VC如何获取对话框中控件的坐标 GetWindowRect是取得窗口在屏幕坐标系下的RECT坐标（包括客户区和非客户区），这样可以得到窗口的大小和相对屏幕左上角(0,0)的位置。...GetClientRect取得窗口客户区(不包括非客户区)在客户区坐标系下的RECT坐标,可以得到窗口的大小，而不能得到相对屏幕的位置，它的top和left都为0，right和botton是宽和高，因为这个矩阵是在客户区坐标系下...ClientToScreen把客户区坐标系下的RECT坐标转换为屏幕坐标系下的RECT坐标. ScreenToClient把屏幕坐标系下的RECT坐标转换为客户区坐标系下的RECT坐标. ...我们对同一个窗口先GetWindowRect取得一个RECT，再用ScreenToClient转换到客户坐标系。...引自：http://blog.chinaunix.net/u/25372/showart_304363.html 所以要获得一个控件再对话框中的坐标的实现代码是： CRect lpRec; GetDlgItem
步骤简述 使用OpenCV绘制矩形轮廓框，一般包括如下步骤： 转换为灰度图； 进行阈值处理； 进行中值滤波； 在原始图像上绘制矩形框。...附图解析 原始图像： 第一步，转换为灰度图： 第二步，经过阈值处理： 第三步，中值滤波后： 最后一步，在原始图像上绘制矩形框： 生成的记录文件（矩形轮廓框四个端点的平面坐标.../origin.jpg') # 文档路径，用于记录轮廓框坐标 txt_file = open('...., contours, _2 = cv2.findContours(pic, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 根据轮廓列表，循环在原始图像上绘制矩形边界
通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。本文将重点介绍 IoU 损失函数（GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU）。...因此，BBR使用基于 IoU 的损失函数来实现计算mAP，mAP的典型计算公式与表示如下： 但是这种最原始的IoU并交比的损失计算方式是有缺陷的，如当预测框与真实框没有相交的时候，IoU损失就是0，这样就导致了没有梯度...改进之GIoU 于是有个聪明的人发现，这样可以稍微避免这种问题的发生，就是把预测框与真实框(A与B)合起来求最小的外接矩形，就变成了如下： 对应的GIoU的计算公式就改成了： 下图是分别基于L2与L1损失相同的情况下...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能，然后基于协方差矩阵，计算巴氏距离以后，再基于BD实现损失计算 跟原始的IoU比较，有明显的改善
---- 二、边界框回归细节 RCNN论文里指出，边界框回归是利用平移变换和尺度变换来实现映射 。平移变换的计算公式如下： ? 尺度变换的计算公式如下： ? 其中 ? ( ? 代表 ?...在RCNN中，边界框回归要设计4个不同的Ridge回归模型分别求 ? 。 ---- 三、相关问题 3.1 为什么使用相对坐标差?...个真实目标框的 ? 坐标， ? 为第个候选目标框 ? 坐标，边界框回归的映射关系 。那么我们可以得出: ? 由于CNN具有尺度不变性，因此 ? 。那么理论上 ? 。但是观察上图就可明显得出 ?...坐标的偏移量除以候选目标框的高。只有这样才能得到候选目标框与真实目标框之间坐标偏移量值的相对值。同时使用相对偏移量的好处可以自由选择输入图像的尺寸，使得模型灵活多变。...也就说，对坐标偏移量除以宽高就是在做尺度归一化，即尺寸较大的目标框的坐标偏移量较大，尺寸较小的目标框的坐标偏移量较小。 3.2 为什么宽高比要取对数? 同时在式(4)中 ?
前两种比较容易理解，第三种的边界计算如下。 ? WRAP猝发类似于INCR猝发。在WRAP中，地址将根据SiZE递增，但是达到地址上限时，地址将换到地址下限。...在WRAP地址计算过程中有两个注意事项， 计算WRAP的地址上限 低位地址回旋到WRAP WRAP突发有限制： 起始地址必须与每次传输的大小对齐 突发长度必须为2、4、8或16个传输 计算方式如下：...0x38 + 0x4 = 0x3C Address_2 = Address_1 + Number_Bytes = 0x3C + 0x4 = 0x40 因为Address_2 == 0x40, 达到上边界...Number_Bytes = 0x38 + 4 = 0x3C Address_3 = Address_2 + Number_Bytes = 0x3C + 4 = 0x40 因为Address_3 == 0x40,达到上边界
边缘计算支持建立大规模分布式体系结构，该体系结构允许在边缘计算上处理某个范围内的特定百分比的数据。只有少量必要的数据和访问流量需要路由到云计算中心。 边缘计算能提供哪些功能? 首先是更低的网络延迟。...从这些方面来看，可以看出边缘计算是云计算中心能力的补充。其定位不是取代云计算中心，而是扩展云计算边界，并赋予新的云端终端业务架构以及云计算中心。...云计算与边缘计算之间的协同作用是互联网(IoB)时代的基本形式。 边缘计算如何提供服务? 行业专家认为边缘计算绝对不是直接将云计算的复制和传输能力转移到边缘，因为边缘的运行环境与云计算中心完全不同。...目前，阿里云公司已在边缘计算领域开发了多种云计算产品。在这里讨论的是阿里云在边缘计算基础设施层面的通用服务能力规划，即边缘计算分布平台。 在当前的边缘场景中，最成熟的应用是内容交付网络(CDN)。...边缘节点服务(ENS)进一步将阿里云的公共云边界扩展到边缘，完全满足客户对复杂“中心+边缘”业务架构以及公共云的需求，从而真正为用户提供云计算的基础设施功能。
最近在阅读《高性能之道》这本书，其中有一个小标题让我突然想到一个旧话题：拓展自己的边界。 弱化边界感。在我之前读过的技术类书籍中，往往更多偏重于不同团队之间的协作配合。...如何能突破这种瓶颈限制呢，作者提出一个方向：突破边界。 拓展边界的重要性 在IT工作中，拓展自己的边界绝对是非常重要的。作为一名互联网工作者，我们常常面对着快速发展的技术和变化的行业趋势。...拓展自己的边界可以带来许多好处。首先，它能够增加我们的竞争力。在一个竞争激烈的行业中，那些能够跨越不同领域、拥有多样化技能的人往往更容易脱颖而出。...进入2018年，云计算和大数据技术的兴起引发了对测试工程师新的需求。招聘信息逐渐开始注重候选人对云平台和大数据测试的理解和经验，以及对分布式系统和性能测试的能力要求。...当工作遇到挑战，应该勇于接受，积极争取边界外的实践机会。 持续学习、不断提升。我觉得it行业很需要鲨鱼一样，停下来就是等死。问渠哪得清如许，唯有源头活水来。
同样地，如何能够玩转目标检测？其实只需能够玩转最优化即可。...所谓模棱两可的区域正如上图的火车，它的左、上、下边界都是较为确定的，而右边界却是模棱两可的，因为它包含了一些非目标区域。...可以说，对于右边界而言，往左偏移一点与往右偏移一点都是可接受的，这就是它的模糊性。...接下来再考察我们的bounding box regression模块，模型的监督信息只有四个值x，y，w，h (中心点坐标与宽高)，或者x1，y1，x2，y2(左上角点与右下角点坐标)，亦或者t，b，l...论文选用了FCOS作为基础框架，由于FCOS在边界框回归上是采取预测采样点到上、下、左、右四条边的距离，这使得回归目标的长度较为统一，可以很好地在一个固定区间上表示出来。?
需求 首先是有一段档案文章在没有换行符的情况下发送给了算法，算法识别出来了敏感词与敏感句以及他们的坐标(此时的坐标是没有换行符/n的情况下的) 但是我们的原始档案文章是有换行符的因为要让前端去解析，...但是现在问题就出现了 因为前端展示界面要有换行所以给前端的数据要携带/n，但是现在要把敏感词和敏感句高亮，如果我们的坐标还是没有/n的坐标前端就没办法匹配高亮了 有些人可能会说直接index不就好了？...，但是如果词或句子在/n之间呢，那怎么计算，所以我写了一个算法来计算敏感词句的start和end /** * 寻找给定文本中换行字符的索引。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT
上图中，红色方框内的区域就是绘图区域，红色框和蓝色框之间的区域就是mar()设置的绘图边距区域。一般来说，绘图边距区域用来显示坐标轴、坐标轴标签及标题。所以在设置时，一般是下边距和左边距都会大一些。...通常画图的时候，坐标轴显示不全，一般就是因为margins区域过小。下面我们缩小margins区域的面积，看看是否会和我们预料的一样。...我们可以看到margins区域缩小导致x和y轴的标签没有显示，和我们预料的一样，所以下次出现坐标轴标签显示不全的情况时，我们就可以通过调节mar()来解决啦。
而这种刚体坐标，在本质上来说也是一种特殊的分子内坐标表示方法，因为对于每一个残基而言只有旋转和平移的自由度，而残基内部是保持互相之间相对静止的。...以下是几个相关的关注点： 在计算距离、角度和二面角的过程中，我们都会使用到序列原子之间的相对矢量(B, A-1, D)，那么在计算过一次之后我们应该保存下来以供几个不同的函数使用。...在计算相对矢量的时候我们一般使用的是错位相减，比如可以使用crd[1:]-crd[:-1]，但是这里我们在计算过程中使用的是numpy.roll对数组进行滚动之后做减法，最后再去掉一个结果。...总结概要 本文主要介绍了在numpy的框架下实现的分子内坐标的计算，类似的方法可以应用于MindSpore和Pytorch、Jax等深度学习相关的框架中。...相对位置,来确定原子位置，因此只要选定参考原子，内坐标系下的分子坐标天生满足旋转平移不变性。
然后将这个点的坐标减去矩形2的左上角就可以计算出当前的点所在矩形2的坐标 定义方法 private void TranslatePoint(Rect originRect, Rect rect, Point...rect 转换为 originRect 的坐标系，然后再计算坐标系内的转换。...，相当于将 rect 放入了 originRect 矩形 然后进行矩形内的坐标换算，也就是 rect 使用 originRect 的左上角作为原点的坐标系，此时的坐标系和 point 的坐标系相同，也就是计算在相同坐标系的一个点相对于矩形的点...那么假设每个矩形都是左上角都是原点只是因为叠加了矩阵变换才到了当前的坐标，这样就可以应用矩阵计算 开始之前请先复习一下 WPF 的矩阵变换，在 WPF 中变换的矩阵时一个 3*3 矩阵，其中最后一列是占坑的不开放修改...* (-1 * rectMatrix) 这样通过矩阵就可以计算在 originRect 里面的点相对于另一个矩形坐标 通过矩阵计算可以应用到显卡的计算加速
问题描述 平面上有 n 个点，点的位置用整数坐标表示 points[i] = [xi, yi]。请你计算访问所有这些点需要的最小时间（以秒为单位）。...示例 1： 输入：points = [[1,1],[3,4],[-1,0]] 输出：7 解决方案 首先我们需要知道在坐标轴上进行移动的话，一点到对角线路径为二，且横纵坐标分别减少或者增加1。...然后然后我们将横纵坐标分别取开进行计算，然后选购其中大的那个为我们需要进行下一步处理的数据，存放在一个列表中。...因为存在该列表中的数据都是单步需要的距离，最后我们就将存在列表中的数据求和，就得到第一个到最后一个坐标的距离，从而得到结果。
php /** * 计算两点之间直线距离 * @param float $lon1 经度 * @param float $lat1 维度 * @param float $lon2
然后将这个点的坐标减去矩形2的左上角就可以计算出当前的点所在矩形2的坐标 定义方法 private void TranslatePoint(Rect originRect, Rect rect, Point...rect 转换为 originRect 的坐标系，然后再计算坐标系内的转换。...，相当于将 rect 放入了 originRect 矩形 然后进行矩形内的坐标换算，也就是 rect 使用 originRect 的左上角作为原点的坐标系，此时的坐标系和 point 的坐标系相同，也就是计算在相同坐标系的一个点相对于矩形的点...那么假设每个矩形都是左上角都是原点只是因为叠加了矩阵变换才到了当前的坐标，这样就可以应用矩阵计算 开始之前请先复习一下 WPF 的矩阵变换，在 WPF 中变换的矩阵时一个 3*3 矩阵，其中最后一列是占坑的不开放修改...* (-1 * rectMatrix) 这样通过矩阵就可以计算在 originRect 里面的点相对于另一个矩形坐标 通过矩阵计算可以应用到显卡的计算加速 ---- 本文会经常更新，请阅读原文
以上函数可以实现在终端输出一个边界为 “*” 的菱形框。这里注意到函数中使用了一个断言来确保输入参数的正确性，以防在程序运行过程中发生不必要的错误。如果函数的输入参数不满足要求，则会抛出一个异常。
这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。...因此，本文可以对四个坐标的方差进行单独的学习，而不只是IoU。var voting 通过由KL损失学习到的相邻边界框的方差来对选择的框产生新的位置。 3....通过Box std计算得到的KL损失函数反向传播修改Box中的坐标点位置和预测框的大小。这里用(x1,y1,x2,y2)代表预测边界框左上角和右下角的坐标。...所以，论文在预测边界框位置的基础上又预测了一个位置的分布，这里假设坐标是独立的，为了简单起见，使用了单变量的高斯函数，如公式2所示： 式子中边界框坐标表示为x，因为我们可以独立地优化每个坐标，Θ是一组可以学习的参数...新坐标的计算方式如Figure 11所示： 是变量表决的可调参数。当 越大，pi越大，即“距离”越近或交并比越大的两个框产生的pi值越大。对剩下的3个坐标值也进行同样的操作。
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测4：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字...目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如 图1 所示。...图片 图1 边界框 通常表示边界框的位置有两种方式： 即$(x_1, y_1, x_2, y_2)$，其中$(x_1, y_1)$是矩形框左上角的坐标，$(x_2, y_2)$是矩形框右下角的坐标。...在训练过程中，模型通过学习不断的调整参数，最终能学会如何判别出锚框所代表的候选区域是否包含物体，如果包含物体的话，物体属于哪个类别，以及物体边界框相对于锚框位置需要调整的幅度。...图片 图2 锚框 #画图展示如何绘制边界框和锚框 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches
铣削夹具定位块的坐标测量及计算方法： （1）如定位块和机床Z袖垂直，则通过使用同一状态不变的磁性表座和百分表测量0度和180度定位块Z轴机械坐标Z1和Z2，（Z1-Z2）/2等于定位块到回转中心Z方向的距离...；如果不方便测量两个角度下的Z值，也可于一个角度下，通过已知长度的刀具或量棒来计算定位块机械坐标=机床机械坐标减刀具长度减定位块和刀具间隙 （2）如定位块和机床Z轴平行，则测量定位块Y1和托盘表面Y2，...定位块Y轴机械坐标=托盘表面机械坐标Y+（Y1-Y2）
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