现在,我正在创建具有bezier控制柄的多边形。它工作得很好,除了现在我总是这样做:
for(float i = 0; i < 1; i += 0.04)
{
interpolate A, a.handle to B.handle, B at time i
}
问题是,无论点A和B之间的距离有多短或多长,它总是会产生相同数量的点。我怎么做才能让它看起来总是很好,但只能插值到它必须的程度。例如:如果Distance(A,B)是40,那么它可能只细分15次,但如果Distance(A,B)是20,它可能只细分7次,等等。我如何才能将其作为质量ex的函数:
float GetThresh
我一直在研究PIL,以便对灰度医学图像(在乳房上)执行图像处理,以便可以更生动地看到微钙化簇。到目前为止,这是我目前的发现: (1) Original,(2) With invert, auto contrast and posterise applied,(3) The yellow circled areas are the location of the clusters,所以我想知道,对于这种图像,有没有更好的图像处理方法来突出显示钙化簇?因为稍后我将需要使用它们来生成图形,以显示它们的分布模式。任何建议都将不胜感激。
下面的图片显示了一个房子块的航拍照片(重新定位的最长的侧面垂直),以及同一图像受到自适应阈值和高斯的差异。
房子的屋顶图案在AdThresh图像上是显而易见的(对人类来说):这是一个连接一些明显的点的问题。在样本图像中,找到下面的蓝色框-
我已经成功地实现了HoughLinesP()和findContours(),但是没有什么是明智的(可能是因为我遗漏了一些细微之处)。未能找到与蓝色框类似的任何远程内容的python脚本块如下所示:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# read in f
我有一幅背景对比度很低的图像。这两个箭头之间的第一行是低对比度的线。第二行没问题。请看下面的图片。
原始图像如下所示。
我采用以下方法来增强灰度的对比度。首先,将图像转换为灰度,然后采用以下方法。
cv::Mat temp;
for (int i = 0; i < 1; i++) // number of iterations has to be adjusted
{
cv::threshold(image, temp, 0, 255, CV_THRESH_BINARY| CV_THRESH_OTSU);//
cv::bitwise_and(imag
我有两个Liferay6.2实例,它们前面有一个HAProxy,用于负载平衡。HAproxy存在于另一台服务器上,并具有自己的IP地址。门户URL指向HAproxy负载均衡器。我可以使用任何Liferay服务器的IP地址登录。当我想使用URL登录时,我被成功地重定向到Liferay的页面中,但在输入用户/传递并单击“登录”按钮后,“登录”页再次出现,没有任何错误消息,UI上的“nither on UI”或Tomcat日志上都没有。基于Tomcat日志,进程中的背景标志运行良好,但它不会重定向到门户的任何适当页面。此外,如果我输入了错误的凭据,就不会显示错误消息,页面中的标志也会再次出现。