_text_repel...()函数对标的是全局随机放置 *annotate()geom_text()函数用来精准定位 #vjust=0时变迁文本基线会与数据点对齐,调高调低可以对文本位置做上下调整 countries_sp...geom_text(aes(y = infmortality + .1, label = Name), size = 3)#通过调整y轴坐标 #hjust可以设置注解左对齐或者右对齐,左对齐hjust...=0,右对齐hjust=1,由于调整hjust时系统会 #按照文本标签长度一定比例来移动标签位置,此时长文本会比短文本移动更多距离,因此最后不要调整 #可以通过增加或减少x来调整位置 countries_sp...,那么还有两招: 1.复制x,y轴坐标对应列,稍加修改调整位置 2.图形输出为向量格式,再用Illustrator或者Inkscape进行编辑 5.12 绘制气泡图 Q:如何绘制气泡图,并使面积变量值成正比

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R语言学习 - 散点图绘制

横纵轴都为数字散点图解析 绘制散点图输入一般都是规规矩矩矩阵,可以让不同列分别代表X轴、Y轴、大小、颜色、形状、名称等。...六个少了只剩下了3个,重叠在一起了,而且也不知道哪个代表什么样品。这时需要把抖动下,用到一个包ggbeeswarm,抖动图神器。...# label表示标记哪一列数值 # position_quasirandom获取偏移后位置 # xjust调整对齐方式; hjust是水平对齐方式,0为左,1为右,0.5居中,0-1之间可以取任意值...vjust是垂直对齐方式,0底对齐,1为顶对齐,0.5居中,0-1之间可以取任意值。...# -c Gene1: 用特定基因表达对点着色,单细胞分析图中常用 # -J TRUE: 见上 # -Z FALSE:默认使用geom_text_repel添加点标记,及其智能,不会出现标签过多覆盖情况

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绘图文本重叠怎么办?R-ggrepel和Python-adjustText 帮你解决

引言 在进行数据可视化作品绘制时,我们需要在相应位置添加文本标签进行标注或者解释说明使用,少量数据点进行标注时相对简单,也比较明确,当需要标注数据较多、或集中在一个区域时,标注文本就会产生相互叠加,...这里就放下官网例子,更多功能强大绘制方法,大家可自行去官网查看哦 ? geom_text_repel() ?...ax:绘制文字标签目标axe对象,默认为最近一次axe对象。 lim:int型,控制迭代调整文本标签位置次数,默认为500次。...only_move:字典型,用于指定文本标签不同对象发生遮挡时位移策略,可选择'points'、'text'和'objects',对应值可选'xy'、'x'、'y',分别代表竖直和水平方向均调整、只调整水平方向以及只调整竖直方向...arrowprops:字典型,用于设置偏移后文字标签原始位置之间连线样式。和matplotlib ax.annotate()使用相似。

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详解结构体--C语言

我们平时使用C语言类型类型主要是整数类型、浮点数类型以及指针类型,你是否想过我们该如何将一串不同类型数据整合起来,实现封装?...首先得掌握结构体对齐规则: 第一个成员在结构体变量偏移量为0地址处。 其他成员变量要对齐到某个数字(对齐数)整数倍地址处。 对齐数 = 编译器默认一个对齐 该成员大小较小值。...struct s1 { char c1; int i; char c2; }; c1对齐数是1,vs环境下默认对齐数是8,所以c1对应着偏移量为0位置,i是int 类型,占4个字节,...8相比,较小是4,所以对齐数为4,所以偏移量为4位置,c2也是一个字节所以在偏移量为8位置,整个整个结构体偏移量为4,所以总大小必须为4倍数,所以还要再多消耗3个比特位,所以最终结构体大小为...是结构体传参函数,但是print2传参效率会更加高一,因为print2传是地址,只会占4或8个字节,而print传是整个结构体大小,所以传址会更加好一

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R可视乎|气泡图

气泡图通过气泡位置及面积大小,可分析数据之间相关性。 本文可以看作是《R语言数据可视化之美》[1]学习笔记。...手把手绘制 geom_point()函数构建 气泡图是添加了第三维度散点图:附加数值变量值通过大小表示。(来源:data-to-viz[2])。...k可将透明度进行调整(geom_point(alpha=0.5)) 为了避免在图表顶部出现大圆圈,可以将数据集进行排序(arrange(desc(pop))),代码如下。...带数据标签 这里使用ggrepel包中(geom_text_repel()),可以给每个自动加入标签,我这里是加入了各个国家名字,其他可以根据你实际需求进行设置。...alpha=0.5, shape=21, color="black") + scale_size(range = c(.1, 24), name="Population (M)") + geom_text_repel

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经典深度SfM有关问题整理

Q10:增量式SfM重建出场景尺度是由初始匹配对尺度决定。通常SfM重建出尺度场景实际尺度是不同,那么,该如何将重建尺度实际尺度进行统一?...Q11:如果已经拥有一个场景重建真值,现在又重建了一个三维场景,如何将场景真值进行尺度、位置配准?...表示归一化平面上,p表示像素坐标系下像素,px之间存在关系p=Kx。...Q14:如何将重建出来场景真值进行对齐?...A14:SfM重建出来场景是尺度未定真值(如果有的话)之间会相差一个相似变换,这个相似变换求解及代码可以参考相机对齐方法介绍及实现代码(相似变换,包含旋转R、平移t、尺度s)。

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《python算法教程》Day11 - 分治法求解平面凸包问题平面凸包问题简介分治法求解思路直线位置判断代码示例

2.分别从set1、set2找出线段p1p2构成面积最大三角形p3,p4。 3.从set1找出在直线p1p3左侧集leftset1、在直线p3p2右侧集[图片上传中......直线位置判断 可通过以下行列式正负值判断直线之间位置关系,同时数值为线段所围成三角形面积: ?...有一需要注意,下图成立前提条件是组成直线两个(x1,y1)和(x2,y2)必须满足x1<x2,(x3,y3)必须是判断直线关系。 ?...1]-p1[0]*p3[1] return size #找出据直线最远(该直线围成三角形面积为正且最大) def maxSize(seq,dot1,dot2,dotSet):...(该直线围成三角形面积为负数且最大) def minSize(seq,dot1,dot2,dotSet): minSize=float('inf') minDot=()

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