/// /// 解析空白符（空白，制表）分隔的字串 /// /// <param name="strs...strs) { ArrayList ar=new ArrayList(); //[^\s]+表示1一个以上的非空白符...，+至关重要；/s表示空白符； Regex re=new Regex(@"[^\s]+\s",RegexOptions.Multiline); Match
大家好，又见面了，我是全栈君 iPhone4尽管是640px解析度，但它的屏幕宽度（device-width）目前只有320px和iPhone3G相同。只是iPhone4S的像素密度2。...假设你要检测的高像素密度的设备。...以下的类似CSS声明： @media screen and (-webkit-device-pixel-ratio: 2) { body{ background-color: red;
最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。...最近，这个「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，实现物体的像素分类。 ?...TensorFlow 的物体检测 API 模型——Mask-RCNN 实例分割 「实例分割」是物体检测的延伸，它能让我们在普通的物体检测的基础上获取关于该对象更加精确、全面的信息。...而 Mask-RCNN 就是在 Faster R-CNN 的两个输出的基础上，添加一个掩码的输出，该掩码是一个表示对象在边框中像素的二元掩码。...本文由雷锋网专栏作者编译，转载需经雷锋网(公众号：雷锋网)许可。 via kdnuggets
这也提示我们，如果分析这样的图片，在采集图像时我们需尽量避开空白区和干扰区，否则会影响测量结果。 ? 第二，所测量的元素仅占图片一部分，其它位置为空白或者你并不想测量。...每一张图像，都是由非常多的像素方块组成。图中某个元素的面积是组成该元素的像素数与单个像素的面积，在IPP中测量指标为“Area”。...同一倍数下采集的图片像素面积是一定的，因此可以将面积比较简化为像素数量的比较，最终用像素数量代替也是可以的。...单击左键，慢慢勾勒图中心脏轮廓（超实用技巧就是双击左键，IPP会自动勾勒一部分的轮廓，比咱们勾勒的更精确），勾勒结束后单击右键，轮廓线变成绿色。 ? （3）第二次，勾勒心腔轮廓。...（5）接下来，完全参照小编在第二部分的操作步骤。标记图中蓝色的胶原，并设定检测指标，如面积Area、面积比Per Area (Object/Total)，分析、并输出相应的检测结果。 ?
但是出于像素级别的标注成本高，周期长，难度大等原因，这些深度学习框架的潜力因为缺少大量的训练数据而难以被充分挖掘出来。...然而实例分割这种像素级的分类要比目标检测难很多，对应的数据增强也要困难很多，这主要体现在它并不能随意把目标切割并移到另外的背景上，因为它们对分割结果也有很大的影响。...在前景背景分离后，背景上会存在若干个空白区域，这些区域可以使用 inpainting 算法进行填补。...公式中，(cx, cy) 表示实例的中心坐标，Ci 表示第 i 个轮廓线，wi 表示其对应的权重，i=1 表示最内部的轮廓线。轮廓线通过将实例轮廓膨胀后取差集获得。...如下图所示，内外黑色区域之前的三个不同深度区域即为果盘的三个轮廓线。在 w 的取值上，我们按照先验，规定越靠近实例影响越大，权重越大，即 w1>w2>w3。 ?
原文：Pixel accurate collision detection with Javascript and Canvas 译者：nzbin 我正在开发一个需要再次使用碰撞检测的游戏。...我通常会使用简单高效的盒模型碰撞检测。盒子模型的主要原则就是把所有的物体都抽象成正方形，如果两个正方形有重叠，就认为是一次碰撞。这通常是一个简单的游戏所需要的。...一张 40X40 的图片会有 1600 像素，所以如果我在一个很大的 canvas 上做碰撞检测将会非常缓慢。测试之前我先将盒子模型重叠起来，如果点击测试返回 true，我会进一步测试是否有像素重叠。...然后我们需要测试源物体的每一个像素是否与目标物体的像素有重叠。这是一个非常耗时耗能的函数。其实源物体的每个像素与目标物体的每个像素的匹配需要检测 n*x 次。.../* 像素碰撞检测的伪代码 */ function pixelHitTest( source, target ) { // 循环源图像的所有像素 for( var
该论文主要解决了自然场景文本检测中的两个问题：一是如何权衡在自然场景任意形状文本检测的速度与精度，二是不规则文本的精准检测。 本文转载自「CSIG文档图像分析与识别专委会」公众号。...该论文针对任意形状文本检测考虑了如何权衡模型的速度和性能的问题，提出了相应的检测模型—--像素聚合网络PAN，它在大幅提高任意形状文本检测性能的同时也显著提高了计算速度。...FPEM有如下两个优势：第一，FPEM是可级联的，N个FPEM级联后的模块可以能够很好的融合不同尺度的特征，并且特征的感受野也会增大；第二，FPEM是由分离的只需要最小计算量的卷积组成，所以它的运算量很低...要得到完整的文本实例，PAN要把文本区域中的像素融合到文本核，于是提出了一个可学习的后处理算法----像素聚合（Pixel Aggregation）来指引不同的像素聚合到正确的核。...在像素聚合中，借鉴了聚类的思想，将文本实例的核视为聚类的中心，文本区域的像素是聚合样本，要将文本像素聚合到对应的核，则文本像素和相同文本的核的距离要很小。
在他们提出的工作中，使用掩模R-CNN和优化的锚点来检测行和列的边界。另一项分割表格结构的努力是由W Xue撰写的ReS2TIM论文，它提出了从表格中对句法结构的重建。...输出信号r和c表示像素中的每一行（列）是逻辑表行（列）分隔符区域的一部分的概率。...因为RPN和CPN具有相同的结构，除了投影和池化操作是在像素的行还是列上，所以只集中讨论RPN。尽管可以使用任意数量的块，但本方法中的RPN是由5个链接在一起的块组成的。...GT的设计是为了最大化分隔区域的大小，而不相交于任何非跨行单元的内容，如图4所示。这与传统的单元格分隔符的概念相反，对于许多表来说，单元格分隔器是只有几个像素厚的细线。...•在第一行（可能是标题行）中，将非空白单元格与相邻的空白单元格合并。•在垂直对齐的文本之间具有连续的空白间隙的分割列。图8中显示了一些由启发式方法固定的示例表。
，具体的说，这个字典由250个标记和每个标记是6*6大小组成（DICT_6X6_250） drawMarker的参数为： 第一个参数是先前创建的字典的对象 第二个参数是标记物的ID，在本例中DICT_6X6..._250的字典标记为23，这里需要注意的是每个字典由不同数量大小的标记物组成，在本例中有效地id是从0到249，任何超过有效范围的特定ID都将产生异常。...第三个参数是200是输出标记物图像的大小，在这种情况下，输出的图像的大小将为200*200像素，注意这个参数应该足够大以能够存储特定字典的位数，因此对于6*6位的标记大小，是无法生成5*5像素的图像，因此为了避免形变...每个检测到的标记包括： 1，它的四个角在图像中的位置（按其原始顺序）。 2，标记的id。 标记检测过程由两个主要步骤组成： 1，候选标记的检测。...在这一步中，对图像进行分析，以便找到作为候选标记的正方形。该算法首先对图像进行自适应阈值分割，然后从分割后的图像中提取轮廓线，剔除不凸或不近似正方形的轮廓线。
POI兴趣点地图来源 只要是标准的POI搜索，就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线，此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。 ?...万事俱备，原理全型懂了，就该发力自动力采集啦，当然此处使用Excel催化剂网页采集功能，新修复了可越过反爬虫检测到是机器采集，速度调慢点，应该可以到手的。 具体可参考本文： ?...各POI间空白距离拉近，让可视化效果更佳 此时规划使用local space viewer(简称LSV)实现，在Excel上初步缩减各轮廓线经纬度距离，再结合LSV可视化呈现轮廓线在地球上，再自行微调至合适的位置...自定义轮廓线，用于非标准地图元素 当前所有完成的地图轮廓线信息，都是基于标准地图或接口完成，但大量的未标准化的数据如局部乡镇的地图轮廓。大量工作在基层的人员非常大的刚需。...或从高德采集到的POI轮廓线，转换为Excel，再调整下轮廓线经纬度（会失真于真实的地理位置，但用于可视化还是可行的各轮廓线间空白间隔变小，可呈现更大的有内容的区域可视化），在LSV可视化微调完成，再最终转换为
以上提取到的是沿着水平线方向检测到的边缘点，属于一维边缘检测。我们根据此原理，可以推导出检测各种曲线的二维边缘是由检测到的一维边缘点组合而成。...3) 应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。 4) 应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘。 5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。...对于第5)步，弱边缘像素为潜在的边缘，因为这些像素可以从真实边缘提取也可以是因噪声或灰度变化引起的。通过查看弱边缘像素及其8个邻域像素，只要其中一个为强边缘像素，则该弱边缘点就可以保留为真实的边缘。...测量ROI的轮廓线尽量与被测边缘垂直，宽度适当宽些，等距线的密集度考虑速度与精度综合选择，这样可以减少噪声。...然后，沿着垂直轮廓线的方向，计算出每一条等距线的平均灰度值，可以得出轮廓线的灰度直方图，同时可以选择使用高斯滤波器平滑灰度直方图。如下图所示。
一．关键函数 1.1 cvFindContours 函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。...所以，在做图像的边缘检测之前，首先要进行图图像的灰度和二值化。 第二参数表示存储轮廓的容器。相当于一个中间的过渡池，无需过度纠结。...第五个参数为轮廓检测的模式 第七个参数表示偏移量，比如你要从图像的（100, 0）开始进行轮廓检测，那么就传入（100, 0）。...也就是说，cvFindContours这货，作用就是给你返回一个列表，列表是边缘像素的信息。...第六个参数表示轮廓线的宽度，如果为CV_FILLED则会填充轮廓内部。 第七个参数表示轮廓线的类型。 第八个参数表示偏移量，如果传入（10，20），那绘制将从图像的（10，20）处开始。
：属性中的各个选择器用空格分开 四 结构选择器： h1 p：指定标签位置范围，h1标签里的后代p标签，空格代表每一层所有后代（所有选择器没有分隔符） h1>p：h1的子元素p h1 p~a：h1...预处理器 less sass 带你玩转 CSS 3 文本，打牢前端开发基础 一 字体 font-family：用逗号分隔多个字体类型 @font-face：定义字体，引入自带字体 二 字重与字号...white-space：pre，保留原样式空白 溢出：white-sapce：nowrap，加上overflow：hidden，text-overflow：ellipsis，溢出部分隐藏 九 文本对齐与缩进...border-style：边线样式，border-width：粗细，border-color：颜色，border-top：联合设立上部 圆角控制：border-radius，可以是数值也可以是百分数 轮廓线...数值，cover，contain（会有留白） 多图：backg-image用逗号间隔多个图片 组合：background一句话定义多个属性 盒子阴影：box-shadow， 背景色激变：保存一像素图片
step3：去除图像上的噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像（9 x 9内核）,这将有助于平滑图像中的高频噪声。低通滤波器的目标是降低图像的变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素的均值。...这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。然后，对模糊图像二值化。梯度图像中不大于90的任何像素都设置为0（黑色）。 否则，像素设置为255（白色）。...，这会干扰之后的昆虫轮廓的检测，要把它们去掉。...第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓。cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系。...第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓 第四个参数是轮廓线条的颜色第五个参数是轮廓线条的粗细
利用余弦定理使用OpenCV-Python实现手指计数与手掌检测。 ? 手检测和手指计数 接下来让我们一起探索以下这个功能是如何实现的。...• upper：HSV中皮肤颜色的上限。 • skinRegionHSV：在HSV色彩空间的上下像素值范围内检测皮肤。 • 模糊：使图像模糊以改善遮罩。 • 脱粒：脱粒。...处理结果 轮廓线绘制 现在让我们在图像上找到轮廓。...手掌轮廓线 凸包检测 hull = cv.convexHull(contours) cv.drawContours(img, [hull], -1, (0, 255, 255), 2) cv.imshow...检测结果 凸缺陷检测 手掌与凸包检测轮廓线的任何偏离的地方都可以视为凸度缺陷。
贝塞尔曲线由直线或曲线的线条组成，组成线条的节点都有控制手柄，通过控制手柄改变线条的形状。4. 节点CorelDRAW节点是指直线段或曲线段的每个末端处的方形点。...拖动直线或曲线上一个或多个节点可以改变直线或曲线的形状。5. 路径路径由单个直线段或曲线段或许多接合起来的线段组成，是构建对象的基本组件。...轮廓线位于对象的边缘轮廓，可以为其应用形状、描边粗细、颜色和笔触属性的线条。用户可以为对象设置轮廓线，也可以使对象无轮廓线。7....矢量图矢量图是由决定所绘制线条的位置、长度和方向的数学描述生成的图像。矢量图形是作为线条的集合，而不是作为个别点或像素的图案创建的。12....位图位图是由像素网格或点网格组成的图像，组成图像的每一个像素点都有自身的位置、大小、亮度和色彩等。13. 属性对象的大小、颜色及文本格式等基本参数。14.
cvMerge(pImageChannel[0], pImageChannel[1], pImageChannel[2], pImageChannel[3], pEquaImage);//将之前拆分后的各个通道的像素图片组合...cvShowImage("qq", pColorImage); 35 36 CvMemStorage* cvMStorage = cvCreateMemStorage(); 37 // 检索轮廓并返回检测到的轮廓的个数...，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。...55 //第六个参数表示轮廓线的宽度，如果为CV_FILLED则会填充轮廓内部。 56 //第七个参数表示轮廓线的类型。...，可以自己通过改变像素值来改变图像颜色。
轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。 • 为了获得更好的准确性，使用二进制图像。因此，在寻找轮廓线之前，应用阈值或Canny边缘检测。...• 在OpenCV中，寻找轮廓线就像从黑色背景中寻找白色物体。所以请记住，要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。 让我们来看看如何找到二进制图像的轮廓线。...然后它输出轮廓线和层次结构。轮廓线是一个包含图像中所有轮廓线的Python列表。每个单独的轮廓线是一个Numpy数组，包含物体边界点的（x,y）坐标。...它的第一个参数是源图像，第二个参数是轮廓线，应该以Python列表的形式传递，第三个参数是轮廓线的索引（在绘制单个轮廓线时很有用。 要绘制所有轮廓线，传递-1），其余参数是颜色、厚度等。...这是由这个轮廓逼近方法指定的。 如果你传递cv.CHAIN_APPROX_NONE，所有的边界点都会被存储。但实际上我们需要所有的点吗？例如，你找到了一条直线的轮廓。
如果点击到空白区域，要将 selectSet 清空。 多选 有时候我们希望选中出多个图形。 通常的做法是，按住 Shift 键，然后点击一个图形。...在空白区域按下鼠标拖拽，然后释放，可以构造出一个矩形，这个矩形我们称为 “选区”。 选区矩形会和图形进行碰撞检测判断，决定将哪些图形是被框选中的。...碰撞检测有三种方案： 选区矩形和选中图形的包围盒属于 包含（contain）关系； 选区矩形和选中图形的包围盒属于 相交（intersect）关系； 不使用包围盒，精准判断是否有真正的 像素上的相交；...如果你对碰撞检测的细节感兴趣，可以看我之前写的文章： 《图形编辑器——矩形选区是如何实现选中多个图形的？》 《几何算法：矩形碰撞和包含检测算法》 框选可以和多选结合。...这样图形就能尽量靠近十字线（水平线+垂直线） 对齐到像素网格 对齐到网格，开启后，让图形在移动的时候，让图片尽量贴到网格线上。
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