vue模态框弹窗动画 沃达尔 (Vodal) A Nice vue modal with animations. 带有动画的尼斯vue模态。...customMaskStyles object / custom mask styles 属性 类型 默认 描述 宽度 数 400 对话宽度 高度 数 240 对话高度 测量 串 像素 宽度和高度的度量...表演 布尔 假 是否显示对话框 面具 布尔 真正 是否戴面具 closeButton 布尔 真正 是否显示关闭按钮 closeOnEsc 布尔 假 按下esc时是否关闭对话框 closeOnClickMask...布尔 真正 单击蒙版时是否关闭对话框 动画 串 放大 动画类型 持续时间 数 300 动画时长 班级名称 串 / 容器的className customStyles 目的 / 自定义对话框样式 customMaskStyles...clickMask 单击蒙版时触发 动画类型 (Animation Types) zoom 放大 fade 褪色 flip 翻转 door 门 rotate 旋转 slideUp
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...旋转之后全图显示如下： ? 可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。...在OpenCV3.1.0中默认的插值算法是线性插值(INTER_LINEAR=1)。
本文来自于段力辉 译《OpenCV-Python 中文教程》 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，通过标识数字图像中亮度变化明显的点，来捕捉图像属性中的显著变化，包括深度上的不连续、表面方向的不连续.... ---- 二、OpenCV 中的 Canny 边界检测 在 OpenCV 中只需要一个函数： cv2.Canny()，就可以完成以上几步。让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一个参数是输入图像。.... ---- 三、OpenCV 中的轮廓 1、概念 轮廓可以简单认为成将连续的点（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。...在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。...• 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。
node_modules/vodal/rotate.css" 父组件 旋转弹出...-- 旋转弹出 --> import TCK from "...../components/TCKrotate";//导入子组件旋转弹出框 export default { name: "name", components: { TCK, },
大致介绍一下测试代码的原理：基于DAL模型，项目的原始连接为：https://github.com/ming71/DAL，采用数据集为HRSC2016。...1、对标签进行处理在处理原始ground-truth的时候调用Opencv的函数cv2.boxPoints()，生成了四个点的坐标的.txt文件，如下图?...表示的含义为，上下左右四个点的坐标，顺序为右下→左下→左上→右上。2、生成检测结果如下图所示?其中第一个表示类别，第二个表示分数，二到十表示旋转bounding box的四个坐标顶点。...接下来对坐标进行变换生成新的坐标如下：?将检测结果写入txt中如下：?3、计算mAP调用eval_map.py来计算旋转框的精度，在此函数中用标签和检测结果来计算，如下图：?...没有过的介绍代码细节，重在介绍整个评估的思路。读者设计好模型进行评估是最后只需要生成和原始HRSD2016大致一样的检测结果，对DAL的源代码进行大致修改就可以使用了。
所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。...图像旋转基本原理 旋转涉及到两个问题，一个是图像旋转之后的大小会发生改变，会产生背景，通过背景填充方式都是填充黑色，此外旋转还是产生像素的位置迁移，新的位置像素需要通过插值计算获得，常见的插值方式有最近邻...首先看旋转之后的图像宽高变化，如下图所示： ? ? 这个是正常的平面坐标系中的旋转矩阵，可以简写为： ?...是一个2x3的矩阵，但是在图像中左上角是原点，要实现围绕图像的中心位置旋转，M就要重新计算，所以OpenCV中的图像旋转矩阵为： ? 其中scale是表示矩阵支持旋转+放缩，这里可以把Scale=1。...第三列是图像旋转之后中心位置平移量。 函数支持 OpenCV中支持图像旋转的函数有两个，一个是直接支持旋转的函数，但是它支持的是90，180，270这样的特殊角度旋转。
在单阶段目标检测中，检测是一个单一的、完全统一的回归问题，它在一个完整的前向传递中同时处理分类和定位。因此，通常，单阶段网络更轻、更快且易于实现。...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
函数说明与基本操作 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： Rect.x 表示左上角点x的坐标 Rect.y 表示左上角点y的坐标 Rect.width 表示矩形的宽度 Rect.height 表示矩形的高度 Rect.area...、也可以计算并集得矩形框大小。...根据矩形框面积与坐标点 对得到不同矩框可以根据面积进行排序，得到不同排序方式得矩形，代码演示如下： // 升序，基于左上角x坐标排序 static bool compareRect_x(cv::Rect
BETWEEN 用以查询确定范围的值，这些值可以是数字，文本或日期 。 BETWEEN 运算符是闭区间的：包括开始 和 结束值 。...如下： 我有一个表只有4行数据： 用 between 查，是包含前后边界值的： not between 则是不包含前后边界的 补记： 日期边界问题，如:'2010-04-21 16:42:39',...2010-04-23 16:42:39' 如果用 between '2010-04-21' and '2010-04-23' ，这样'2010-04-23 16:42:39' 这条记录查不到 因为它的边界值是
（1）边界框 最常见的获取轮廓的外接矩形是边界框， 获取每个轮廓的边界框， 通过它可以得到与各个轮廓相对应的高度与宽度， 并能通过它计算出轮廓的纵横比。...调用该API会返回一个Rect对象实例，它是OpenCV关于矩形的数据结构， 从中可以得到外界矩形（边界框）的宽高， 然后就可以计算出轮廓的横纵比了。...（2）最小边界框 与上面边界框不同的是， 获取到的最小边界框有时候不是一个水平或者垂直的矩形， 而是一个旋转了一定角度的矩形， 但是最小外接矩形（最小边界框）能够更加真实地反映出轮廓的几何结构大小，...调用该API会返回一个RotatedRect对象实例， 它是OpenCV关于旋转矩形的数据结构， 其包含了旋转角度，矩形的宽、高及四个顶点等信息， 通过相关的API都可以查询获得， 绘制旋转矩形对象的时候...， 首先需要得到四个顶点， 然后通过OpenCV绘制直线的API来完成旋转矩形的绘制。
在AXI中，主要是三种猝发模式，FIXED，INCR，WRAP。前两种比较容易理解，第三种的边界计算如下。 ? WRAP猝发类似于INCR猝发。...在WRAP中，地址将根据SiZE递增，但是达到地址上限时，地址将换到地址下限。...在WRAP地址计算过程中有两个注意事项， 计算WRAP的地址上限 低位地址回旋到WRAP WRAP突发有限制： 起始地址必须与每次传输的大小对齐 突发长度必须为2、4、8或16个传输 计算方式如下：...0x38 + 0x4 = 0x3C Address_2 = Address_1 + Number_Bytes = 0x3C + 0x4 = 0x40 因为Address_2 == 0x40, 达到上边界...Number_Bytes = 0x38 + 4 = 0x3C Address_3 = Address_2 + Number_Bytes = 0x3C + 4 = 0x40 因为Address_3 == 0x40,达到上边界
以下是Python的代码实现： def print_diamond(size): if size % 2 == 0: raise ValueError("Size should...print(" "*(size//2-abs(i)) + "*"*(2*abs(i)+1)) # 测试 print_diamond(5) 解释一下代码： 第1~6行定义一个名为print_diamond的函数...，输入参数为菱形的大小。...第3行使用断言判断菱形的大小是一个奇数。因为菱形的中心点只会出现在奇数长度的情况下。 第4~5行循环遍历和输出，在每行前空出足够的“ ”和“*”元素。...以上函数可以实现在终端输出一个边界为 “*” 的菱形框。这里注意到函数中使用了一个断言来确保输入参数的正确性，以防在程序运行过程中发生不必要的错误。如果函数的输入参数不满足要求，则会抛出一个异常。
我们知道KL有3个优点:（1）可以成功捕获数据集中的模糊。边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。（1）在后处理过程中，所学的方差是有用的。...论文提出了VaR投票（方差投票）方法，即在非最大抑制（NMS）过程中，利用相邻位置的预测方差加权，对候选框的位置进行投票。(3)所学概率分布反映了边界框预测的不确定性水平。...通过Box std计算得到的KL损失函数反向传播修改Box中的坐标点位置和预测框的大小。这里用(x1,y1,x2,y2)代表预测边界框左上角和右下角的坐标。...所以，论文在预测边界框位置的基础上又预测了一个位置的分布，这里假设坐标是独立的，为了简单起见，使用了单变量的高斯函数，如公式2所示： 式子中边界框坐标表示为x，因为我们可以独立地优化每个坐标，Θ是一组可以学习的参数...我们来观察一下Figure 4： 图中，蓝色和灰色的高斯分布是我们的估计。橙色中的狄克拉函数是地面真值边界框的分布。当位置 估计不准确时，我们期望网络能够预测更大的方差σ²从而使Lreg更低（蓝色）。
文章目录 mysql between的边界范围 not between 的范围是不包含边界值 mysql between日期边界的问题留意 mysql between的边界范围 between 的范围是包含两边的边界值...eg： id between 3 and 7 等价与 id >=3 and id<=7 not between 的范围是不包含边界值 eg：id not between 3 and 7 等价与...FROM `test` where id NOT BETWEEN 3 and 7; 等价于 SELECT * FROM `test` where id7; mysql between日期边界的问题留意...边界问题： mysql， between 开始日期 AND 结束日期 包含开始日期，不包含结束日期 例如： BETWEEN '2018-01-22' AND '2018-01-30' 开始日期从
本文长度为2722字，预计阅读8分钟 前言 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。...现在的效果 从上面图可以看出，现在运行的透视变换中坐标点整个颠倒了，那就只能一个一个排查原因，通过程序跟踪后发现RotatedRect::points这个函数获取到的点的顺序不一样了。...首先保证代码没有修改过，中间OpenCV应该是升级过4.5.1的版本，由于没留以前的版本源码，所以不好分析是不是这个函数改过。那这里就不考虑源码的事了，直接分析下遇到的情况及怎么解决。 原因分析 ?...微卡智享 在RotatedRect成员函数中，points()函数求矩形的4个顶点；原来4个顶点在图形中的对应关系，可以看下图： ?...Opencv采用通用的图像坐标系，左上角为原点O(0,0)，X轴向右递增，Y轴向下递增，单位为像素。 矩形4个顶点位置的确定，是理解其它各变量的基础，其中p[0]点是关键。
首先，我们使用 OpenCV 的 EAST 文本检测器来检测图像中的文本。EAST 文本检测器将提供文本 ROI 的边界框坐标。...该函数： 使用基于深度学习的文本检测器来检测（不是识别）图像中的文本区域。 该文本检测器生成两个阵列，一个包括给定区域包含文本的概率，另一个阵列将该概率映射到输入图像中的边界框位置。...注意：完美情况下，旋转的边界框也在 rects 内，但是提取旋转边界框不利于解释本教程的概念。因此，我计算了水平的边界框矩形（把 angle 考虑在内）。...如果你想提取文本的旋转边界框输入 Tesseract，你可以在第 41 行获取 angle。...但是，在终端输出中，我们看到了一个注册商标 Unicode 符号，这里 Tesseract 可能被欺骗，因为 OpenCV EAST 文本检测器报告的边界框与标志牌后面的植物发生重叠。
UIBarMetricsDefault]; self.navigationController.navigationBar.shadowImage = [[UIImage alloc] init]; 去掉搜索框的边界黑线...in viewDidload： [self.textSearchBar setBackgroundImage:[[UIImage alloc] init]]; 去掉搜索框的文本输入框的阴影 in...stroryboard： 选中搜索框——右边in attribute inspector——View 在Tint的颜色栏中选择 clear color 參考链接： http://stackoverflow.com
本文主要是讨论旋转目标检测中anchor匹配机制的问题和一些思考。 论文地址：arxiv.org/abs/2012.0415....但是这会导致两个问题： 进一步加剧的正负样本不平衡。对于旋转目标检测而言，预设旋转anchor要额外引入角度先验，使得预设的anchor数目成倍增加。...直观来说，输出IoU能够直接反映预测框的定位能力，那么直接用输出IoU来反馈地选取正样本不就能实现分类回归的一致吗？但是进行实验发现，网络根本不能收敛。...为了证明我们的方法能够有效提取高质量的anchor，从而减少旋转目标检测中anchor的预设，缓和不平衡问题，我们在特征图每个位置仅仅使用了3个水平的anchor，文本检测由于目标宽高全都很常悬殊，采用...4.2 实验结果 4.2.1和其它sampling 方法比较 表中列举的都是自己复现的结果，采用各自论文的思想但是由于原论文都不是做旋转检测的，并不完全一致。值得一提的还是HAMbox。
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。...前提介绍 单目图像估计3-D检测框是目前自动驾驶研发流行的，单纯的2-D检测框无法在3-D空间去做规划控制，去年百度Apollo发布2.5版本特意提到这方面的解决方案。...Object Detection and SLAM without Prior Models, 6, 2018 从2-D边框和消失点产生3-D cuboid proposals，随后在单目视觉SLAM框架中优化...下图是路面假设下的车载坐标系和世界坐标系的关系： ? 这里介绍的是车载摄像头的旋转： ? 目标距离的估计类似Mobileye，如图： ?...以上就是文章的全部内容了，文章中涉及的论文较多，希望有兴趣的小伙伴可以将文章整理上传至我们的github组群中，与我们一起阅读！
在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了难以和容易样本分布对边界框回归的影响。...在CIoU和DIoU中，为了加速GIoU的收敛速度，CIoU通过进一步考虑GT框和 Anchor 框的宽高比来加速收敛，而DIoU通过归一化两个边界框的中心之间的距离来加速收敛。...SIoU进一步考虑连接两个边界框中心线的线的角度，并根据角度重新定义距离损失和形状损失，并将它们作为新的损失项添加到损失函数中，以实现最佳检测效果。...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。
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