首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在这个正方形达到某个值后,我如何反转它的方向呢?

在正方形达到某个值后,要反转它的方向可以通过以下步骤实现:

  1. 确定正方形的状态值:首先需要确定正方形的状态值,也就是达到某个值的条件。这个值可以是一个具体的数值,也可以是一个逻辑条件。
  2. 监测正方形的状态:在编程中,需要使用适当的变量或数据结构来记录正方形的状态。可以使用条件语句或循环语句来监测正方形的状态是否达到了设定的值。
  3. 反转方向:一旦正方形的状态达到了设定的值,就可以通过改变正方形的运动方向来实现反转。具体的方法取决于正方形的运动方式和编程语言的特性。
  4. 更新正方形的运动:根据反转方向的变化,更新正方形的运动状态。可以通过改变坐标位置、速度、加速度等方式来实现正方形的反向运动。

下面是一些相关概念和产品推荐:

  • 云计算:云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。腾讯云提供了全面的云计算服务,包括计算、存储、网络等方面的产品。了解更多腾讯云的云计算产品,请参考 腾讯云云计算产品
  • 前端开发:前端开发涉及构建用户界面和交互的技术。推荐腾讯云的前端开发产品是腾讯云Web+,它提供了一站式的Web开发平台,包括Web应用托管、域名注册等功能。了解更多关于腾讯云Web+,请参考 腾讯云Web+
  • 后端开发:后端开发涉及构建服务器端应用程序的技术。腾讯云的云服务器CVM是推荐的产品,它提供高性能的云服务器实例,可以满足不同规模的后端应用需求。了解更多腾讯云的云服务器CVM,请参考 腾讯云云服务器CVM
  • 软件测试:软件测试是为了保证软件质量而进行的验证和验证过程。腾讯云的测试云TCloud提供了自动化测试、移动测试等功能,可以帮助开发者提高软件测试效率。了解更多关于腾讯云的测试云TCloud,请参考 腾讯云测试云TCloud
  • 数据库:数据库是存储和管理数据的系统。腾讯云的云数据库CDB是一个强大的关系型数据库产品,支持高可用、高性能的数据库服务。了解更多关于腾讯云的云数据库CDB,请参考 腾讯云云数据库CDB
  • 服务器运维:服务器运维是管理和维护服务器的工作。腾讯云的云监控CM提供了全面的服务器监控和管理功能,可以帮助用户实现服务器资源的有效管理。了解更多关于腾讯云的云监控CM,请参考 腾讯云云监控CM
  • 云原生:云原生是一种构建和运行在云上的应用程序的方式。腾讯云的Serverless云函数SCF是推荐的云原生产品,它可以帮助开发者快速部署和运行代码,无需关注底层基础设施。了解更多关于腾讯云的Serverless云函数SCF,请参考 腾讯云Serverless云函数SCF
  • 网络通信:网络通信是指不同设备之间进行数据传输和交互的过程。腾讯云的私有网络VPC是推荐的网络通信产品,它提供了安全可靠的虚拟网络环境,用于云上资源之间的通信。了解更多关于腾讯云的私有网络VPC,请参考 腾讯云私有网络VPC
  • 网络安全:网络安全是保护网络和数据不受未经授权的访问、使用、泄露、破坏的措施。腾讯云的云安全产品包括DDoS防护、Web应用防火墙WAF等,可以帮助用户提升网络安全性。了解更多关于腾讯云的云安全产品,请参考 腾讯云云安全产品
  • 音视频:音视频是指声音和图像的传输和处理。腾讯云的实时音视频TRTC是推荐的音视频产品,它提供了高品质的音视频通信能力,适用于在线会议、在线教育、直播等场景。了解更多关于腾讯云的实时音视频TRTC,请参考 腾讯云实时音视频TRTC
  • 多媒体处理:多媒体处理是对音频、视频等多媒体数据进行编辑、转码、处理等操作。腾讯云的多媒体处理产品是云点播VOD,它提供了多媒体文件上传、转码、播放等功能,适用于视频网站、移动应用等场景。了解更多关于腾讯云的云点播VOD,请参考 腾讯云云点播VOD
  • 人工智能:人工智能是指模拟和扩展人的智能的科学和工程。腾讯云的人工智能产品包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。推荐的产品是腾讯云的智能语音交互ASR,它可以将语音转换为文本,用于语音识别和语音交互应用。了解更多关于腾讯云的智能语音交互ASR,请参考 腾讯云智能语音交互ASR
  • 物联网:物联网是指通过互联网连接物体和物体之间的通信和互动。腾讯云的物联网产品是物联网开发平台IoT Explorer,它提供了设备接入、数据存储、设备管理等功能,适用于智能家居、智能工厂等场景。了解更多关于腾讯云的物联网开发平台IoT Explorer,请参考 腾讯云物联网开发平台IoT Explorer
  • 移动开发:移动开发涉及构建手机和平板电脑应用程序的技术。腾讯云的移动开发产品是移动推送信鸽,它提供了高效可靠的消息推送服务,适用于移动应用开发和推广。了解更多关于腾讯云的移动推送信鸽,请参考 腾讯云移动推送信鸽
  • 存储:存储是指数据的长期保存和访问的过程。腾讯云的对象存储COS是推荐的存储产品,它提供了高可靠、低成本的对象存储服务,适用于静态网站托管、文件存储等场景。了解更多关于腾讯云的对象存储COS,请参考 腾讯云对象存储COS
  • 区块链:区块链是一种去中心化的分布式账本技术。腾讯云的区块链服务BaaS是推荐的区块链产品,它提供了快速部署和管理区块链网络的能力,适用于金融、供应链等领域。了解更多关于腾讯云的区块链服务BaaS,请参考 腾讯云区块链服务BaaS
  • 元宇宙:元宇宙是指虚拟世界和现实世界的交叉和融合。腾讯云的虚拟现实产品是腾讯云VR,它提供了全景视频、虚拟演播室等功能,适用于虚拟现实应用和内容制作。了解更多关于腾讯云的虚拟现实产品,请参考 腾讯云虚拟现实产品

请注意,以上推荐的产品仅供参考,具体选择应根据实际需求和情况来决定。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Java开发者Python进修指南:2048小游戏编程解析

Python编程语言中,为了表示2048游戏棋盘,可以采用二维列表数据结构。在这个二维列表中,每个方块都会被一个数字所代表,其中0表示空格。...实现上下左右滑动操作,合并相同数字方块。判断是否达到2048,游戏胜利。根据用户输入方向操作,更新棋盘状态。在这里将详细解释实现逻辑。...完成了向左移动合并逻辑,再使用::-1来恢复原始顺序即可。解决了上一个问题,我们会进一步深入探讨如何在向左移动时优化合并相同数字操作。...但是如何处理用户想要强制退出情况?不能让用户关机,因此我们需要设定一个退出键来实现用户主动退出功能。初始化游戏棋盘。进入游戏循环,直到游戏结束或者胜利。...每轮循环中,接受用户输入方向(W/A/S/D键)。判断是否退出游戏(Q键)根据用户输入方向更新棋盘状态(全部转化为左)。判断游戏是否结束或者胜利。

34021

这是一篇很好互动式文章,Framer Motion 布局动画

用CSS做动画 那么,我们如何将布局变化做成动画?...FLIP最后一步,即 Play 步骤中,我们将这个 transform 动画化为零,让正方形动画化到最终位置。...当然,这个解决方案最大问题是,我们已经硬编码了 transform origin 。如果用户想要一个不同变换原点?在这种情况下,布局动画应该仍然有效。...当我们反转到一个较小正方形时,文本最终会变小,因为正方形被按比例缩小。同样地,当我们反转到一个较大正方形时,文本最终会变大,因为正方形被按比例放大了。...试着移动下面的滑块,注意文字是如何保持相同大小,而不管广场大小如何。 现在,如何将其与我们布局动画相结合

2.7K20
  • ​canvas 高级功能(上)

    canvas 高级功能(上) 本文中,你将学习到 Canvas 提供一些更高级功能。你将看到使用多种绘图样式时如何节省时间,以及如何转换和操作绘图来使其更激动人心。...可以肯定是,必须保存在某个地方。2D渲染上下文会保存一个绘图状态栈,实际上它是一组之前保存状态,其中最近保存状态位于顶部——就像一叠纸。...1.4 保持和恢复多个绘图状态 本文开头,曾提到过一次处理多个状态有一些复杂。但是,在学完前面的内容之后,希望现在你已经理解该如何处理了。...现在,在学习如何手动处理变换矩阵之前,先说明一下这个矩阵默认。一个新 2D 渲染上下文将包含一个全新变换矩阵,即单位矩阵(identity matrix)。...为此,你需要给三角函数cos(余弦)和sin(正弦)传入以弧度为单位角度。 最后,将所有代码编写出来,你会得到下面的结果一一个漂亮旋转正方形

    2K20

    寻路算法:找到NPC最好行走路径

    下图演示了简单可视化形象和数据表示。 ? 这意味着游戏中实现寻路第一步是如何将游戏世界用图来表示。这里有多种方法。一种简单方法就是将世界分区为一个个正方形格子(或者六边形)。...如果估算总是保证小于等于真实开销,那么这个启发式是可接受。如果启发式高估了实际开销,这个寻路算法就会有一定概率无法发现最佳路径。对于正方形格子,有两种方式计算启发式。 ?...曼哈顿距离是一种大都市估算城市距离方法。某个建筑可以有5 个街区远,但不必真的有一条路长度刚好为5 个街区。 曼哈顿距离认为不能沿对角线方向移动,因此也只有这种情况下才能使用启发式。...当算法完成时候,parent 链表就可以通过遍历得到最终路径。 浮点数h 存储了某个节点ℎ(?) 这个导致选择节点时候会偏向于h 最小节点。...目标节点(红色)加到封闭集合之后,我们会得到从终点到起点链表。这个链表可以通过反转得到之前贪婪最佳优先路径。 完整贪婪最佳优先算法如下。注意这个实现假设ℎ(?) 执行过程中总是不变

    3.1K10

    线性渐变关键字 - Linear Gradient Keywords

    这个例子中 令人恐慌地方 在于:你声明了渐近线是从哪个方向起始,不是渐近线指向方向;也就是 你指定了渐近线起始位置而不是目标方向。...这可能正是你所想要。不同于角度,角度 背景区域尺寸发生改变时 渐近线是永远不会旋转。 第二种使用关键字方式 看起来是类似的,但是会有截然不同结果。...50%) 在这个例子中,你声明渐近线目标位置,并不是起始位置,这是要清楚;毕竟,你声明是to top right。...http://meyerweb.com/pix/2012/04gradients03.gif 注意这个hard-stop边界线,实际上从左上角延伸到了右下角(没有一个是右上角)。...有兴趣知道:你对于各种各样关键字和行为是如何思考 - (知道 理解这2种方式 开始时 是有些困难,因为2中方式有着截然不同效果 看起来让人困惑)。你说

    56930

    【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 09 Shading 3 (纹理映射)

    总结来说,双线性插其实就是横向和纵向两个方向做插。 2.2 Texture Minification(纹理缩小) ?...另外一种情况就是纹理相比于要渲染物体大,这样就会导致纹理缩小,即一个像素会覆盖多个纹素。 除了纹理分辨率大于要渲染物体,如下情况中也会出现纹理缩小问题。左边是我们要达到效果。...得到了不同层次纹理图该怎么计算某一个像素点所对应纹理?或者说怎么知道某个像素点对应到哪一层纹理图?...,这个边长为 L 正方形会对应到第 D=log_2L 层纹理图某一个点,也就是说我们只需要直接查询第 D 层纹理图即可知道这个正方形平均值了。...这样处理之后,当查询屏幕空间某个像素点纹理时,我们就可以用其对应纹理图上纹理,这样就解决了Mipmap只能用正方形来近似的问题。

    2.2K70

    第4章-变换-4.1-基础变换

    方向矩阵是与相机视图或对象相关联旋转矩阵,定义了它在空间中方向,即向上和向前方向二维中,旋转矩阵很容易推导。假设我们有一个向量 ,我们将其参数化为 。...示例:某个方向上缩放。缩放矩阵 仅沿x、y和z轴缩放。如果要在其他方向进行缩放,则需要进行复合变换。假设应该沿着正规化、右向坐标系下 、 和 轴进行缩放。...都不受变换影响,而 是旧 和 乘以 总和,从而导致正方形倾斜。这种变换是保面积,可以看出虚线区域是相同。...或者,要创建一个可以产生归一化结果正常变换矩阵,可以将原始矩阵 左上角除以这个比例因子一次。 请注意,变换,表面法线从三角形导出系统中,法线变换不是问题(例如,使用三角形边线叉积)。...克莱姆法则和伴随方法通常更可取,因为它们分支操作较少;现代架构上避免“if”测试是很好。有关如何使用伴随来反转变换法线,请参见第4.1.7节。 优化时也可以考虑逆向计算目的。

    4K110

    使用 SVG 和 JS 创建一个由星形变心形动画

    原文:Creating a Star to Heart Animation with SVG and Vanilla JavaScript 译者:nzbin 上一篇文章中, 讲解了如何使用纯...一定要看看这篇文章,因为我会引用一些详细解释过东西,比如演示示例、各种定时函数公式以及如何从结束状态返回初始状态而不需要反转定时函数。...对于路径数据(d)属性,我们将上述函数执行得到点数组作为初始数值。我们还创建了一个函数来生成实际属性(也就是路径数据字符串——两对坐标之间插入命令,以便浏览器处理这些坐标)。...函数内部,我们计算那些整个函数中不会改变常量。首先是辅助圆半径。其次是小正方形对角线,长度等于辅助圆半径,对角线一半也是外接圆半径。...这几乎是我们想要结果——但还有一点小问题。对于角度这样循环,我们不希望第二次点击时反方向转半个圆,而是继续朝同一个方向转半个圆。

    4.8K51

    只用2页纸,北大数学校友攻破计算机30年难题!过程浅显直白,看懂仅需线性代数基础

    对于一个布尔函数f,某个输入x(x是n个bit布尔变量)情况下,有s个布尔变量变化时,结果会反转。我们就说布尔函数f输入为x时敏感度为s(f,x)。...因此,从立方体中一个顶点移到相邻顶点,就相当于把布尔函数输入中某个比特进行翻转。(妙啊!) 既然布尔函数输入可以用顶点坐标来表示,那么输出?我们可以用两种颜色来定义。...然而第三位翻转,布尔函数对这个变化是敏感,输出变为0,相当于把顶点移到了下边,颜色从蓝色变成红色。...这个定理将矩阵与它子矩阵特征联系起来,使其成为研究高低维立方体之间关系完美工具。二维立方体(正方形)是三维立方体一个面,因此是后者一个子集。...“增加了我们工具包,可以帮助回答布尔函数分析中其他问题,”哥伦比亚大学计算机科学教授Servedio说,“认为很多人在听到这个消息之后会在那个晚上睡得更轻松。”

    55620

    只用2页纸,北大数学校友攻破计算机30年难题!过程浅显直白,看懂仅需线性代数基础

    对于一个布尔函数f,某个输入x(x是n个bit布尔变量)情况下,有s个布尔变量变化时,结果会反转。我们就说布尔函数f输入为x时敏感度为s(f,x)。...因此,从立方体中一个顶点移到相邻顶点,就相当于把布尔函数输入中某个比特进行翻转。(妙啊!) 既然布尔函数输入可以用顶点坐标来表示,那么输出?我们可以用两种颜色来定义。...然而第三位翻转,布尔函数对这个变化是敏感,输出变为0,相当于把顶点移到了下边,颜色从蓝色变成红色。...这个定理将矩阵与它子矩阵特征联系起来,使其成为研究高低维立方体之间关系完美工具。二维立方体(正方形)是三维立方体一个面,因此是后者一个子集。...“增加了我们工具包,可以帮助回答布尔函数分析中其他问题,”哥伦比亚大学计算机科学教授Servedio说,“认为很多人在听到这个消息之后会在那个晚上睡得更轻松。”

    37920

    【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化直观解释

    但是正则化项是如何推导?接下来,将详细介绍其中物理意义。 我们知道,正则化目的是限制参数过多或者过大,避免模型更加复杂。...没有限定条件情况下,一般使用梯度下降算法,蓝色椭圆区域内会一直沿着 w 梯度方向前进,直到找到全局最优 wlin。...w 方向如图中红色箭头所示。 那么问题来了,存在限定条件,w 最终会在什么位置取得最优解?也就是说满足限定条件基础上,尽量让 Ein 最小。...已知 ∇Ein 是 Ein 梯度,观察上式,λw 是否也能看成是某个表达式梯度? 当然可以!...}+\lambda\sum_j|w_j| 仍然用一张图来说明如何在 L1 正则化下,对 Ein 进行最小化优化。

    1.2K30

    中国台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记11 -- Linear Models for Classification

    随机梯度下降可以看成是真实梯度加上均值为零随机噪声方向。单次迭代看,好像会对每一步找到正确梯度方向有影响,但是整体期望上看,与真实梯度方向没有差太多,同样能找到最小位置。...随机梯度下降优点是减少计算量,提高运算速度,而且便于online学习;缺点是不够稳定,每次迭代并不能保证按照正确方向前进,而且达到最小需要迭代次数比梯度下降算法一般要多。...假设平面上有四个类,分别是正方形、菱形、三角形和星形,如何进行分类模型训练?...首先我们可以想到这样一个办法,就是先把正方形作为正类,其他三种形状都是负类,即把当成一个二分类问题,通过linear classification模型进行训练,得出平面上某个图形是不是正方形,且只有{...,比如某个区域又判定为正方形又判定为菱形。

    74300

    使用 mesh 实现多边形裁剪图片!Cocos Creator!

    这个对象是顶点格式对象。 ? 其中 name 是对应顶点着色器 attribute 变量。 type 对应数据类型,决定了每个数据大小。 ? num 对应有几个数据分量(猜哈哈!)。...而我们坐标系中间,x轴向右,y轴向上。 ? 所以我们可以先求出x,y左下角占比,然后再反转一下y轴,转成uv坐标系。参考代码如下。...一个多边形可以分割成多个三角形,而顶点索引是告诉如何去绘制这些三角形。 ? 如何将一个多边形切割成多个三角形?可以采用'耳切法'方式。把多边形一个耳朵切掉,然后再对剩下多边形再次切割。 ?...怎么样耳朵才能切这个耳朵顶点需要满足是凸顶点且没有其他顶点在这个耳朵里。 ? 如何判断是凸顶点?首先要知道向量外积定义,表示向量法向量。...方向根据右手法则确定,就是手掌立a、b所在平面的向量a上,掌心由a转向b过程中,大拇指方向就是外积方向。 ? 对于cc.Vec2外积就是面积,有正负之分,也是根据右手法则确定。 ?

    2.2K40

    【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化直观解释

    但是正则化项是如何推导?接下来,将详细介绍其中物理意义。 我们知道,正则化目的是限制参数过多或者过大,避免模型更加复杂。...没有限定条件情况下,一般使用梯度下降算法,蓝色椭圆区域内会一直沿着 w 梯度方向前进,直到找到全局最优 wlin。...w 方向如图中红色箭头所示。 那么问题来了,存在限定条件,w 最终会在什么位置取得最优解?也就是说满足限定条件基础上,尽量让 Ein 最小。...已知 ∇Ein 是 Ein 梯度,观察上式,λw 是否也能看成是某个表达式梯度? 当然可以!...| 仍然用一张图来说明如何在 L1 正则化下,对 Ein 进行最小化优化。

    4.2K10

    【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 09 Shading 3 (纹理映射)

    ,我们$u_0$和$u_1$之间再做一次线性插不就求解出红点值了嘛,即$f(x,y) = lerp(t,u_0 ,u_1 )$ [ewv7obzvhd.png] 总结来说,双线性插其实就是横向和纵向两个方向做插...除了纹理分辨率大于要渲染物体,如下情况中也会出现纹理缩小问题。左边是我们要达到效果。我们知道左边其实通过透射投影来将物体映射到平面,因此会造成近处纹理大,远处纹理小视觉效果。...[nubjch3d43.png] 得到了不同层次纹理图该怎么计算某一个像素点所对应纹理?或者说怎么知道某个像素点对应到哪一层纹理图?...此时我们就能利用前面生成若干层纹理图了,我们可以很明显知道,这个边长为$L$正方形会对应到第$D=log_2L$层纹理图某一个点,也就是说我们只需要直接查询第$D$层纹理图即可知道这个正方形平均值了...这样处理之后,当查询屏幕空间某个像素点纹理时,我们就可以用其对应纹理图上纹理,这样就解决了Mipmap只能用正方形来近似的问题。

    97300

    卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

    (评论中有同学对这个参数计算不太理解,简单说一下:图片是由像素点组成,用矩阵表示,28*28矩阵,肯定是没法直接放到神经元里,我们得把“拍平”,变成一个28*28=784 一列向量,这一列向量和隐含层...通过第一个卷积核计算feature_map是一个三维数据,第三列绝对最大,说明原始图片上对应地方有一条垂直方向特征,即像素数值变化较大;而通过第二个卷积核计算,第三列数值为0,第二行数值绝对最大...如果认为这些信息是可损失,那么是否意味着我们进行卷积操作仍然产生了一些不必要冗余信息?...手写数字识别的CNN网络结构 上面我们了解了卷积神经网络基本结构,现在来具体看一下实际数据---手写数字识别中是如何操作。上文中定义了一个最基本CNN网络。...一开始随机定义一个,那么后来是如何训练才能使这个卷积核识别某些特定特征? 1*1卷积核有意义吗?为什么有些网络层结构里会采用1*1卷积核?

    1.4K50

    通过动图学习 CSS Flex

    为了巩固你对flex了解,制作了这些动画演示。 注意 overflow: hidden 行为类型是默认,因为 flex-wrap 还未设置。...为了获得更好想法,你可以在这个页面上去尝试一下 Flex Layout Editor。 按默认 flex不会包装你内容。工作原理很像 overflow: hidden。...属性 justify-content(上面的所有示例)和 align-content(下面)采用完全相同。它们仅在两个不同方向上对齐 —— 相对于存储柔性容器中项目的垂直和水平方向上。...到目前为止只简单演示了动画中 flex 是如何工作。 当涉及到实际布局时,你可能希望对较少同时更大项目使用 flex。就像真正网站上那些内容一样。...: [value]; 建议你 CSS grid 中使用这些类型 flex 项目。

    1.3K40

    在编程中发现数学之美——使用Python小龟绘制多边形

    改变方向 小龟只能在方向上向前走。改变方向,你首先必须使用right()或left()函数让小龟转一定角度。...这里我们为我们画正方向函数命名为square(),因为我们这个函数作用是画正方形,修改刚才程序mytutle.py,增加下面内容: def square(): for i in range...练习1-2:正方形组成圆。写程序,这个程序将画60个正方形,每画一个正方形右转5度。程序中要使用循环语句。运行结果如图: ?...怎样避免出现这种错误?我们可以定义函数时给参数赋一个默认,例如这样: def square(sidelength=100): 这里,我们给sidelength赋值100。...改变变量 我们可以这样改变变量每一个循环中让变量递增,结果是每次循环所画正方形比上一次大一些。

    3.9K51

    小论线性变换

    是经过线性变换A2基底下坐标 % 选择特征向量方向为新坐标,坐标系下横坐标不变,纵坐标是原来2倍。...,那么特征绝对越大表明在这个方向 % 伸缩越大,理解成方差越大,因此可以利用这种分解去找到最大方差,寻找如何包含更多信息。...是经过线性变换A2基底下坐标 % 选择特征向量方向为新坐标,坐标系下横坐标不变,纵坐标是原来2倍。...0(行列式等于0,不满秩)是什么含义 % 某个基上分量丢失,原来系数不为0可能是因为和其他基耦合 % 对角化D上存在着为0元素,有几个0说明有几个维度丢失。...是经过线性变换A2基底下坐标 % 选择特征向量方向为新坐标,坐标系下横坐标不变,纵坐标是原来2倍。

    79470

    连通域原理与Python实现

    另外,代码实现过程中想到另外一种 Two-Pass 方式(即扫描两遍图像方式)实现,就是第二次扫描与 (1) 同样过程,只是方向换成从右下到左上。...Seed-Filling 算法 种子填充方法来源于计算机图形学,常用于对某个图形进行填充。基于区域生长算法。理解就是递归遍历。 ? 附上两种方法 Python 实现 ? ? ? ? ? ?...其中,每个正方形边长为10像素,所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字切割位置。 代码如下: ? 那么,如果字符位置不固定怎么办?...现在假设一种随机位置宽度、无粘连、无干扰线情况。 第一种方法,也是最简单方法叫做”投影法”。原理就是将二图片在竖直方向进行投影,根据投影后极值来判断分割边界。...算法如下: 将二图片进行从左到右、从上到下遍历,如果遇到黑色像素并且这个像素没有没访问过,就将这个像素入栈并标记为已经访问。

    4.7K10
    领券