用SRect结构类型来描述矩形，其中包含p1和p2两个SPoint成员分别表示矩形对角线上的两个点。...编写判断两个矩形是否重叠的函数bool isoverlap(const SRect &rect1, const SRect &rect2)。...主函数输入两个矩形，调用isoverlap函数判断是否重叠。 输入 判断次数 矩形1的对角线顶点坐标x1、y1、x2、y2 矩形2的对角线顶点坐标x1、y1、x2、y2 .........输出 是否重叠 输入样例1 3 1 5 2 9 1 3 2 4 5 6 7 8 5 7 7 9 2 5 1 0 9 4 2 9 输出样例1 not overlapped overlapped...完了之后怎么知道重不重叠呢？ 判断不重叠应该更方便一些，那什么情况下两个矩阵不重叠？
题目 给出两个图像 A 和 B ，A 和 B 为大小相同的二维正方形矩阵。（并且为二进制矩阵，只包含0和1）。...我们转换其中一个图像，向左，右，上，或下滑动任何数量的单位，并把它放在另一个图像的上面。 之后，该转换的重叠是指两个图像都具有 1 的位置的数目。 （请注意，转换不包括向任何方向旋转。）...最大可能的重叠是什么？...解题 注意题目的意思不是说循环每个位置都要比较，只比较重叠的部分 记录偏移组合情况下，AB都为1的个数 最后遍历所有的偏移情况，取最大的 时间复杂度 O(n4)O(n^4)O(n4) class Solution
DOCTYPE html> HTML5网页中的文本和图像 网页中的文本分为两大类：一是普通文本；二是特殊文本字符； 半角大的空白 全角大的空白 不断行的空白格 文本的特殊样式： 我是粗体文字 我是强调文字 我是加强调文字... 我是倾斜文本，HTML中重要文本和倾斜文本都已经过时，需要CSS实现，CSS实现页面样式更加精细 我是上标上标 <p
另外发现，这种策略可用于许多场景，特别是当 数据量较少 或者 不适合对原图进行缩放时尤其适用（缩放通常使用插值算法，主流的插值算法如双线性插值具有低通滤波的性质，会使得图像的高频分量受损，从而造成图像轮廓和边缘等细节损失...（随机切片 i） patch中心位置根据其尺寸在图像内部随机选取，确定中心位置后，再根据各边长就可以确定patch的左上和右下两个顶点坐标。...（按序切片 iii） 5 将切片重构成图像 将图像切片后，模型是对切片进行预测的，那么通常我们需要将这些切片的预测结果重新组合成整张图像对应的预测结果以方便评估和展示。...预测结果的重组与切片重组成图像的原理类似，这里就切片重组进行源码解析。 （切片重组 i） 在上一节提到，切片之间可能存在重叠部分，而重叠部分的像素值，我们通常取平均值。...（切片重组 ii） 注意，并不是将切片直接放入图像对应位置，而是使用求和（下图中 img +=、weights +=），就是因为切片之间可能存在重叠的部分，我们需要对这些部分求均值。
R-ggrepel简介 R-ggrepel（https://ggrepel.slowkow.com/）是R绘图包中专门解决文本重叠的第三方包，完美兼容ggplot2 ，使得绘制大数据标注重叠问题得以解决...包，算是 Python绘图体系中解决文本重叠问题较好的第三方库。...only_move：字典型，用于指定文本标签与不同对象发生遮挡时的位移策略，可选择'points'、'text'和'objects'，对应值可选'xy'、'x'、'y'，分别代表竖直和水平方向均调整、只调整水平方向以及只调整竖直方向...和matplotlib 的ax.annotate()使用相似。 save_steps：bool型，用于决定是否保存记录迭代过程中各轮的帧图像，默认为False。...可视化案例 我们使用一个具体涉及到文本重叠的可视化作品制作过程来对比两种方法，下面直接给出代码 ? ?
然而，由于人工记录可能有误，导致数据可能会出现重叠，例如图1中的单元格B2和C4中的值、单元格C2和B3中的值。我们要找出这些存在重叠的数据，并指出桩号，以便于重新测量校正。...可以在单元格D2中输入数组公式： ="重叠桩号：" &MIN(IF((B3:$B$11=B2)>0,(A3:$A$11))) 并向下拖拉，如下图2所示。 ?...图2 图2中列D数据中的0表示该桩号没有重叠，而非0的数字指出了该桩号存在重叠。...公式很简单，将列B中的数据与列C中相应单元格中的数据比较，将列C中的数据与列B中相应单元格中的数据比较，两个比较得出的结果相乘，得到由1/0组成的数组，然后判断数组中的元素是否大于0，得到由TRUE/FALSE
"; ctx.stroke(); ctx.fillStyle="rgba(0,0,0,0.2)"; ctx.fill(); //填充样式和填充完毕
概述 模态，作为数据展现的一种方式，涵盖了诸如图像、文本、声音以及点云等多种类型。而多模态学习，则是一种让模型能够同时驾驭并融合多种这类数据形式的技术，它对于提升模型的预测精度和适应能力大有裨益。...这两个编码器分别将图像和文本数据转化为特定的表示形式，并通过一个线性变换过程，将这些表示映射到一个共享的多模态嵌入空间中。...在训练过程中，CLIP通过同时优化图像编码器和文本编码器，力求最大化一个批次中N对真实匹配的图像与文本嵌入之间的余弦相似度。这种相似度度量成为了评估图像与文本之间匹配程度的关键指标。...演示效果 核心逻辑 将图片和文本分别通过图像编码器和文本编码器得到特征I_f与T_f； 之后通过线性投影，将特征转换到多模态嵌入空间的向量I_E与T_e； 最后计算图像文本对之间的相似度，以及交叉熵损失..., axis=0) loss_t = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=1) loss = (loss_i + loss_t)/2 使用方式 修改文字和图像
特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...导入必要的库：我们导入了 PIL 和 pytesseract。...加载图像：使用 PIL 的 Image.open() 函数加载图像。 文本识别：使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。...希望本文能帮助大家在实际工作中更高效地处理图像和文本数据。
圆和矩形是否有重叠 给你一个以 (radius, x_center, y_center) 表示的圆和一个与坐标轴平行的矩形 (x1, y1, x2, y2)，其中 (x1, y1) 是矩形左下角的坐标，...如果圆和矩形有重叠的部分，请你返回 True ，否则返回 False 。 换句话说，请你检测是否 存在 点 (xi, yi) ，它既在圆上也在矩形上（两者都包括点落在边界上的情况）。 示例 1： ?...输入：radius = 1, x_center = 0, y_center = 0, x1 = 1, y1 = -1, x2 = 3, y2 = 1 输出：true 解释：圆和矩形有公共点 (1,0)...1 <= radius <= 2000 -10^4 <= x_center, y_center, x1, y1, x2, y2 <= 10^4 x1 < x2 y1 < y2 判断圆心到正方形中心距离是否大于等于正方形对角线一半
tkinter同时使用图像与文本 compound: 指定文本(text)与图像(bitmap(内置图)/image(自定义图片)是如何在Label上显示,当指定image/bitmap时，会显示图像或自定义图片...left: 图像居左 right: 图像居右 top: 图像居上 bottom: 图像居下 center: 文件覆盖在图像上 bitmap/image : 显示在Label上的图像 text...: 显示在Label上的文本 示例: from tkinter import * root = Tk() root.title('tkinter') # 图像居下 label1 = Label(root..., fg='red', bg='blue', text='botton', compound='bottom', bitmap='error') # 图像居上 label2 = Label(root,... fg='red', bg='yellow', text='top', compound='top', bitmap='error') # 图像居右 label3 = Label(root, fg='
OCR文本图像合成工具 问题 ---- 在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。...但是一般而言，实际情况是构建的文本字典中，每个字至少要出现200次才能有好的识别效果，因此，先对所有的label进行单字统计，看每个字出现的个数是否超过200次，如果不满足，则需要进一步收集数据。...数据来源有两种： 真实数据：通过真实数据去截取图片或者人工标注 生成数据：通过文本去生成对应的文本图片 真实数据的收集是比较费事费力的，因此可以使用一些生成数据的工具来无限量的生成想要的数据。...，文件中是一行行的文本，可以指定生成的图片内容； -c, --count：设置 生成的图片数量 -l, --language：设定生成的文本语言 -t, --thread_count：设定线程个数，加快生成速度...20， 图片像素值高度为64，使用32线程去生成 参考 ---- OCR-文本图像合成工具 OCR训练数据生成方法 GAN+文本生成：让文本以假乱真 GAN之根据文本描述生成图像 ocr文本合成 SynthText
图像表示 这个是一个手写数字识别的问题。左边是一个图像，右边是一个二维矩阵(14*14)，每一个矩阵对应的位置是一个像素值，在这里白色代表。...往下看，都是用placeholder来初始化参数，看具体参数值： x的表示：数据类型、批大小、图像宽度和高度，图片深度(灰度图是没有通道，只有两个为宽和高，彩色为RGB，为3个通道，变成了三维数组)。...y的表示：这里说一下和x不一样的地方，class_size类别数目，分成几个类别。 定义一个名称：input和output。...文本表示 TF is best 文本符号 -> 数值向量 # 输入数据，文本序列 x = tf.placeholder(tf.int32, # 数据类型 [batch_size,...小结 图片的输入表示 文本的输入表示
针对重叠的图像分割是非常具有挑战的，正好之前一起工作过的同事跟我一起讨论了关于这方面的问题，我首先想到的就是用分水岭来进行分割。...下面我将结合他提供的细胞图像来实现分水岭分割算法的实现。 ?...1、RGB2HSV空间变换 首先我们观察图像可以看到背景是白色，而我们期望的目标颜色有深有浅，而且颜色也不一样，所以直接将RGB转成HSV，分割出白色区域然后再取反即可。...2、形态学闭操作 因为分割的图像中间会有一些空洞，我们用形态学闭操作来弥补这个缺陷。
gImageReader：一个跨平台的 Tesseract OCR 前端 为了简化事情，gImageReader 在从 PDF 文件或包含任何类型文本的图像中提取文本时非常方便。...以列表总结下功能，这里是你可以用它做的事情： 从磁盘、扫描设备、剪贴板和截图中添加 PDF 文档和图像 能够旋转图像 常用的图像控制，用于调整亮度、对比度和分辨率。...直接通过应用扫描图像 能够一次性处理多个图像或文件 手动或自动识别区域定义 识别纯文本或 hOCR 文档 编辑器显示识别的文本 可对对提取的文本进行拼写检查 从 hOCR 文件转换/导出为 PDF 文件...所有的仓库和包的链接都可以在他们的 GitHub 页面中找到。 gImageReader 使用经验 当你需要从图像中提取文本时，gImageReader 是一个相当有用的工具。...所以，你需要亲自尝试一下，看看它是否对你而言工作良好。我在 Linux Mint 20.1（基于 Ubuntu 20.04）上试过。
文本到图像(Text-to-Image, TTI)是深度学习的新兴学科之一，专注于从基本文本表示生成图像。...1)挑战:TTI模型高度依赖文本和可视化分析技术，尽管近年来它们取得了很大进展，但要实现主流方法，仍有很多工作要做。从这个角度来看，TTI模型的功能通常会受到底层文本分析和图像生成模型的具体限制。...第一个鉴别器尝试评估生成的边界框是否与给定的句子相对应，而第二个鉴别器做同样的工作来评估边界框与形状之间的对应关系。...·object - wise Discriminator:该Discriminator使用一组边界框和对象标签作为输入，并尝试确定生成的图像是否与原始描述相对应。...只要看看生成的图像的质量和它们与原始句子的对应关系就知道了。 创建给定叙述的视觉表示的能力将是下一代文本和图像分析深度学习模型的一个重要重点。
如何评估一个算法是否有效 思路：构建一个可以重复使用的数据集，并且定义测量办法，来衡量结果。...当尝试去找更多的文档的时候，那也会查找更多的文件，精度随之降低 从实用性来讲，用户使用一般只看返回结果的第一屏【一般是10】，那么可以在这个范围内来衡量【前10】的准确率 可以使用PR曲线来衡量精度和召回率的关系...通常相同的召回率，精度越高越好，但是如果A/B两条曲线存在交点，这时候就要根据系统自己的使用场景，是关心高召回率还是高精度来选择 F-measure 组合Precision和recall,来衡量算法的有效性...来衡量，想让整体的查询最好，就用MAP 单个排序衡量 有的查询结果只有1个结果，比如想知道某个网站的主页，使用排序位置的倒数更好，当排在后面的时候，衡量结果越小，更直观 多层次相关性判断 每个查询结果和查询的关键字的相关性程度是不一样的
引言 WonderJourney是斯坦福大学和谷歌联合开发的一个项目，它能够根据用户提供的文本或图片自动生成一系列连续的3D场景。...用户引导旅程： 用户通过文本描述如诗歌或故事摘要来指导旅程的生成。 工作原理 场景描述生成： 使用大型语言模型（LLM）自动生成场景的文本描述。...文本驱动的视觉生成： 根据LLM描述，使用文本驱动的视觉生成模块创建彩色点云的3D场景。 视觉验证： 利用视觉语言模型（VLM）确保生成场景的连贯性和视觉效果。...结语 WonderJourney为用户提供了一种全新的探索虚拟世界的方式，通过技术创新将文本和图像转化为引人入胜的3D旅程体验。
基于近年来图像处理和语言理解方面的技术突破，融合图像和文本处理的多模态任务获得了广泛的关注并取得了相当大的成功，例如基于视觉的指代表达理解和短语定位、图像和视频字幕生成、视觉问答（VQA）、基于文本的图像生成...文本编码器由RNN或者Bi-LSTM组成，生成器可以做成堆叠结构或者单阶段生成结构，主要用于在满足文本信息语义的基础上生成图像，鉴别器用于鉴别生成器生成的图像是否为真和是否符合文本语义。...训练后，在处理文本图像生成类任务时，模型会通过计算一个Caption Score对生成图像进行排序，从而选择与文本最为匹配的图像作为结果：如CogViewTransformer和CLIP结合。...对比模型可以给来自同一对的图像和文本产生高相似度得分，而对不匹配的文本和图像产生低分。...CLIP可以理解成一种多模态pretrain 方式，为文本和图像在特征域进行对齐。
在这其中，图像 - 文本数据集发挥着至关重要的作用，在图像理解、文本生成和图像检索等多个领域发挥着关键作用。...然而，现有的图像描述数据集主要来源于网络抓取和人工标注，存在着质量参差不齐、细节缺失、描述噪音多等问题。尽管人类可以为图像提供详细的描述，但高昂的标注成本限制了其规模和可行性。...数据集与代码发布：利用我们的图像文本化框架，我们生成了一个大规模高质量的图像描述数据集（IT-170K）。为了促进未来的研究，我们已将所有源代码和生成的数据集公开发布。...粗粒度的图片文本化（Holistic Textualization）：首先利用多模态大语言模型对图片生成参考描述，尽管这些描述可能存在细节缺失和幻觉，但它们为图像的视觉信息和语言表达提供了基本结构。...文本化重述（Textualized Recaptioning）：结合前两个阶段的图片信息文本化的结果，加上我们通过精心设计的改写 prompt，纯文本的大语言模型能够很好的通过纯文本还原出图片的信息，并通过强大理解和推理能力生成详细且准确的图像描述
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