上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用,文中提到过因为手机拍的照片,部分地方反光厉害。OpenCV本身也有一个消除高亮的函数,今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用,就结果来说,有效果,但不多。
Create something today even if it sucks.—— 作者不详
链接:https://leetcode-cn.com/problems/perfect-rectangle/description/ 题目 我们有 N 个与坐标轴对齐的矩形, 其中 N > 0, 判断
某次测试中遇到了汉字点选的验证码,看着很简单,尝试了一下发现有两种简单的识别方法,终于有空给重新整理一下,分享出来。
图像灰度分析是图像分析中最基本的内容,它使用各种图像灰度分析工具,提取图像或ROI区域内的灰度特征信息。基于对图像灰度的分析测量,可以实现最基本的机器视觉检测系统,如目标存在性检测系统等。
在pygame中矩形区域这个类比较特殊,在游戏中,所有可见的元素都是以矩形区域来描述位置。
blit(source,dest,area = None,special_flags = 0) - > Rect
小麦同学是个吃货+技术宅,平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天到北海公园游玩,肚肚饿了,于是乎打开手机地图,搜索北海公园附近的餐馆,并选了其中一家用餐。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一、前言 上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割、重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化。今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造成的。 二
DWORD dwRop //指定光栅操作码,这些代码将定义源矩形区域的颜色数据,如何与目标矩形区域的颜色数据组合以完成最后的颜色。
前阵子在做方案时,得了几张骨钉的图片,骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的,贴RFID标签成本太高,所以一般考虑还是OCR的识别比较好,因为本身骨钉的字符是按圆印上去的,直接截取图片进行OCR没法识别,需要经过图像处理后再识别,所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
KD 树有许多应用,从对天文物体进行分类到计算机动画,再到加速神经网络,再到挖掘数据再到图像检索等。
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法,包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时,本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度,并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
之前做获取边界点的时候,主要采用的是在线地图的方式,因为在线地图中直接内置了函数可以根据行政区域的名称来自动获取边界,其实这些边界就是一些点坐标集合连接起来的平滑线,然后形成的轮廓图,这种方式有个弊端就是只能在线的时候使用,而我们大部分的应用场景应该是离线的,甚至很多设备永远是离线的,根本不可能去联网获取信息,但是又想要这个各省市区域的轮廓图怎办呢,只能事先拿到下载到这些需要的轮廓图文件才行,这些文件存储的就是经纬度坐标集合,在离线地图中只需要定义不规则线条绘制传入这些经纬度坐标集合即可。
step2:用Sobel算子计算x,y方向上的梯度,之后在x方向上减去y方向上的梯度,通过这个减法,我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
在移动互联网如火如荼的今天,各种 LBS(Location Based Service,基于地理位置服务)应用遍地开花,其核心要素是利用定位技术获取当前移动设备(手机)所在的位置,然后通过移动互联网获取与当前位置相关的资源和信息,典型的 LBS 应用比如高德地图定位当前位置和附近的建筑、微信查找附近的人、陌陌等陌生人社交应用、滴滴打车查询附近的车、大众点评查找附近的餐馆等等,今天学院君将带领大家来探究类似的「查找附近 XXX」的功能是如何实现的。
教程不断更新中:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第41章 emWin6.x窗口管理器基础知识(重要) 本期为
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在 AWT 绘图中 , Canvas 是绘图所在的画布 , Graphics 是绘图使用的画笔 ;
提到空间数据库,首先想到的一定是Esri公司的ArcSDE(SDE即Spatial Database Engine,空间数据库引擎),ArcSDE主要支持的数据库包括Oracle,SQL Server,IBM DB2。功能好,性能好,但是收费
我们有 N 个与坐标轴对齐的矩形, 其中 N > 0, 判断它们是否能精确地覆盖一个矩形区域。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
前段时间在制作射击怪物小游戏时(如图-1所示),在检测碰撞的算法上纠结了好久。正常的碰撞算法是通过计算元素的坐标值来进行碰撞判定。那么至少得有:怪物数量 x 子弹数量次的判断计算。考虑到游戏的拓展性,要求增加怪物与子弹数量的时候,那么计算量会增加得很可怕。于是乎我开始考虑有没有一种计算方式,只要循环判断每个怪物是否被子弹碰撞就好了,就这样,getImageData()函数引起了我的注意。
与其说是go之旅,不如说是C,计算机世界的霸主C语言,有人可能说是汇编(ASM)才是,亲我说的是高级语言哈。不要抬杠,很多语言都是基于C的,搞了很多类C语言。
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
如果同时有很多遍布全国的请求都在查找附近的餐馆,按照上述的做法,你的服务有能力及时响应么?
特征矩可以帮助您计算一些特征,例如物体的质心,物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文:
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543364.html 下载后 可以直接ctrl+f查找 很方便
Canvas 状态保存机制 中 , 存在两个栈结构 , 分别是 状态栈 和 图层栈 ;
图象处理中最常见的就是截取图象的一部分区域区域进行处理,这部分区域简称ROI,最常见的ROI区域就是矩形,当然还有很多不规则的ROI区域。对矩形ROI区域位置,OpenCV中有个数据结构cv::Rect来表示。cv::Rect的成员变量与函数支持说明:
离散化是离散数学中的概念。离散化算法,指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中,并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
用具有x,y两个整型变量成员的结构类型SPoint来表示坐标点。用SRect结构类型来描述矩形,其中包含p1和p2两个SPoint成员分别表示矩形对角线上的两个点。
之前发过一个划分均匀三角形网格的例子。下面结合一个悬臂梁说说如何在规则区域划分均匀矩形网格。 将一个矩形平面区域划分成相同大小的矩形。X方向等分nex,Y方向等分ney,X方向单元长度为dx,Y方向单
EasyX 是针对 C++ 的图形库,可以帮助 C/C++ 初学者快速上手图形和游戏编程。
一、数据类型 1.1数据类型 可以表示一切的类型variant 逻辑类型:boolean (true,false) 数学类型: 整数:byte(0-255),integer(-32768-32767),long(-21亿-21亿) 小数:single,double,currency(货币类型,包含4位小数,-922337203685477.5808-922337203685477.5807) 文字类型:string 时间类型:Date(Time) 其他类型:null(空)empty(已撤销或未初始化)object(任何对象)
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 ;
WNetAddConnection 创建同一个网络资源的永久性连接 WNetAddConnection2 创建同一个网络资源的连接 WNetAddConnection3 创建同一个网络资源的连接 WNetCancelConnection 结束一个网络连接 WNetCancelConnection2 结束一个网络连接 WNetCloseEnum 结束一次枚举操作 WNetConnectionDialog 启动一个标准对话框,以便建立同网络资源的连接 WNetDisconnectDialog 启动一个标准对话框,以便断开同网络资源的连接 WNetEnumResource 枚举网络资源 WNetGetConnection 获取本地或已连接的一个资源的网络名称 WNetGetLastError 获取网络错误的扩展错误信息 WNetGetUniversalName 获取网络中一个文件的远程名称以及/或者UNC(统一命名规范)名称 WNetGetUser 获取一个网络资源用以连接的名字 WNetOpenEnum 启动对网络资源进行枚举的过程
如果(a < b – 1){分别计算a、b的次数和线段树[a + 1, b – 1)的次数,取大(小)的一项};
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。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
该函数对指定的源设备环境区域中的像素进行位块(bit_block)转换,以传送到目标设备环境。
相信各位写文章的朋友平时肯定都有画图的需求,笔者平时用的是一个在线的手绘风格白板--excalidraw,使用体验上没的说,但是有一个问题,不能云端保存,不过好消息它是开源的,所以笔者就在想要不要基于它做一个支持云端保存的,于是三下两除二写了几个接口就完成了--小白板,虽然功能完成了,但是坏消息是excalidraw是基于React的,而且代码量很庞大,对于笔者这种常年写Vue的人来说不是很友好,另外也无法在Vue项目上使用,于是闲着也是闲着,笔者就花了差不多一个月的业余时间来做了一个草率版的,框架无关,先来一睹为快:
k近邻算法(k-Nearest Neighbor,简称kNN):给定一个训练数据集,对于新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最接近的
转自:http://blog.csdn.net/giantchen547792075/article/details/6996011
最近耗费了巨大的心思为客户设计了人脸识别系统。这是我第一次利用人工智能技术为客户和自己产生收益。虽说人脸识别技术到目前为止已经非常成熟,但从“知行合一”的角度而言,很多人并没有真正掌握其根本原理,之所以有这个结论是因为,我相信绝大多数技术工作者自己无法通过编码来实现一套可商用的人脸识别系统,对技术而言,你做不到就等于你不懂。
记忆中,一个下班的夜晚,她从人群中轻盈的移动着,那高挑苗条的身材像漂浮在空间中的一个飘逸的音符。她的眼睛充满清澈的阳光和活力,她的双眸中印着银河系的星光。
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