在本文中,你将学习到 Canvas 提供的一些更高级的功能。你将看到在使用多种绘图样式时如何节省时间,以及如何转换和操作绘图来使其更激动人心。本文内容非常精彩,我希望这些内容能够拓宽你的眼界,帮助你学会画布的高级功能。
前两章,其实我们已经明白了绘制平面图形的套路了。 接下来我们按照套路继续画其他的图形。
一张1024x1024的普通图片,是由1024 * 1024=1048576个像素点组成,每个像素点包括RGBA共32bit,常见的图像处理是对相邻像素点颜色、像素点本身颜色做处理。 在对像素点本身颜色做处理的情况下,需要把某个颜色映射成另外一个颜色,比如说把颜色rgb(0.2, 0.3, 0.4) * colorMatrix = rgb(0.1, 0.2, 0.3),可以使用shader实现这个颜色转变对图片进行处理。但实际过程中的颜色映射计算过程可能会更加复杂,并且会有很多冗余运算(比如我们对相同的颜色会有重复的运算),我们希望用空间换取时间,把相同颜色值的运算结果缓存下来。
使用 nn.ZeroPad2d() 或者 nn.ConstantPad2d() 进行填充
导读:OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口,现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目,研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
该文是关于动态规划数正方形问题的求解,通过分析得出相应的结论和代码实现。
在 canvas 里,变换是基础功能。很多基于 canvas 封装的库都有这功能,比如 《Fabric.js 变换视窗》。
在本文中,你将学习到 Canvas 提供的一些更高级的功能。本文将讲述如何合成、创建阴影使图形看起来更真实有趣。本文内容非常精彩,我希望这些内容能够拓宽你的眼界,帮助你学会画布的高级功能。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在
感觉很有趣,就上网查了查怎么做,大部分的说法就是用美图秀秀的拼图功能来做, 在微信小程序中也有专门做心形拼图的小程序,我都试了试之后,感觉还可以更加简单一些,于是我就自己做了个小程序。
换句话说,如果可用训练数据的数量是固定的,我们继续添加维度的话,则会发生过拟合。另一方面,如果我们不断增加维度,训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖,并避免过拟合。在上面的例子中,我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多,数据越稀疏,使得对分类器参数(即,其判定边界)的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是,这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上,围绕原点(在超立方体的中心)的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下:
前言:OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口,现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目,研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
2.从左侧形状窗口中基本形状中选中正方形拖动到绘图页面中,按住形状上的空心圆圈将正方形调小一些。
在神经网络世界中,对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据,那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了,可以跳过)。然后,我会介绍标准神经网络。这个标准神经网络用于图像数据,比较简单。这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是,我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。Keras用Python编写,并且能够在TensorFlow上运行,是高级的神经网络API。
(1)阅读实验原理,运行示范实验代码,掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法;
为了区分形状 ,我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm(例如Harris)来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落,一个正方形的四个,还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
在本章中,我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频(WAV 文件)处理。 在以下秘籍中,我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作:
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在$U-V$坐标,又称纹理坐标,并且规定坐标范围是0~1。
双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统,通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时,或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时,实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
在本文中,我们将学习Canvas的特性,包括如何在HTML文档中引入Canvas以及在Canvas上绘制图形和各种对象。我们也将学习如何修改绘制在Canvas上的图形和对象,以及如何擦除它们。最后,将通过一个例子来学习如何将Canvas,尺寸设置为浏览器窗口的大小。
本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet,以及后来的使用重复元素的网络(VGG)、网络中的网络(NiN)、含并行连结的网络(GoogLeNet)、残差网络(ResNet)和稠密连接网络(DenseNet)。它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛(一个著名的计算机视觉竞赛)中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络,然而获得有效的深度模型并不容易。有幸的是,本章阐述的批量归一化和残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。
在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样,采用有放回的方式,也就是在采样得到的样本集合中,可能有重复的样本。
绘画的方法一: 画四条线,然后设置线的宽度很宽,组合为一个镂空的正方形。 绘画的方法二: 画两个嵌套的正方形,采用非零环绕填充规则进行颜色的填充。
读完本文,可以去力扣解决如下题目: 382. 链表随机节点(中等) 398. 随机数索引(中等) 384. 打乱数组(中等)
前段时间和大家分享了在C#和Java中抽象类的实现,主要是对抽象类在C#和Java中的实现进行了简单的对比。感兴趣的小伙伴可以移步至我的这篇博客“抽象类到底抽不抽象?实例对比一看便知!”
轴对齐正方形 是一个正方形,除四条边长度相同外,还满足每条边都与 x-轴 或 y-轴 平行或垂直。
# 来源:NumPy Cookbook 2e Ch5 将图像加载进内存 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 首先生成一个 512x512 的图像 # 在里面画 30 个正方形 N = 512 NSQUARES = 30 # 初始化 img = np.zeros((N, N), np.uint8) # 正方形的中心是 0 ~ N 的随机数 centers = np.random.random_integers(0, N, s
选择排序很简单,遍历所有元素,查看一下他们的之后最小的元素和当前元素交换即可。模板函数使用上面的swing模板。为了更清楚显示出排序的过程,可以用不同颜色代表排好序和未排好序的。
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing only 1's and return its area.
-------------------------------------------------->X形图案
我们都知道要求正方形的面积,直接使用面积公式边长的平方即可,同理三角形的是底乘高除以2,圆的面积是**
KNN算法即K-Nearest Neighbor,也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法,今天我们就继续讲KNN算法,两者看起来挺相似的,但区别还是很大的,看完本片文章你就会明白了。
面部关键点也称为面部地标,通常指定面部的鼻子,眼睛,嘴巴等区域,该面部按68个关键点分类,并带有该坐标的坐标(x,y)。使用面部关键点,可以实现面部识别,情绪识别等。
本文中会省略关于GLKit最基本的API的注释,如果需要详细注释可以看另一篇OpenGLES(二)- 纹理贴图
给定2D空间中四个点的坐标 p1, p2, p3 和 p4,如果这四个点构成一个正方形,则返回 true 。
题目:给定一个 row x col 的二维网格地图 grid ,其中:grid[i][j] = 1 表示陆地, grid[i][j] = 0 表示水域。 网格中的格子 水平和垂直 方向相连(对角线方向不相连)。 整个网格被水完全包围,但其中恰好有一个岛屿(或者说,一个或多个表示陆地的格子相连组成的岛屿)。
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点,连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法,但是最简单的是邻接表。在这种表示中,每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing only 1's and return its area. For example, given the following matrix: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 Return 4. 找出矩阵中最大的由1组成的正方形的大小。 dp[i][j]表示以这个点为右下角的最大正方形的边长
Aakash Jhawar和许多人一样,乐于挑战新的难题。上学的时候,他每天早上都要玩数独。长大后,随着科技的进步,我们可以让计算机来帮我们解数独了!只需要点击数独的图片,它就会为你填满全部九宫格。
引言:在上一篇文章中我们讲了相机的特征以及这些信息与我们做3D重建有什么关系。通过相机校正,我们确认了一些我们程序要用的相机属性数据,即相机矩阵(camera matrix)和扭曲系数(distortion coefficients)。利用这些信息,我们可以从拍摄的模式图像(patterned image)中计算出现实空间中物体的位置。在我们的例子中,我们会用象棋棋盘图像,并通过3D立方的绘制方向来可视化平面物体的相对位置。
eps:ϵ-邻域的距离阈值,和样本距离超过ϵ的样本点不在ϵ-邻域内,默认值是0.5。
单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLAM,AR增强现实等领域。这篇文章从基础图像坐标知识系为起点,讲解图像变换与坐标系的关系,介绍单应性矩阵计算方法,并分析深度学习在单应性方向的进展。
某次参加华为OD机考,其中抽中的一道题是输入一组坐标集合,然后输出可以组成正方形的个数以及能组成正方形的坐标组合,当时自己也是一筹莫展,竟然用四条相邻的边相等和相邻两条边的夹角为90度这样的数学建模来解决,结果花了很长时间硬是没解出来。现在回过头来继续刷一下这道算法题,发现其实它并不是那么难。下面我把自己对这道算法题的解题思路和代码重新整理了一遍。
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
每天我们晚上加班回家,可能都会用到滴滴或者共享单车。打开 app 会看到如下的界面:
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前,我们预览了 Matplotlib 直方图函数(参见“比较,掩码和布尔逻辑”),一旦执行了常规的导入,它在一行中创建一个基本直方图:
理解了二维的 Value 噪声,我们就可以进一步来看 二维的 Perlin 噪声了.
Unity对纹理的处理是智能的:不论你放入的是PNG,PSD还是TGA,它们都会被自动转换成Unity自己的Texture2D格式。在Texture2D的设置选项中,你可以针对不同的平台,设置不同的压缩格式,如IOS设置成PVRTC4,安卓平台设置成RGBA16等
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