本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】，仅做学习分享。
本文来自光头哥哥的博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。
参考自：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/03/bubble-sheet-multiple-choice-scanner-and-test-grader-using-omr-python-and-opencv/
在中学的时候地理课上，老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
photoshop 中有将多张重叠图像配准的功能，本文记录 OpenCV 实现方法。 任务描述 将两张具有重叠部分的图像拼接为一张连续的图像 image.png 实现思路 特征点匹配 统计两张图像 SIFT 特征点 特征点匹配 根据匹配的特征点计算透视变换矩阵 重构画布 计算重映射 x y 坐标 图像重映射 实现代码 import numpy as np import cv2 # read img1 and img2 img1 = cv2.imread('1.png') img2 = cv2.
原来的文章《C++ OpenCV透视变换改进---直线拟合的应用》，通过RotatedRect旋转矩形获取到透视变换的4个点，再进行透视变换。结果昨天重新运行程序的时候发现透视变换后的图像坐标点是不对的，图像过完全不一样了。
在图像中测量物体的大小与计算从相机到物体之间的距离是相似的，在这两种情况下，我们需要定义一个比值，它测量每个给定指标的像素个数。
本文来自光头哥哥的博客【Measuring size of objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。
随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们对二叉树，二叉排序树的构建过程都很清楚，也知道二叉平衡树的概念，但是如何根据一个序列来构建平衡二叉树呢? 我们是通过在一棵平衡二叉树中依
http://www.cnblogs.com/self-control/archive/2013/01/18/2867022.html
翻翻网上没有 ATC 的中文教程，特献 ATC 的中文教程。大部分参考 ATC 的手册页，有增删。ATC 的确是一款锻炼一心多用能力的终端游戏，通过更改配置文件缩短更新时间可以让游戏变得很难。
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饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。
凸多边形：Convex polygon，non-self-intersecting polygon, simple polygon说的都是它（定义详见 wiki）。常见的凸多边形有：矩形、三角形等。
在在本文中，我们将探讨 “Flutter 中的旋转轮”。我们还将在flutter应用程序中使用「flutter_spinwheel」包来实现带有自定义选项的「Spinwheel」演示程序。
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 这里有10个数据可视化的案例，包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。 错误1.混乱的饼图分割 饼图，是最简单的图表之一。不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。 饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就
论文及源码地址：APAP项目入口 论文精读:【论文精读】As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。 通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！ 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统,让观众做尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然，并不是所有的设计师是数据可视化专家，这就是为什么大部分的图表看上
小编邀请您，先思考： 1 如何选择正确的图标视觉化数据？有哪些经验教训？ 数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，甚至完全背道而驰。 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统，让观众尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然
通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，或者更糟的是，完全背道而驰！
15.旋转选定目标后要回车一次，角度可以输入正负，正为顺时针。旋转时可以选择复制。
以前的文章《C++ OpenCV之透视变换》介绍过透视变换，当时主要是自己固定的变换坐标点，所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换，实现的思路通过检测主体的轮廓，使用外接矩形和多边形拟合的四个最边的点进行透视变换。
在翻以前oschina上写的博客的时候，看到这篇觉得还挺有趣的，就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
大数据文摘“可视化”专栏已经成立，如果您是专业人员，愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。回复“可视化”阅读系列文章。 数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！ 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信
Function translates and normalises a set of 2D homogeneous points so that their centroid is at the origin and their mean distance from the origin is sqrt(2). 将2d 齐次点的中心点坐标转移到原点，2d 齐次点和原点的平均距离为 2 \sqrt{2} 2 。
拆分在算法中是一个非常重要的思想，当你的数据集巨大时，你可以按照特定的规则将大数据拆分成小数据集，降低因数据量增长过大带来的问题。
画矩形 Canvas画矩形还是比较方便的，可以用fillrect，clearrect，strokerect，rect几种方法，各自间有点区别，先上代码： // html <canvas id="canvas" width="500" height="500" ></canvas> var canvas1 = document.getElementById("canvas"); var ctx = canvas1.getContext('2d'); ctx.strokeStyle = '#ff4444';
题目描述：输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下 4 X 4 矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字 1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.
大数据文摘作品 编译：Niki、吕征达、笪洁琼、Harry 在读本文之前，可以先自己试着从纸上画个圆圈。再回想一下，你是从上面开始画的还是下面呢？顺时针还是逆时针？ 在这些问题里，可能隐藏着你来自哪里的线索。 今年十一月，谷歌发布了一款叫“Quick,Draw!”的线上游戏，玩家需要在20秒内画出要求的图案，比如骆驼或洗衣机之类的。（游戏界面传送门：https://quickdraw.withgoogle.com/） 这个游戏的目的远不止让你开心，真正的初衷是运用这些草图让计算机学习人如何绘画。（意味深长啊
在之前的python opencv-有点意思同学讨论问题记录文章中，有讲过如何对图片进行裁剪和数据修改，主要是对矩阵进行操作。
OpenCV中积分图函数与应用 一：图像积分图概念 积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。积分图像是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法，这种算法主要优点是一旦积分图像首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检
第三个参数是一个bool变量，表示求得的凸包是顺时针方向还是逆时针方向，true是顺时针方向。
输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字， 例如，如果输入如下4 X 4矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.
自从退出中国的搜索引擎市场，谷歌大概无时不刻都想”卷土重来“。昨天，这家以搜索引擎著称的巨头公司用一款微信小程序“猜画小歌”占领了朋友圈“C位”，刷足存在感的同时，还顺便激发了身边一票“灵魂画手”。
基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在-1到1之间，所以特别容易量化比较结果，只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。
一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。 可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
那么对于 OpenGL 来说，那看不到的另外三个面完全可以不用绘制它，从而提高绘制的性能。
后来，生物学家又提出来昆虫趋光性这一假说来解释飞蛾扑火。不过，这个假说似乎也不成立。如果昆虫真的追逐光明，估计地球上早就没有昆虫了——它们应该齐刷刷整体移民到太阳或月亮上去了。
这周因为有些事情忙，挑了条 easy 难度的题。整个思路比较简单，算面积嘛，然后左右两边分别有两个游标，哪个低了哪个就往中间移动一格。复杂度 O(n)。
zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成元组，然后返回由这些元组的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。
单元网格的形成实际上属于有限元计算中的前处理部分，即确定单元节点信息，当模型较为复杂时，用户可在Abaqus、Ansys等大型商业有限元软件中进行建模，导出网格信息。
凸包指如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部，则称集合A是凸形的。简单点理解，就是一个多边型，没有凹的地方。凸包(凸壳)能包含点集中所有的点，凸包检测常应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制，它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函，有人说：“柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图）。” 关于饼状图被批评为可视化效果差，不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少，感兴趣的可以去搜一下。
掷色子的问题总会出现在概率课本中，老师们都喜欢拿这个耳熟能详的事件来举例子，但今天我们不讲概率，我们来用Python模拟掷色子。
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