R 树（R-tree）是一种 空间索引技术，能够是从大量的节点中，快速找到特定范围的元素集合，而不用一个不落地遍历所有节点。
实际上包围形状的图形某些情况下会使用多边形（凸包、凹包）或是圆形或是其他，不仅限于矩形的更泛用的叫法应该是 “包围体”（bounding volume）。
机器之心专栏 作者：美图影像研究院 美图影像研究院（MT Lab）正式推出美图画质修复算法 V2（升级版），全新迭代版本取得重大技术突破，目前已在美图秀秀证件照、工具箱及视频剪辑（照片）中上线该算法。 摄影技术的广泛普及与飞速发展深刻地改变了大众的生活，不知不觉中人们已对随时随地拿出手机拍摄记录习以为常。但对很多人而言，老照片却承载着心中绵长的岁月和难忘的回忆，凝滞着时光与那些不经意间被遗忘的美好瞬间，翻阅老照片就像是在与遥远过去进行的一场隔空对话。昔日旧照的分享也频登热门话题榜，带人们坐上时光穿梭机，掀起
前面我们学习了轮廓提取，正常我们在提到到轮廓截取出来时一般需要是矩形的图像，这次我们就来学习一下轮廓周围绘制矩形等。
CVPR 2019 没有出现像Faster RCNN，YOLO这种开创性的工作，基于现有方案和框架的改进为主，技术进步着实有些缓慢，或许也代表方案逐步趋于成熟。本文重点介绍如下几个改进方法：GA-RPN、GIOU、FSAF、Mask Score RCNN
该博客实时更新于我的Github。 在机器人局部路径规划中，需要实时躲避运动或者静态的障碍物，这个过程涉及到碰撞检测这个问题，本文主要讨论这个问题。 碰撞检测问题也是游戏开发中经常遇到的问题，一个游戏场景中可能存在很多物体，它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态，那么一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体，我们可以使用一个包围一个或多个物体的多边形来讨论碰撞问题，这样子可以节省重要的计算量和时间。 在真实的物理系统中，一般需要在运算速度和精确性上做取舍。尽管非常精确的碰撞检测算法可以
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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。
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
从这个矩，你可以提取有用的数据，如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
这就是美图最近推出的“老照片修复”功能，能够取得这样的效果，不仅仅只是靠传统P图算法，还用上了GAN。
在进行二维空间几何运算的之前，往往会用包围盒进行快速碰撞检测，从而筛掉一些无法碰撞到的可能。而在三维中，比较常用的就是包围球了。当然，如何计算包围球是一个问题。
选中图形如果是单个，我们 选择图形的 OBB （带朝向的包围盒）的中点位置作为翻转中心。
这里的参照线，指的是在移动目标图形时，当靠近其他图形的包围盒的延长线（看不见）时，会（1）绘制出最近的延长线和延长线上的点，（2）并将目标图形吸附上去，轻松实现（3）对齐的效果。
目前主流的高精度实例物体分割框架都是基于很强的物体检测方法，如 Fast/Faster R-CNN, YOLO 等。虽然不同的方法设计了不同的结构，但是这些方法都遵循着一个基本的规则：首先从图像中生成大量的候选区域，然后用非极大值抑制（NMS）算法从这些数以千计的候选区域中剔除那些重复的候选区域。
之前我的笔记都是在OneNote上记录的，苦于OneNote羸弱的跨平台性，我决定抛弃OneNote，今后的笔记都用Markdown记录，方便迁移也方便调整格式。文章一开始编辑后会保存在我的Github仓库中(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes)，整理完后会发到公众号上，并延时同步到我的腾讯云。
点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。
郭先生今天说一说three.js的Box3方法（Box2是Box3的二维版本，可以参考Box3）。在线案例点击three.js Box3。
从今天开始郭先生就会说一下three.js 的一些数学方法了，像Box3、Plane、Vector3、Matrix3、Matrix4当然还有欧拉角和四元数。今天说一说three.js的Box3方法（Box2是Box3的二维版本，可以参考Box3）。
本文主要讲解三角形绘制算法的推导和思路（只涉及到一点点的向量知识），最后会给出代码实现，大家放心的看下去就好。
凸包（Convex Hull）可以理解为能够包围给定点集的最小凸多边形，是计算机图形学及其相关领域中的一个重要问题，在游戏中进行物体碰撞检车时使用的包围盒其实就是凸包。
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
对于下面这个壶，我可以用一个框把它框起来，如果光线和这个框没有交点，那是不是就不会和这个壶有任何的交点，那是不是这一块我都不用算了，基本思想就是这个Bounding Volumes，叫包围盒
因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示：
【导读】本文作者来自南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA），本文直观系统地梳理了深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括图像分类、定位、检测、语义分割和实例分割。 本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。 图像分类(image classification) 给定一张输入图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。 (1) 图像分类常用数据集 以下是几种常用分类数据集，难度依次递增。h
本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。
我开发的图形编辑器，原本选中图形是基于选区是否完全包含对应图形来判断其是否被选中，使用的是矩形包含判断。
作者：张皓 【新智元导读】本文作者来自南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA），本文直观系统地梳理了深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括图像分类、定位、检测、语义分割和实例分割
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
asset：必填字段，json的开头，version和tilesetVersion 表示格式的版本。
对于给定的数独照片（尽可能干净整齐），进行一系列处理，提取位置和数字信息，这中间可能要用到一系列图像处理的基本算法，数字识别时初步打算用knn来做，knn对手写体的精度一般，这里要求输入应该是打印体，这样才能保证正确率，最后通过数独求解的算法算出答案。
不知不觉又到了周末，又到了Fly写文章的日子，今天给大家介绍下一个「web」中很常见的功能， 就是撤销和复原这样一个功能，对于任何一个画图软件，或者是建模软件。没有撤销和复原。这不是傻👁了对啊吧，所以本篇文章，可以说是基于上一篇文章Canvas 事件系统的下集，如果你没有看过，建议看完再去看这一篇文章。读完本篇文章你可以学习到什么？？ 给canvas 绑定键盘事件 实现undo 和 redo 批量回退 2d包围盒算法 局部渲染 绑定键盘事件 tabindex 很多人说绑定键盘事件，有什么好讲的。对虽然很
reference link：http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/48804687
OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的，但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星，它并不追求大而全，但它实现的每一个模块和特性，都几乎是高质量开源算法的典范。
使用计算机synthesize(合成) manipulate（操作) 可视化信息
在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？
车道线检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中的关键任务之一。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用来进行车道线检测。
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化？ 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表，而是以数据为视角，看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达，将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识，下面举个🌰 我们看下面几组数据： 对数据进行简单的数据分析，每组数据都有两个变量 X 和 Y，然
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
上篇文章我们讲解如何基于 transform 缩放但个矩形，实现了 resizeRect 方法。
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时，通常需要使用多边形逼近一个轮廓，使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能，OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
开发图形编辑器，你会经常要解决一些算法问题。本文盘点一些我开发图形编辑器时常用到的简单几何算法。
在谈论空间索引之前，我们必须了解数据索引的概念：索引是为了提高数据集的检索效率。打个比喻，一本书的目录就是这本书的内容的“索引”，我们查看感兴趣的内容前，通过查看书的目录去快速查找对应的内容，而不是一字一句地找我们感兴趣的内容；就像这样，事先构建的索引可以有效地加速查询的速度。
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，本期为您带来的是3D目标检测系列综述
PQO (Progressive Quantized Object) 是 3D tiles 格式的简化版本，扁平化了一些字典字段，去除了 GIS 相关的属性，增加了 RTC_CENTER 等字段。本格式中所有对象都是 tile，tile 之间通过 children 字典嵌套。
我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS)，以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是Anchor Free，以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合，FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算，例如在训练过程中计算IoU。更重要的是，我们还避免了所有与锚盒相关的超参数，这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS)，使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下，AP达到44.7%，超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架，从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。
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