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opencv remap matlab,如何使用OpenCV的remap函数?

remap()没有做的是获取源图像的坐标,变换点,然后插值。remap()所做的是,对于目的地图像中的每个像素,查找它来自源图像中的位置,然后分配一个插值值。...这就是remap()以这种方式工作的基本原因;它需要知道像素从哪里来,以便它可以看到要插值的相邻像素。...完整用例示例 下面是一个完整的代码示例,使用地面真值单应,手动扭曲像素位置,然后使用remap()从转换点映射图像。注意,这里我的单应式将true_dst转换为src。...然后使用remap()查找源图像中的这些点,并将它们映射到目标图像中。...dst = cv2.remap(src, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR) blended = cv2.addWeighted(true_dst, 0.5, dst, 0.5

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R语言可视化——REmap动态地图

今天开始,要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。 说起来,这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库,在业界地位首屈一指。...经过大神的努力,我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式,来调用Echarts核心功能,而不用亲自去学js代码,就可以创建动态地图可视化作品。...下面我们开始简单介绍REmap的主要功能: REmap包中涵盖有一组函数,我所知道并用过的有REmap、REmapB、REmapC、REmapH。...("lchiffon/REmap") #开发者/包名 library(REmap) #加载 REmap函数的作图理念与ggplot其实还是有雷同的,它也是将数据信息和美学信息分开表达,数据信息包含在数据表中...remap(mapdata, title = " ", subtitle = "", theme = get_theme("Dark")) 这是一个典型的REmap函数的结构,mapdata是我们所要展示的数据框格式数据集

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【北理&哈佛AI+医疗】多模态图学习的疾病关系提取

我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAPREMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中,然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。...应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱,关联关系为96,913个,文本数据集为124万句。...此外,REMAP利用文本信息推荐知识图谱中的新关系,比基于图的方法高出8.4%(准确性)和10.4% (F1-score)。...REMAP是一种融合结构化知识和文本信息的多模式疾病关系提取和分类方法。REMAP提供了一个灵活的神经体系结构,可以很容易地发现、访问和验证AI驱动的疾病概念之间的关系。...https://zitniklab.hms.harvard.edu/projects/REMAP/

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画个草原之旅路线图

一、找到轮子 说干就干,百度了许多包,有ggmap2(下载中国地图参数需要翻,有点无语),map(没找到几个介绍的文章)等,终于REmap出现在了我的面前。...REmap是一个基于Echarts http://echarts.baidu.com 的一个R包.主要的目的是为广大数据玩家提供一个简便的,可交互的地图数据可视化工具.目前托管在github, https...://github.com/lchiffon/REmap http://langdawei.com/REmap/2015/06/remap5 虽然最近百度口碑很烂,但是不得不说echarts是百度很大的成就...')#使用devtools安装REmap library(REmap)#加载 #建立起点和终点两个向量 origin<-c("南京","太原","呼和浩特", "包头","鄂尔多斯","呼和浩特","..., "包头","鄂尔多斯","呼和浩特","太原","济南","南京") #将上面这两列数据存储在一个数据框里面 dat = data.frame(origin,destination) out = remap

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