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使用OpenCV测量图像物体之间距离

给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...然后,我们初始化用于绘制距离colors列表以及refObj变量,该变量将存储参考对象边界框、质心和pixels-per-metric值(看上一篇就明白pixels-per-metric具体定义,...下一个代码块负责绘制参考对象和当前检查对象轮廓,然后定义变量refCoords和objCoords,这样(1)最小包围矩阵坐标和(2)质心(x, y)坐标都包含在同一个数组: # draw the...然后,第12行计算参考位置和对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。...注意图像两个0.25美分完全平行,这意味着所有五个顶点之间距离均为6.1英寸。

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使用OpenCV测量图像物体之间距离

给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...然后,我们初始化用于绘制距离colors列表以及refObj变量,该变量将存储参考对象边界框、质心和pixels-per-metric值(看上一篇就明白pixels-per-metric具体定义,...下一个代码块负责绘制参考对象和当前检查对象轮廓,然后定义变量refCoords和objCoords,这样(1)最小包围矩阵坐标和(2)质心(x, y)坐标都包含在同一个数组: # draw the...然后,第12行计算参考位置和对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。...注意图像两个0.25美分完全平行,这意味着所有五个顶点之间距离均为6.1英寸。

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Java获取年份月份方法

正确地处理日期时间对于确保应用程序准确性和可靠性至关重要。 1.2 文章目的与读者对象 本文旨在介绍Java获取年份和月份常用方法,并提供实际代码示例。...因此,在Java 8及以后版本,推荐使用java.time包来处理日期和时间。 3. 获取年份和月份基础方法 在Java,获取当前年份和月份可以通过多种方式实现。...可以使用java.time.Period类来计算两个LocalDate对象之间差异,包括年、月、日等。...在示例,我们使用了相同DateTimeFormatter实例来进行解析,并捕获可能发生解析异常。 计算月份差:Period.between方法用于计算两个日期之间差异。...5.1 日历应用年份月份显示 在日历应用,通常需要显示当前年份和月份。以下是一个简单日历应用示例,展示如何使用LocalDate来获取并显示当前年份和月份。

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程序员之间距离是怎么拉开

程序员之间距离是怎么拉开 农历新年假期结束,很多朋友今天开工,这里祝大家开工大吉,新年事业步步高升,更进步一步逼近梦想。 第一篇就从程序员人个精进开始吧。...更关键是8小时自由时间,其中包括了时常通勤,吃喝拉撒,端茶倒水,发呆偷懒,阅读上网等。如果能将这八小时来好好利用起来,人与人之前距离,在毕业一两年之内就可以看到比较明显差距。...对待编码外杂事 随着工作年限增长,你会发现你专注写编码时间会越来越少,总有各种各样问题会打断你,使你处在一个不断切换工作场景,工作上下文环境,很难有持续大片时间来完成一件事。...从每一次培训、评审、交流、沟通获取到自己需要掌握东西,这也是提升代码之外软技能一个很好途径,要以很好锻炼自身沟通能力、协作能力、理解分析能力。...这些都不是一蹴而就,都需要长期积累、练习才能很好掌握,而我们不应该拒绝每一次成长机会。

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4种方法实现ggplot2aes()变量替换

介绍 ggplot2里aes()可以用tidyselect风格去选择变量做映射绘图,那么这种情况下如何实现「变量替换」呢? 首先说下我为什么要实现「变量替换」。...我目前实际需求就是,分析代码+绘图代码篇幅太长,在封装流程时候我想要把变量提到前面,通过替换一个变量来避免后面多次修改替换变量。 方法与演示 有!!as.name()、get()、!!...sym()和.data[[]] 共计四种有效方法在aes()实现变量替换。...代码演示如下: library(ggplot2) # 创建一个包含变量数据框 data <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 20, 30,...40), group = c("A", "A", "B", "B") ) # 定义一个变量,用于替换图形属性 color_var <- "group" # 使用变量替换创建散点图 ggplot

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计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例

计算Python Numpy向量之间欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square...(vec1 – vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 – vec2) 补充知识:Python中计算两个数据点之间欧式距离,一个点到数据集中其他点距离之和...如下所示: 计算数两个数据点之间欧式距离 import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array...[:, 0], all_points[:, 1], 'b.') pl.show() 在jupyter 运输代码输出结果如下: ?...0.5) 以上这篇计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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php如何计算两坐标点之间距离

本文实例为大家分享了php计算两坐标点之间距离实现代码,供大家参考,具体内容如下 地球上两个点之间,可近可远。 当比较近时候,可以忽略球面因素,当做是一个平面,这样就有了两种计算方法。...//两点间距离比较近 function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //地球半径m $lat1...$theta)); if ($dist < 0 ) { $dist += M_PI; } return $dist = $dist * $radius; } 小编再为大家分享一段php坐标之间距离求解代码...php define('EARTH_RADIUS', 6378.137);//地球半径 define('PI', 3.1415926); /** * 计算两组经纬度坐标 之间距离.../米 以上就是本文全部内容,希望对大家学习有所帮助。

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NLP笔记:浅谈字符串之间距离

汉明距离 汉明距离(Hamming Distance)算是计算文本相似度最简单方式,他考察是等长字符串之间距离,其具体定义就是两字符串之间相同字符个数。...因此,显而易见,较之汉明距离,他不受句长限制,允许两字符串不同长度,但是它受到顺序影响,当两个句子意思大致相同但是有两个子串位置相反时,就会导致问题,比如不但...而且...这样内容。...4. jaccard距离 在大多数情况下,编辑距离事实上足够用于比较字符串之间相似度了,但是,编辑距离还是存在一定缺陷,一个典型例子就是它依赖于顺序,这就导致一些语义相同但是顺序不同文本就会遭到误判...,针对这样数据,jaccard距离相对而言会是一个更好判断方法,他是顺序无关,只考虑两个字符串之间token重合率。...,那么bleu、rouge等指标也可以用于评估两个字符串之间距离

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如何计算经纬度之间距离_根据经纬度算距离

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 用php计算两个指定经纬度地点之间距离,代码: /** *求两个已知经纬度之间距离,单位为米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1...,lat2 纬度 *@return float 距离,单位米 *@edit www.jbxue.com **/ function getdistance(lng1,lat1,lng2,lat2){ /...> 举例,“上海市延安西路2055弄”到“上海市静安寺”距离: 上海市延安西路2055弄 经纬度:31.2014966,121.40233369999998 上海市静安寺 经纬度:31.22323799999999,121.44552099999998...几乎接近真实距离了,看来用php计算两个经纬度地点之间距离,还是靠谱,呵呵。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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你与一份好简历之间距离

每年年初都是企业招聘旺季,对应三四月份绝对跳槽、找工作好时机,业内经常称呼这两个月为金三银四。实力雄厚的人,那个月找工作问题都不大,但是也会尽量挑选个好时机,能有更多选择。...简历上排版也要稍微注意下,比如必要间距可以让阅读者更加清晰阅读,英文、数字与中文之间加一个空格,不要有错别字。...注意,尽量挑自己参与程度多,上线,如果你提到项目经验是市场有点名气,积累一定用户,那印象是很不错。...投递简历邮件正文,最好能简单介绍下自己以及自己优点,很多人投递简历就是直接附件上带个简历就完事了,一个小细节也会会留个好印象。...白话TCP为什么需要进行三次握手 有趣8个IT冷知识 Java性能优化50个细节(珍藏版) 设计电商平台优惠券系统 一个对话让你明白架构师是做什么? 教你一招用 IDE 编程提升效率骚操作!

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爬虫滑块计算图片之间距离更加精确

1.思路 原先图片匹配一般都是缺口匹配全图 优化点: 1.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率 2.移动后再进行2次匹配计算距离 2.代码 #.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率...blockBox * 1.0).astype(np.float32) backgroundROI = (backgroundROI * 1.0).astype(np.float32) ##使用cv...cv.minMaxLoc(res) print("loc==", loc[3][0]) locs = (loc[3][0]) return locs #移动前获取滑块那部分页面上图片用...selenium截图形式 driver.find_elements_by_xpath('//*[@class="yidun_bg-img"]')[1].screenshot('0.png') bg_act...x1 = int(x1*scale) print("x1x2=", x1, x2) #部分代码 ActionChains(滑块元素).move_by_offset(xoffset= 移动上面生成距离

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GJK算法计算凸多边形之间距离

缘起 《你被追尾了续》我们学习了 GJK 碰撞检测算法. 但其实 GJK 算法发明出来初衷是计算凸多边形之间距离. 所以我们来学习一下这种算法....如果 shape1 或者 shape2 中有一个是曲边,则最后 dc 和 da 之间距离差可能就不是 0 了....一般情况下,我们都会先做碰撞检测,然后再求他们之间距离 还有一个有趣问题是,我们已经能求出两个凸多边形距离了,那么你能更进一步求出产生这个距离那对点吗?...而求两根线段之间最短距离实现点对就很简单了. 以下面一道经典题目来证明上面的算法正确....题目概述 给定两个不相交凸多边形,求其之间最近距离 时限 1000ms 64MB 输入 第一行正整数N,M,代表两个凸多边形顶点数,其后N行,每行两个浮点数x,y,描述多边形1一个点坐标,其后

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用FaceNet模型计算人脸之间距离(TensorFlow)

128维特征向量,从而通过计算特征向量之间欧氏距离来得到人脸相似程度。...而这篇文章他们提出了一个方法系统叫作FaceNet,它直接学习图像到欧式空间上点映射,其中呢,两张图像所对应特征欧式空间上距离直接对应着两个图像是否相似。...人脸之间距离 如上图所示,直接得出不同人脸图片之间距离,通过距离就可以判断是否是同一个人,阈值大概在1.1左右。...代码 这里我们需要FaceNet官方github获取到facenet.py文件以供调用,需要注意是其github文件一直在更新,我参考很多代码中用到facenet.py文件里方法居然有的存在有的不存在...image_name1:第一张人脸图图片名 image_name2:第二张人脸图图片名 实验 给两个不同人的人脸图片,得到结果如下: 终端运行输出 如果比较两个相同的人脸图片,得到距离会是零点几

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字面量,常量和变量之间区别?

经常看到这三者,基本每天作为一个程序媛我,都和这三者在打着交道。之前每个都会使用,但是这样来区别三者之间关系还是第一次。从定义到实际例子,这次全面搞清楚,以后就省定义混淆。...像常量啊,变量啊, 字面量 在计算机科学,字面量(literal)是用于表达源代码中一个固定值表示法(notation)。...; // str 为变量,hello world!为字面量 变量 有些数据在程序运行可以变化或者被赋值,这称为变量。...int a; //变量 常量 有些数据可以在程序使用之前预先设定并在整个运行过程没有变化,这称为常量。...const int b = 10; //b为常量,10为字面量 变量与常量区别 它们在内存存储方式是一样。只是常量不允许改变,就像只读文件一样。

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相约1999:种面积关系和距离衰减之间关系

很早之前就知道种面积关系(Species-Areare lationship, SAR)和距离衰减关系(Distance-Decay relationship, DDR)两者存在定量关系,是一直不知道公式是如何推导...今天正好又看到一篇这样文章,遂一探究竟。 本文公式太多,在编辑器编辑非常不便,因此采用截图方式呈现。...概念: 公式推导: Nature(2004)公式来源为1999年一篇Oikos: 文章证明了在小尺度上(1 ~ 10 m),SAR参数可以独立估计;在大尺度上(1 ~ 104 m),参数z存在尺度依赖性...可以看到公式4虽然被后续广泛使用,但是其是有很多限制条件。如要满足不同A等大,z在D范围内不变,且需要是大尺度,即z(A)≠z(D2)。...而且公式z其实是z(D2),但是大家用时候通常用是采样范围内z,即z(D)。 文章其他内容: 文章具体结果略过。 相关文章: 1.

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