写这篇文章是因为某天看到这样一个公式 r=a(1-cosθ) ，我上网搜了下，原来是笛卡尔心形线的极坐标方程，这个方程里面的确有一个浪漫又悲情的爱情故事，感兴趣的朋友可以点这里看看，而至于这个故事是真是假，这 并不重要。
极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换，形式如图3-26所示，它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像，常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。
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。
极坐标系在数据可视化中提供了一种独特而直观的方式来呈现数据。Pyecharts作为一个强大的Python图表库，支持多种图表类型，包括极坐标系。本篇技术博客将深入探讨Pyecharts绘制多种炫酷极坐标系的参数说明，并重点关注方向性的呈现。
绘制发散式光芒我们用矩形工具画一个长条，填充一个颜色，按住 alt 复制，按住 shift 选中前面的两个再复制，如此重复，保证内部有 16 个这样的色块就行了，将所有图层选中，Ctrl+t 变形将它压扁，然后隔一个删一个。然后将所有剩下的四款全部选中，合并在一个图层上。
研究好玩又有用的技术第 004 期 在学习中发现快乐，在应用找到价值。这是我第四期分享图像技术应用的文章。 前三期欢迎阅读和分享：
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设置曲线绘制颜色在 polar 函数中 , 第三个参数使用 'b' 指定 , 绘制曲线是蓝色的 ;
polar 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polar.html
我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。本质上，这两种变换有着相似的特性：它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上，其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换，而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。
前阵子在做方案时，得了几张骨钉的图片，骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的，贴RFID标签成本太高，所以一般考虑还是OCR的识别比较好，因为本身骨钉的字符是按圆印上去的，直接截取图片进行OCR没法识别，需要经过图像处理后再识别，所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
在数学中的极坐标系是由极点极轴和极角组成，然而在数控车铣加工中心上的极坐标系的概念与数学中的极坐标系完全不同，在车铣加工中心上的极坐标系是在与机床Z轴垂直的平面内，由相互垂直的实轴（第一轴）X和虚轴（第二轴）C组成，极坐标系的坐标原点与程序原点重合，且虚轴C的单位不是度或弧度，而是与实轴X轴的单位一样，均为毫米。在数控车铣加工中心上运用极坐标系功能时应注意以下几点：
dst=cv2.linearPolar(src, center, maxRadius, flags)
这个时候，我们知道半径r = 2 所有的角度都是适合的 我们很容易得到一个圆：
当沿着Convex hull逆时针漫游时，总是向左转在极坐标系下按照极角大小排列，然后逆时针方向漫游点集，去除非Convex hull顶点(非左 转点)。
依图所示，毛坯材料选用ф80×50mm的铝棒。采用三爪卡盘装夹，刀具选用外径车刀和ф10mm高速钢材质铣刀。先用外圆车刀加工工件端面及外圆，再采用ф10mm铣刀分层加工6个角。
今天这篇内容会比较杂乱一点，因为会讲到ggplot函数中的一大类通过极坐标支持才能呈现出来的图表效果。 ggplot作图背后的图表哲学，没有给予饼图（以及衍生出的圆环图、玫瑰图等放射状图表类型）存在的空间（主要是该包的开发者个人的审美观，比较反感次坐标轴以及功能类型雷同的重复性图层函数，所以它宁可开发出分面图层原理也不愿意增加次坐标轴，不愿意为原本柱形图可以表达的图表形式再单独开发一种功能雷同的饼图函数）。 但是巧的是，在常见的三种坐标形式中，极坐标转换可以非常轻松的将常见的柱形图（条形图）、堆积柱形图通过
对于每个平面空间的像素点坐标（x，y）， 随着角度θ的取值不同，都会得到r值， （%+++%要点.B）而对于任意一条直线来说，在极坐标空间它的（r，θ）都是固定不变的， 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示：
形状识别中常见的即是矩形框的识别，识别的主要步骤通常是：图像二值化，查找轮廓，四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡，如图1所示，传统的识别方法就不能达到识别的目的。
常规的柱状图，散点图等展示形式，都是在笛卡尔坐标系中进行展示，是使用最为广泛的图表。这些图表在展示信息方面具有扎实的基础，但是却缺乏了一丝创意。
//Polar.cpp /** * * Polar 投影(扫描方式，自正北方向顺时针) * * How to use Polar class: * * Polar polar = new Polar(Point(240, 240), 109.24, 24.35, 1.5);//构造函数 * polar->setScale(1.0);//设置比例尺，1公里对应1个像素点 * ... * **/ #include "Polar.h" /** * * 扫描平面 *
在简单的图形和动画轨迹上，我们可以换一种实现思维，例如通过函数来实现。
数据可视化在数据分析和展示中扮演着重要的角色。而柱状图是一种常用于展示离散数据的图表类型，可以清晰地展示数据之间的差异。在Python中，有许多数据可视化库可供选择，其中之一是Pyecharts。Pyecharts是一个基于Echarts的Python库，提供了丰富的图表类型和可定制性，使得绘制柱状图变得非常简单。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制各种类型的柱状图，并深入探讨其功能和定制选项。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、黄小天 近日，一篇题为《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》IEEE 论文提出了一
在使用matplotlib.pyplot的subplot()函数创建图形区域时，可以设定参数projection='polar'，或者 polar=True，就可以在极坐标下绘制图形。
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列教程的撰写上，因此费老师我已经很久很久很久没有更新过「在模仿中精进数据可视化」系列文章了😶，今天继续第9期~ 我们今天要绘制的数据可视化作品，灵感来源于DT财经某篇文章的一幅插图，原图如下： 图1 这幅图其实可以说是柱状蝴蝶图的一种变种，用极坐标系代替平面坐标系，左上和右下彼此分离相对的半圆均以逆时针
❝本文完整代码及数据已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列
轴的创建与笛卡尔图表相似，但是将轴添加到图表时，可以使用极坐标方向而不是对齐方式。
这个炫酷的图表仍然来自excelhero.com。正如之前提到过的，通过学习研究复杂的图表制作，无论是否能够完全明白，都会很好地提高我们的Excel绘图能力。
写这篇文章是有原因的，偶然我看到了一个Java的50种排序算法的可视化的视频，但是此视频却没给出具体的实现教程，于是我心里就想着，我可以用JavaScript + canvas去实现这个酷炫的效果。每种排序算法的动画效果基本都不一样哦。
算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。
Echarts 是一款强大的 JavaScript 数据可视化库，广泛用于创建各种交互式图表。其中，饼状图是展示数据占比关系的常用图表类型之一。在使用 Echarts 创建饼状图时，我们可以通过设置 Grid 来优化图表的显示效果。本文将深入探讨 Echarts 饼状图中 Grid 的设置，通过适当的代码示例和详细解释，帮助读者更好地理解和使用。
雷达图也被称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标，应用场景非常多。
因为对动画比较了解的缘故，团队的其他同学时常会找我讨论「如何实现某些动画」，在与同学们的交流过程中，我发现，对大部分前端工程师而言，编写前端动画的难度并不在前端技术本身，而是对动画背后的规律缺乏理解，在尝试用数学语言表达动画时感到困难。
MainActivity_ViewBinding.png 极坐标绘图2.png 极坐标绘图1.png 极坐标绘图.png 打印日志.png 请求与响应.png post请求.png ajax发送get请求.png React组件.png React组件传值.jpg 《仪式》 webpack打包.png 《诉世书》 create-react-app.png 配置scss.png $el.createText.png 拿到图片路径.png 盒子模型.jpg location.png 子组件修改父组件dom.pn
对于二维图形，Log-polar 转换表示从笛卡尔坐标到极坐标的变化，广泛应用在计算机视觉中。此函数模仿人类视网膜中央凹视力，并且对于目标跟踪等可用于快速尺度和旋转变换不变模板匹配。
零、前言 本着点动成线的世界真理，思考了一下，可以加入点的绘制来玩玩 有点就可以模拟坐标系，极坐标当然也阔以。 一个缺点就是重复绘制(因为绘制时点压点，然后看过度绘制一条红) 但是看极坐标方程是什么样子的，玩玩还是挺好的 绘图部分基于我的LogicCanvas绘图库：基础使用在此， 喜欢的话可以到项目的github上看看，顺便给个star 引入 allprojects { repositories { ... maven { url 'https://
相对于一般布局方式的笛卡尔坐标系，MotionLayout还拓展了ConstraintLayout中的相对中心布局方式，我们暂且称之为「极坐标布局」方式。
深度学习大牛吴恩达曾经说过：做AI研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足，则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲，飞船甚至不能升空。类比于AI，深度学习模型就好像引擎，海量的训练数据就好像燃料，这两者对于AI而言同样缺一不可。 在深度学习中，当数据量不大时可能会导致过拟合，使得训练误差很小，但测试误差却特别大。怎么办呢，你又没钱买数据？显然最好的办法（之一）就是自己“造”数据——人工增加训练集的大小，也就是Data Augmentation Transforma
坐标轴范围，指定为包含 4 个、6 个或 8 个元素的向量。对于笛卡尔坐标区，以下列形式之一指定范围：
今天我们演示绘制在极坐标中定义的曲面3D图。并使用matplotlib中内置的color map做展示。
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 大家好~热衷于钻研复刻优秀数据可视化作品的费老师我🧐，最近的业余时间主要沉迷于撰写「Python+Dash快速web应用开发」系列文章，「在模仿中精进数据可视化」系列文章有两个月没更新了，今天继续捡起来🥳。 我们今天要复刻的数据可视化作品，是前段时间在微博刷屏的下面这张网易数读的作品，基于作业帮的用户画像数据对哪个地方的学习是“熬夜冠军”进行了可视化表达： 图1
一个网页中可以创建多个 echarts 实例。每个 echarts 实例 中可以创建多个图表和坐标系等等（用 option 来描述）。准备一个 DOM 节点（作为 echarts 的渲染容器），就可以在上面创建一个 echarts 实例。每个 echarts 实例独占一个 DOM 节点。
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
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ps中想要使用极坐标来制作绚丽花纹的壁纸，先看效果图，该怎么制作呢？下面我们就来看看详细的教程。
矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码和重构等。一个从一幅数字图像中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供大量的关于该图像不同类型的几何特性信息。
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