经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
WinForm中的Matrix是一个矩阵类，用于表示二维矩阵。它属于System.Drawing命名空间下的Matrix类。Matrix类表示一个二维仿射变换矩阵，其中包含有关旋转、平移、缩放和倾斜的信息。这个类可以用于WinForm中的图形变换、图形绘制以及几何计算等方面。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
实时协作涉及多个用户在共同任务或项目上进行动态和即时的互动。与旧的协作方法不同，实时协作允许团队成员即时贡献、编辑和查看变更。这种即时同步促进了团队的凝聚力，并加快了决策过程，使其成为当代工作流程中不可或缺的工具。引入实时协作功能带来了许多好处：
由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。
前言 发现大家对于我从 json 文件中直接操作节点属性来控制界面的动态变化感到比较好奇，所以这篇就针对数据绑定以及如何使用这些绑定的数据做一篇说明，我写了一个简单的例子，基于机房工控的服务器上设备的
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
将"huahua.txt"文件保存到工作目录（Rproject管理项目的工作目录）
其中，左侧是Robert算子的X方向梯度、右侧是Y方向梯度。 自定义Robert算子实现如下：
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形。SVG的几个特点
由于数组可以是多维的，而顺序存储结构是一维的，因此数组中数据的存储要制定一个先后次序。
版权提示：本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059，素材也都取自这里，本文仅做部分修改。
之前有说到，在 React 中渲染列表的时候，要给每一个数据加一个 key 值，赋予一个确定的标示，而且也详细描述了如何给一个标示，方法知道了，那么为什么要这么做呢？
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形，除了 IE8 之前的版本外，绝大部分浏览器都支持 SVG，可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
本系列 D3.js 数据可视化文章是古柳按照自己想写的逻辑来写的，可能和网上的教程都不太一样，至于会写多少篇、写成什么样，古柳也完全心里没数，虽然是奔着初学者也能轻松看懂的目标去的，但真的大家看完觉得有什么感受，古柳也不清楚，所以希望大家多多反馈，后续文章能改进的也继续改进，并且有机会的话基于这个系列再出个视频教程，但那是后话了。
HTML5 是一个新兴标准，它正在以越来越快的速度替代久经考验的 HTML4。HTML5 是一个 W3C “工作草案” — 意味着它仍然处于开发阶段 — 它包含丰富的元素和属性，它们都支持现行的 HTML 4.01 版本规范。它还引入了几个新元素和属性，它们适用许多使用 web 页面的领域 — 音频、视频、图形、数据存储、内容呈现，等等。本文主要关注图形方面的增强：canvas。 新的 HTML5 canvas 是一个原生 HTML 绘图簿，用于 JavaScript 代码，不使用第三方工具。跨所有 web 浏览器的完整 HTML5 支持还没有完成，但在新兴的支持中，canvas 已经可以在几乎所有现代浏览器上良好运行了，但 Windows® Internet Explorer® 除外。幸运的是，一个解决方案已经出现，将 Internet Explorer 也包含进来。 本质上，canvas 元素是一个白板，直到您在它上面 “绘制” 一些可视内容。与拥有各种画笔的艺术家不同，您使用不同的方法在 canvas 上作画。您甚至可以在 canvas 上创建并操作动画，这不是使用画笔和油彩所能够实现的。
在html5中出现了许多新的特性，绘画功能就是其中之一。由于html5新增的这些新特性，所以也在逐渐取代Flash，毕竟Flash比较占用内存，也经常性奔溃。
使用 Canvas 做图形编辑器时，我们需要自己维护自己的图形树，来保存图形的信息，并定义元素之间的关系。
无论学习什么，实践都非常重要。如果打算学习OpenCV、Numpy等Python库，那么这简单的12行代码很适合实践并体验这些库的实时使用。
在网页设计中，色彩是一个非常重要的元素，它能够影响用户的情感体验，也能够传达网站的品牌形象。因此，如何选择合适的颜色，成为了每个网页设计师必须面对的问题。而在实际的开发中，我们需要根据图片的主色调来选择合适的配色方案，因此我们会使用一些方法或工具来识别当前图片分布的颜色值。
NumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
通过前三章的学习，你几乎可以绘制出任何图形了，但是却不会画一条虚线，也是够惨的。今天的内容很简单，只简绍3个属性和1个方法，准备好了吗？
相信很多人第一次接触epoch时，都会有疑惑，这个词在EEG中到底指的是什么。 下面将详细说明一下。
经过上次对基本元素和工具的学习（AI科研绘图（一）：零基础入门和基本图形绘制），我们基本上掌握了最常用和基础的工具的用法。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
Canvas又称为“画布”，是HTML5的核心技术之一，通常说的Canvas技术，指的就是使用Canvas元素结合JavaScript来绘制各种图形的技术。
【导读】这里是numpy教程的基础部分，涵盖了使用numpy的ndarrays执行数据操作和分析的一些操作。众所周知，Numpy是Python中最基本和最强大的科学计算和数据处理软件包，下面是关于专知
data()的工作过程： data()能将数组各项分别绑定到选择集的各元素上，并且能指定绑定的规则。当数组长度与元素数量不一致时，data()也能够处理。当数组长度大于元素数量时，为多余数据预留元素位置，以便将来插入新元素；当数组长度小于元素数量时，能够获取多余元素的位置，以便将来删除。 在D3中，根据数组长度和元素数量的关系，分别把各种情况归纳如下：
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
Diabates是名义变量，Status是顺序变量，二者都是分类变量，R中称为因子
前面我们在写爬取豆瓣读书内容示例中提到了XPath，本文就详细介绍下在爬虫中如何使用XPath选择器，掌握本文中的内容，将解决98%在爬虫中利用XPath提取元素的需求。 一、XPath简介 XPat
EasyX 是针对 C++ 的图形库，可以帮助 C/C++ 初学者快速上手图形和游戏编程。
在python语言中，通过文件、摄像头获取数据，并不是什么难事。但对于浏览器来说，出于安全的考虑，并不能直接访问本地文件，至于访问摄像头、麦克风这样的硬件设备，只是从HTML5才开始得到支持。本文就如果获取数据展开讨论，看看在浏览器中提取数据有哪些方法。
原文 https://mux.com/blog/canvas-adding-filters-and-more-to-video-using-just-a-browser/
E-R图又称实体关系图，是一种提供了实体，属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。通俗点讲就是，当我们理解了实际问题的需求之后，需要用一种方法来表示这种需求，概念模型就是用来描述这种需求。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://louluan.blog.csdn.net/article/details/38490589
最近在做网页版图片处理相关的项目，也算是初入了 canvas 的坑。项目需求中有一个给图片添加水印的功能。我们知道，在浏览器端实现图片添加水印功能，通常的做法就是使用 canvas 的 drawImage 方法。对于普通的合成（比如一张底图和一张 PNG 水印图片合成）来说，其大致实现原理如下：
在 canvas 中可以使用 context.drawImage(image,dx,dy) 方法将图片绘制在 canvas 上。将图片绘制上去后，还可以使用 context.getImageData(sx, sy, sw, sh) 方法获取 canvas 区域隐含的像素数据，该方法返回一个 ImageData 对象，里面包含的是 canvas 像素信息。
若无特殊说明，所推送问答均来自于MATLAB Answers、Stack Overflow、matlab中文论坛、matlab中国论坛、matlab技术论坛、小木虫、CSDN以及百度贴吧等，不再作专门的参考资料来源声明。
相信各位写文章的朋友平时肯定都有画图的需求，笔者平时用的是一个在线的手绘风格白板--excalidraw，使用体验上没的说，但是有一个问题，不能云端保存，不过好消息它是开源的，所以笔者就在想要不要基于它做一个支持云端保存的，于是三下两除二写了几个接口就完成了--小白板，虽然功能完成了，但是坏消息是excalidraw是基于React的，而且代码量很庞大，对于笔者这种常年写Vue的人来说不是很友好，另外也无法在Vue项目上使用，于是闲着也是闲着，笔者就花了差不多一个月的业余时间来做了一个草率版的，框架无关，先来一睹为快：
这个属性影响到 canvas 里所有图形的透明度，有效的值范围是 0.0 （完全透明）到 1.0（完全不透明），默认是 1.0。
近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者，基于 JavaScript 开发，项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来，不断受到好评，在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展，D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是（Data-Driven Documents），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。
Halcon例程中有一个焊点检测例程ball.hdev，大家可以在例程中搜索查看，如下是实例使用的测试图和运行结果图：
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说，等高线的任意2个后续点(x1，y1)和(x2，y2)将是水平、垂直或对角线邻居，即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段，只留下它们的端点。例如，一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
如果想将默认缩放操作设置为“中心缩放”，只需将 centeredScaling 属性设置为 true 即可。
上一篇我做了一个在线白板！给大家介绍了一下矩形的绘制、选中、拖动、旋转、伸缩，以及放大缩小、网格模式、导出图片等功能，本文继续为各位介绍一下箭头的绘制、自由书写、文字的绘制，以及如何按比例缩放文字图片等这些需要固定长宽比例的图形、如何缩放自由书写折线这些由多个点构成的元素。
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
