前面写过一篇文章介绍了怎样过滤UI中透明区域的点击事件： 【100个 Unity实用技能】☀️ | Unity中 过滤透明区域的点击事件
之前做获取边界点的时候，主要采用的是在线地图的方式，因为在线地图中直接内置了函数可以根据行政区域的名称来自动获取边界，其实这些边界就是一些点坐标集合连接起来的平滑线，然后形成的轮廓图，这种方式有个弊端就是只能在线的时候使用，而我们大部分的应用场景应该是离线的，甚至很多设备永远是离线的，根本不可能去联网获取信息，但是又想要这个各省市区域的轮廓图怎办呢，只能事先拿到下载到这些需要的轮廓图文件才行，这些文件存储的就是经纬度坐标集合，在离线地图中只需要定义不规则线条绘制传入这些经纬度坐标集合即可。
赶快去检查/配置环境变量，看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去，如果没有问题，重启VS即可
马三从上一家公司离职了，最近一直在出去面试，忙得很，所以这一篇博客拖到现在才写出来。马三在上家公司工作的时候，曾处理了一个UGUI不规则区域点击的问题，制作过程中也有一些收获和需要注意坑，因此记录成博客与大家分享。众所周知在UGUI中，响应点击通常是依附在一张图片上的，而图片不管美术怎么给你切，导进Unity之后都是一个矩形，如果要做其他形状，最多只能旋转一下，或者自己做一些处理。而为了美术效果，很多时候我们不得不需要特定形状的UI，并且让它们实现精准的响应点击。例如下图就是一个不规则的点击区域。
前言 CSS 创建复杂图形的技术即将会被广泛支持，并且应用到实际项目中。本篇文章的目的是为大家开启它的冰山一角。我希望这篇文章能让你对不规则图形有一个初步的了解。 现在，我们已经可以使用CSS 3 常
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目，读者可下载项目代码或预构建的二进制文件，并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断，Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。
CSS Houdini 号称 CSS 领域最令人振奋的革新。CSS 本身长期欠缺语法特性，可拓展性几乎为零，并且新特性的支持效率太低，兼容性差。而 Houdini 直接将 CSS 的 API 暴露给开发者，以往完全黑盒的浏览器解析流开始对外开放，开发者可以自定义属于自己的 CSS 属性，从而定制和扩展浏览器的展示行为。
ROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正常的ROI区域。
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
绝大多数情况下，R是不规则几何图形，为了方便计算，用矩形来逼近不规则的区域。这样就会产生误差。采用更多的矩形使得误差尽可能小，如图2所示。
本文是 CSS Houdini 之 CSS Painting API 系列第四篇。
土方量的计算是建筑工程施工的一个重要步骤。工程施工前的设计阶段必须对土石方量进行预算,它直接关系到工程的费用概算及方案选优。
机器视觉系统中的照明系统是极其重要的一部分，它的好坏直接影响着后面的图像处理。在听了一位日本光源专家的讲座之前，我其实对照明并不太了解，不就是将图像照亮以至于相机能够拍到图像吗？但事实并非如此，照明远非增强图像亮度这样简单，好的照明系统可以减少很多图像处理工作，提升整个机器视觉系统效率。那么照明是怎样一门学问呢？如何在机器视觉系统中选择合适的照明系统呢？
首先，把窗口的高度（height）和宽度（width）值修改为相同的值，使窗口成为一个正方形。
AI 科技评论按：用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法，它可以更好地复制填充区域，它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解：线条优先，颜色次之。对应的论文在 arxiv 上可以查看：https://arxiv.org/abs/1901.00212。
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
如果只有一个解返回"Unique"，如果有多个解返回"Multiple"，如果没有解返回"No"。
常规的组织切片病理变化评价，多采用4级法（即轻微、轻度、中度、中度）。这是一种经典的组织病变评价方法，也是当前的主流。
本文简要介绍了2019年7月被ICCV录用的论文“Efficient and AccurateArbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network”的主要工作。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。
import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget from PyQt5.QtGui import QPixmap, QPainter, QBitmap
用过 Canvas 的都知道它的 API 比较多，使用起来也很麻烦，比如我想绘制一个圆形就要调一堆 API，对开发算不上友好。
今天做的这个案例，用到的是新的工具，新的经验不可多得，再次写一篇文章，更深层次的了解这个软件里面的其他工具
Excel催化剂一直留空没开发工作薄功能，并非因其太复杂或无需求。正是因为需求很大，而现有的插件都有提供。
几乎所有会WEB前端开发的同学都知道CSS中有一个float属性用于实现HTML元素的浮动定位展示。float 属性定义元素在哪个方向浮动。以往这个属性总应用于图像，使文本围绕在图像周围。不过在 CSS 中，任何元素都可以浮动，假如在一行之上只有极少的空间可供浮动元素，那么这个元素会跳至下一行，这个过程会持续到某一行拥有足够的空间为止。 浮动布局主要用于那些图文环绕以及实现一些界面不规则排列的场景，并且浮动定位技术在WEB前端开发中应用的非常普遍。
在图像处理中正矩形ROI方便绘制和截取，使用广泛。但在某些情形中，目标本身是倾斜的(或者带角度的)，这时候我们如何截取目标并保存呢？在OpenCV中我们可以使用RotateRect类和不规则ROI提取方法来实现。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑，随着各类图像检测、识别算法的商业化落地，市场对图像标注精准度愈发严格，同时针对不同的应用场景，也衍生出了不同的图像标注方法。
本文实例为大家分享了Android实现不规则区域点击事件的具体代码，供大家参考，具体内容如下
clip-path 是CSS中的一个神奇属性，它能够让你像魔术师一样，对网页元素施展“裁剪魔法”——只展示元素的一部分，隐藏其余部分。想象一下，不用依赖图片编辑软件，直接在浏览器中就能实现元素的各种不规则形状裁剪。✨
介绍了一种基于旋转的新颖网络框架，用于自然场景图像中面向任意方向的文本检测。论文的主要思想为旋转区域提案网络（RRPN），该网络旨在生成带有文本方向角度信息的倾斜proposal，并将角度信息用于边界框回归，以使proposal在方向方面更准确地适合文本区域。除此之外，还提出了旋转兴趣区域（RRoI）池化层，以将任意方向的proposal投影到feature map上供分类器进行分类。与以前的文本检测系统相比，基于region proposal的体系结构确保了面向任意方向的文本检测的计算效率。
一、不写代码的方法:用Blend 看图说话： 这是待处理的图片win7 在win7上，画一个矩形，再用钢笔随便画个封闭的path 将矩形与path合并组成复杂的路径 将合成后的复杂路径与win7
本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法，解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。该论文提出的Instance-aware Component Grouping（ICG）方法，能够在自下而上的文字检测方法的基础上大大提高密集文本检测的效果。在该论文提出的一个商品密集文本检测数据集DAST1500上，该方法的结果明显优于同时期的其他文字检测方法。
日常项目中，后端传图不规则，比例大小不一。前端又要去做适应，是一个让人非常头大的问题。
基于transformer的方法在单图像超分辨率(SISR)任务中显示了令人印象深刻的结果。然而，当应用于整个图像时，自注意机制的计算成本很高。
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
忙完手头的工作，紧接着开始接下来的活。这两天看了14年的这篇CVPR论文，由于题目限制没有写全，全名是《Surface-from-Gradients：An Approach Based on Discrete Geometry Processing》。主要贡献是运用离散优化的思路，优化了从梯度图/法线图进行三维重建的流程，得到了不错的实验效果
在QSS中，我们可以使用Background或者background-color的方式来设置背景色，设置窗口背景色之后，子控件默认会继承父窗口的背景色，如果想要为控件设置背景图片或图标，则可以使用setPixmap或则setIcon来完成。关于这两个函数的用法，可以参考本博客下的PyQt5的基础控件分栏
网格由顶点和面组成，我们对网格顶点或者面的进行分类，就是网格分割。它是一个分类问题，而分类问题是机器学习里的经典问题。
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 近日，Bengio 团队提出了基于近邻节点注意机制的网络架构 GAT，可用于处理复杂、不规则结构的计算图，并在三种困难的基准测试中得到了业内最佳水平，研究人员称该模型有望在未来处理任意不规则结构图。该论文现已提交至 ICLR 2018 大会。 卷积神经网络已成功应用于解决图像分类、语义分割、机器翻译等问题，其中背后的数据表证有着网格状的结构。这些结构通过把学习到的参数应用到所有的输入位置，能高效的重复使用局部过滤器。 然而，许多有趣任务的数据并不能表示为网
之前用VScode开发Flutter，设置自动保存格式化。现在开发Vue使用Eslint进行规则验证，为了不必要的麻烦，想要设置自动保存修复不规则问题。
1.BiomedParse: a biomedical foundation model for image parsing of everything everywhere all at once
大数据文摘出品 在内卷化严重的机器人界，躺平是不可能的，科学家们在铆足了劲各种花样翻新。 哈佛就搞了这么一个机器人（tentacle robot），为抓取而生。 有一说一，这身形像极了面条机。。。 该项研究以论文《Active entanglement enables stochastic, topological grasping（主动纠缠实现了随机的、拓扑的抓取方式）》为题发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 论文链接： https://www.pnas.org/doi/10.1073/p
最近看了一下百度的热力图，通过百度地图，确实是一个实时大数据渲染的一个形象表达形式，正好借这个机会学习一下，刚买的机械键盘，发现有两个好处：每天不写点代码（或调试），感觉对不起这价钱啊，估计我之前买的所有键盘+鼠标花费总和都不如这个键盘贵；其次就是控制自己不再吃零食了，怕掉进键盘里心疼啊。 好了，热力图还是相对比较容易，我们主要讨论如下3+1点吧，主要是前三部分，后面只是简单分析一下百度热力图和个人的简单看法。热点图的实现参考了SuperMap的热点图和百度Echarts的热点图实现。 原理 实现 优化 百
基于分割的识别算法是自然场景文本识别算法的一个重要分支(Wang 等，2012;Bissacco 等，2013;Jaderberg 等，2014)，通常包括3 个步骤:图像预处理、单字符分割和单字符识别。基于分割的自然场景文本识别算法通常需要定位出输入文本图像中包含的每个字符的所在位置，通过单字符识别器识别出每一个字符，然后将所有的字符组合成字符串序列，得到最终的识别结果。
sub区域特点 1、过滤了LSA4/5 2、通过ABR的LSA3学习到一条到达域外的缺省路由（O*IA） 3、区域内所有的路由器都得设置为stub路由器 4、stub区域内不能有ASBR 5、stub区域不能是area0 6、虚链路不能穿越stub区域
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