当我们绘制一个多边形或进行形状分析时,通常需要使用多边形逼近一个轮廓,使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能,OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
GeoHash本质上是空间索引的一种方式,其基本原理是将地球理解为一个二维平面,将平面递归分解成更小的子块,每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码。以GeoHash方式建立空间索引,可以提高对空间poi数据进行经纬度检索的效率。
CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求,例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路,相应的方法有:
说起打麻将我一直是处于比较业余并且不思进取的水平,各个地方的麻将规则不一,繁琐的规则也懒得放脑袋里记忆了,于是每次跟朋友打麻将都是现场临时约定规则,怎么简单怎么来,周边也有不少年轻的小伙伴我一样。
【GiantPandaCV导读】用深度学习网络来完成实际场景的检测任务已经是现在很多公司的常规做法了,但是检测网络是怎么来的,又是怎么一步步发展的呢?在检测网络不断迭代的过程中,学者们的改进都是基于什么思路提出并最终被证实其优越性的呢?
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501017ypb.html
山东某客户希望我们利用YOLOv8在遥感影像上进行大气排污烟囱检测。由于烟囱开源样本太少,我们需要自行标注数量可观的烟囱矢量数据用于模型训练。故我们编写了此文档,介绍标注需求及标注规范,并协调数据生产人员进行烟囱标注。也希望本文能够给其他有遥感数据标注需求的小伙伴们带来参考价值,后续我们也会介绍这个工作模型训练的相关工作。
代码链接:https://github.com/sharpstill/AU_R-CNN
LSD是一种线段检测算法,该方法号称是能在线性时间(linear-time)内得到亚像素级准确度的直线段检测算法。LSD的目标在于检测图像中局部的直的轮廓,这也是我们称之为直线分割的原因。
为了解决这个问题,我们可以使用一个数据结构,称为线段树(Segment Tree)。线段树是一种用于处理区间查询问题的数据结构,它可以高效地解决重叠矩形的问题。
AI 科技评论按,本文作者 Qiang Wang,原载于知乎,AI 科技评论获得授权转载。
根据题主的描述,GPS坐标映射到网格上,或者说想要知道网格的ID以及网格内的每个GPS坐标点,都可以抽象成一个问题,如何判断点是否正六边形的蜂窝网格内。
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。
该方法用于求取输入二维点集合的最小外接矩形。返回值为RotateRect对象。RotateRect类型和Rect类型虽然都是表示矩形,但是在表示方式上有一定的区别。通过查看成员变量可以很明显的看到差异。Rect是通过左上角的坐标来定位,默认横平竖直,然后通过宽高确定大小。而RotateRect则是通过center确定位置,angle结合宽高,计算各顶点的坐标,从而确定矩形。
area= 14663.580078125 trgl: [[[173. -28.444445]] [[173. 147.5 ]] [[339.6842 64.1579 ]]]
返回值rect: ((227.5, 62.0), (109.0, 104.0), -0.0) 转换后points: [[173. 114.] [173. 10.] [282. 10.] [282. 114.]]
听说程序员里存在一个鄙视链,而前端则在鄙视链的最底端。这是因为以前大多数的前端工作内容都相对简单(或许现在也是如此),在大多数人的眼中,前端只需要写写 HTML 和 CSS,编写页面样式便完成了。
1283 最小周长 题目来源: Codility 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5 难度:1级算法题 一个矩形的面积为S,已知该矩形的边长都是整数,求所有满足条件的矩形中,周长的最小值。例如:S = 24,那么有{1 24} {2 12} {3 8} {4 6}这4种矩形,其中{4 6}的周长最小,为20。 Input 输入1个数S(1 <= S <= 10^9)。 Output 输出最小周长。 Input示例 24 Output示例 20 题目链接:http://www.
天天P图的工程师闻讯急忙停下手中正在写的bug,不,写的需求,前来围观!
判断平面内点是否在多边形内有多种算法,其中射线法是其中比较好理解的一种,而且能够支持凹多边形的情况。该算法的思路很简单,就是从目标点出发引一条射线,看这条射线和多边形所有边的交点数目。如果有奇数个交点,则说明在内部,如果有偶数个交点,则说明在外部。如下图所示:
我们平时在网上购买一些易碎品,比如瓷器、陶器、玻璃制品等,或者是一些怕摔的物品,比如电器、手机等。商家为了防止物品的损坏,一般会在外包装比较显眼的位置粘贴一个易碎标签,主要是为了引起快递员的注意,提醒他轻拿轻放。下面我们就详细介绍该怎样制作这种易碎标签。
返回值ellipse: ((226.83999633789062, 62.23775100708008), (103.79611206054688, 110.34321594238281), 80.08370208740234
由于噪声和光照的影响,物体的轮廓会出现不规则的形状,根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析,此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状,根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数,实现图像中轮廓的形状拟合。
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
在深度学习领域,训练数据对训练结果有种至关重要的影响,在计算机视觉领域,除了公开的数据集之外,对很多应用场景都需要专门的数据集做迁移学习或者端到端的训练,这种情况需要大量的训练数据,取得这些数据方法有如下几种
实现源码如下: 这里使用了 CV_TM_SQDIFF 算法,调用方法为 cv.TM_SQDIFF
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:
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同。
当他面对一块矩形材料时,他总是从中间切割一刀,切出一块最大的正方 形,剩下一块矩形,然后再切割剩下的矩形材料,直到全部切为正方形为止。例如,对于一块两边分别为5和3的材料(记为 5×3),小明会依次切出 3×3、2×2、1×1、1×1 共 4个正方形。现在小明有一块矩形的材料,两边长分别是 2019 和 324。请问小明最终会 切出多少个正方形?
数据标注行业流淌这么一句话:“有多少智能,就有多少人工”。大量的训练数据是进行深度学习的前提,数据的质量决定了模型的上限,而训练数据产生离不开数据标注,数据标注作为机器学习工程中重要的一环,是构建 AI 金字塔的基础。以旷世科技 AI 独角兽为例,它的标注员工多达 405 人,占公司员工比例的 17.2 %
实际上包围形状的图形某些情况下会使用多边形(凸包、凹包)或是圆形或是其他,不仅限于矩形的更泛用的叫法应该是 “包围体”(bounding volume)。
木材表面缺陷不利于木材的加工利用,降低木制品的品质,影响生产企业的经济效益,因此木材表面缺陷的图像检测技术越来越受重视。而采用图像处理方法进行木材表面缺陷检测,是实现木材表面缺陷自动检测、提高企业生产效率的必由之路。
19年发布了一篇《FPS游戏:实现GDI方框透视》这篇文章,本篇文章中使用到的技术是外部GDI绘制,该绘制模式在Win10系统中如果不关闭毛玻璃效果则绘制会失效,为了解决绘制失效的窘境,故本人将代码从易语言顺利移植成了C/C++并使用注入的方式劫持绘图函数实现内部D3D绘制,如下本人将具体分析如何实现的内部绘制。
单个返回值形式: retval= ((226.83999633789062, 62.23775100708008), (103.79611206054688, 110.34321594238281), 80.08370208740234) 三个返回值形式: (x,y)=( 226.83999633789062 62.23775100708008 ) (MA, ma)=( 103.79611206054688 110.34321594238281 ) angle= 80.08370208740234
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
有一个8*8的棋盘,沿着格子的边进行分割,每分割一块拿走,将剩下的矩形棋盘继续分割。
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后,这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了,因为感觉已经遇到了瓶颈,无论是速度还是效率方面,以当时的理解感觉都到了顶了。年初,公司业务惨淡,也无心向佛,总要找点事情做一做,充实下自己,这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。
一.问题描述:VRPOPB问题 (Vehicle Routing Problem with Outsourcing and Profit Balancing) 从前有一位商人,他要把货物送到他的顾客手中,那么他现在就必须做好运输的规划,让自己的运输成本最小。这就是我们熟知的VRP(Vehicle Routing Problem,车辆路径)问题。 但是,作为一个小小的商人,怎么可能自己拥有那么大一支车队呢? 就算能买下一支车队,保养车辆,发放司机的工资,这不是白白地给企业增加风险吗? 在这时,一种新的业态就产
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
在图像中识别出人物并在人物上标注矩形边界框,同时计算出矩形的中心坐标(质心),并标注其唯一ID。
与随机森林一样,Boosting算法也是一种集成学习算法,随机森林和集成学习在SIGAI之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。Boosting的分类器由多个弱分类器组成,预测时用每个弱分类器分别进行预测,然后投票得到结果;训练时依次训练每个弱分类器,每个弱分类器重点关注被前面的弱分类器错分的样本。弱分类器是很简单的分类器,它计算量小且精度不用太高。
最近感觉忙碌但又觉得自己很闲,忙碌是心里知道自己事多,闲是因为都不想干。以至于我成为了名副其实的鸽子蛙~
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。
R 树(R-tree)是一种 空间索引技术,能够是从大量的节点中,快速找到特定范围的元素集合,而不用一个不落地遍历所有节点。
给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵,找出只包含 1 的最大矩形,并返回其面积。
本系列文章将完整的介绍iOS中Machine Learning相关技术的应用。本篇文章开始,我们将先介绍一些与Machine Learning相关的API的应用。使用这些API可以快速方便的实现很多如图像识别,分析等复杂功能,且不会增加应用安装包的体积。
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