OpenCV在Core模块中支持多种图形绘制与填充，方便开发者在图像对象识别与检测之后通过特定的图形轮廓加以显式表示。常见的几何形状包括线、矩形、圆形、椭圆，此外还支持文字显示。...绘制与填充矩形 - cv::rectangle 参数说明： 参数img 表示矩形绘制对应的图像, 一般为Mat类型数据 参数rect 表示要绘制矩形的坐标与长宽， Rect类型 参数color 表示绘制使用的颜色...绘制圆与填充圆 - cv::circle 参数img 表示矩形绘制对应的图像， Mat类型 参数center 表示绘制圆的中心点坐标Point类型 参数 radius 表示绘制圆的半径大小，int类型...绘制与填充任意闭合区域 通过定义好的点，绘制直线，形成闭合区域，可以实现绘制任意形状闭合区域，同时通过OpenCV中泛洪填充API可以实现对任意闭合区域的颜色填充。演示代码如下： ?...完整的代码演示效果如下： ? 其中用的泛洪填充算法，小编打算另外一篇给大家专门扒一下这个算法本身，以及OpenCV中的源代码实现解析。
在 LaTeX 中使用 TikZ 宏包绘制闭合曲线时，可以在 \draw 中使用循环选项。...，其绘制出的图像如下： image.png 究其原因 第一种情况中不带属性选项的 \coordinate 指定的节点仅仅代表一个坐标，所以此时 A、B、C 节点均为裸节点，其仅仅指代一个坐标点，不具有大小等其他属性...，故 TikZ 执行循环选项时清楚知道需要绘制一个已指定三个顶点的封闭曲线； 比如，在 \coordinate 选项中加上形状颜色等属性，此时 A、B、C 节点便会被指定一个默认大小，此时 TikZ 循环选项也不能工作...： image.png 第二种情况中 \node 指定的节点默认具有大小等属性，所以此时 A、B、C 节点并不是裸节点，从第二种情况绘制出来的曲线我们也可以看出，AB 与 BC 并未交在一点，而对于具有大小的非裸节点...，TikZ 执行循环选项时就不知到要怎么办了，因为此时 A、B、C 指代的是有大小的点，他们包含许多边界坐标点以及中心坐标点，此时要想让循环选项发挥作用，就要显示告诉 TikZ，应该取非裸节点中的哪个具体的坐标点
这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....中间涉及像素格式的内存操作, 需要明白图像数据的内存格式. 半透明支持(可选): 如果不需要半透明支持的话, 其实可以直接OleDraw到Texture的DC上, 不用再多一次拷贝....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha
昨天公众号中收到多学多看多体会多感悟的留言问在Android OpenCV里是否能能调用稠密光流，由于我也没有试过，所以我们就专门来做了一次这个操作，也感谢留言的小伙伴提出的问题，我们也是在不断地解决问题中学习成长的...视频效果 点击边框调出视频工具条 稠密光流代码实现 稠密光流的API及简单的例子在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》中已经提到了，这里我就不再提了，主要是说在Android中怎么实现的...创建C++文件 我们在CPP下面新建了opticalflow的头文件和源文件 ? 头文件中两个方法，一个是native-lib中调用的方法，一个是在源图上进行绘制的方法 ? ?...Opticalflow.cpp 定义两个Mat，一个是上一帧的灰度图，一个是稠密光流处理的数据。 ? 绘制结果函数 ? 外部调用稠密光流的方法 ?...上面两个红框，一个是20的参数是把偏移量大于20的才进行绘制处理，另一个是将当前的灰度图存放到前一帧灰度图中等处理，在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》中我们是只取了第一帧，显示出来的就是从第一帧中不停的进行变化的绘制
一般来说我们在平时应用上可能会用到的比较少，在这里我们就简单讲解一下。...函数API void cv::calcOpticalFlowFarneback( InputArray _prev0, InputArray _next0, OutputArray _flow0, double...OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...读取图像并时行稠密光流计算，下图红框内就是用到了我们的API，明显可以看出来这里比稀疏光流要简单些，因为不用再先获取特征点进行对比了，下面的蓝色框就是我们绘制结果的函数 ? 代码结尾 ?...绘制结果的函数 ? 这样整个就完成了，文章开头的视频就是我们运行起来的效果，下面是视频中的截图 ? -END-
该方法被用于绘制关键点的匹配情况。我们看到的许多匹配结果都是使用这一方法绘制的——一左一右两张图像，匹配的关键点之间用线条链接。...matches1to2：从第一个图像到第二个图像的匹配，这意味着keypoints1[i]在keypoints2[Matches[i]中有一个对应的点。 outImg：绘制结果图像。...matchesMask：确定绘制哪些匹配项的掩码。如果掩码为空，则绘制所有匹配项。 flags：绘图功能的一些标志。...sift_algorithm(img_path2) # 创建BFMatcher实例 bf = cv2.BFMatcher() # 获得最佳匹配 matches = bf.match(des1, des2) # 绘制匹配结果...drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 显示绘制结果
使用HashMap 缓存通常的用法就是构建一个内存中使用的Map，在做一个长时间的操作比如计算之前，先在Map中查询一下计算的结果是否存在，如果不存在的话再执行计算操作。...; } 该接口定义了一个calculate方法，接收一个参数，并且返回计算的结果。...虽然这样的设计能够保证程序的正确执行，但是每次只允许一个线程执行calculate操作，其他调用calculate方法的线程将会被阻塞，在多线程的执行环境中这会严重影响速度。...我们希望的是如果一个线程正在做计算，其他的线程只需要等待这个线程的执行结果即可。很自然的，我们想到了之前讲到的FutureTask。...FutureTask表示一个计算过程，我们可以通过调用FutureTask的get方法来获取执行的结果，如果该执行正在进行中，则会等待。 下面我们使用FutureTask来进行改写。
光流 optical flow （光流） 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。...今天主要介绍opencv中计算光流接口cv2.calcOpticalFlowFarneback的使用，以及如果已知当前帧和预测光流，我们如何通过重映射cv2.remap得到预测图像的方法。...cv2.calcOpticalFlowFarneback函数 cv2.calcOpticalFlowFarneback是opencv中使用Gunnar Farneback算法计算稠密光流的函数。...iterations：算法在图像金字塔每层的迭代次数 poly_n：用于在每个像素点处计算多项式展开的相邻像素点的个数。...remap在图像变形，图像扭曲等应用中都会用到。 在本文中，我们通过上文已经有前一帧的图像数据，又有了图像的光流数据，就可以得到map。再通过重映射就可以通过光流预测恢复出下一帧的数据。
本文介绍在Visual Studio 2022中配置、编译C++计算机视觉库OpenCV的方法（再介绍一次，上次忘记设置原创了）。...随后，即可在弹出的新界面中自动开始OpenCV库的下载。 下载完毕后，可以得到OpenCV库的.exe格式文件。 ...其中，需要在“系统变量”的“Path”中进行操作。 如下图所示，我们将OpenCV库中......\build\x64\vc15\bin路径放入“系统变量”的“Path”中，在我这里这一路径就是C:\opencv\build\x64\vc15\bin。 ...其中，需要注意的是，OpenCV库中一般会有两个VC版本对应的文件夹，例如我这里下载的4.6.0版本的OpenCV库，其就有vc14与vc15两个文件夹；具体选择哪一个文件夹中的bin文件夹，需要结合我们的
然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。 ?...OpenCV中基于深度学习的边缘检测 OpenCV在其全新的DNN模块中集成了基于深度学习的边缘检测技术。你需要OpenCV 3.4.3或更高版本。...网络结构：整体嵌套边缘检测 HED方法不仅比其他基于深度学习的方法更准确，而且速度也比其他方法快得多。这就是为什么OpenCV决定将其集成到新的DNN模块中。以下是这篇论文的结果： ?...在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码 OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载： sh download_pretrained.sh 网络中有一个crop层，默认是没有实现的...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。
转载自丨3d tof原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的...然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。...04 OpenCV中基于深度学习的边缘检测OpenCV在其全新的DNN模块中集成了基于深度学习的边缘检测技术。你需要OpenCV 3.4.3或更高版本。...以下是这篇论文的结果：05 在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载：sh download_pretrained.sh网络中有一个...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。
如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。...通过这种在代码中链接了GPU算法的设计，您可以减少在CPU和GPU之间复制数据的开销。...五、代码示例 OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。...让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计算的示例中，实现一个简单的演示，演示如何将CUDA加速的OpenCV与C ++一起使用。 我们首先来看一下如何使用CPU来完成此操作。...结果 现在，我们可以在示例视频中比较来自CPU和GPU版本的指标。
官方的NativeRenderPlugin Sample只是画了一个屏幕空间的三角形, 怎么改成世界空间的呢?...XMFLOAT4X4(vm)); g_CB.Projection = XMLoadFloat4x4(&DirectX::XMFLOAT4X4(pm)); } 由于DirectX Math已经是row major的,...viewMatrix); opos = mul(opos, projectionMatrix); ocolor = color; } C#脚本这边有个细节, 就是投影矩阵需要转换一下, 不能直接取相机的:...GL.IssuePluginEvent(GetRenderEventFunc(), 1); } 这个脚本挂到Camera上即可, OnPostRender会分别针对左右眼调用两次, 所以Native那边会产生两次绘制...另外, Native这边也可以从视图矩阵中还原出眼睛位置: XMMATRIX invViewMatrix = XMMatrixInverse(nullptr, g_CB.View);
在上一篇文章中,我们简单了解一下光流法的原理. 在这一篇文章中,我们使用OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK()函数来实现,是基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。 ?...这个函数的具体介绍在 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/modules/video/doc/motion_analysis_and_object_tracking.html...#calcopticalflowfarneback 这个网址有很详细的介绍,一些具体的参数需要去这个网站上看一下....在接下来,我们来看一下在OpenCV中lk算法的实现....代码的路径在opencv\sources\samples\python\lk_track.py 代码本身有英文的注释,我一起把注释翻译成中文,捋顺以后发现原理还是很好理解. import numpy as
在上一篇文章中,我们简单了解一下光流法的原理. 在这一篇文章中,我们使用OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK()函数来实现,是基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。...这个函数的具体介绍在 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/modules/video/doc/motion_analysis_and_object_tracking.html...#calcopticalflowfarneback 这个网址有很详细的介绍,一些具体的参数需要去这个网站上看一下....在接下来,我们来看一下在OpenCV中lk算法的实现....代码的路径在opencv\sources\samples\python\lk_track.py 代码本身有英文的注释,我一起把注释翻译成中文,捋顺以后发现原理还是很好理解. import numpy as
问题描述： 创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。 参考代码： 运行结果：
翻译：疯狂的技术宅 http://2ality.com/2018/04/extracting-loops.html 在本文中，我们将介绍两种提取循环内数据的方法：内部迭代和外部迭代。...它是 for-of 循环和递归的组合（递归调用在 B 行）。 如果你发现循环内的某些数据（迭代文件）有用，但又不想记录它，那应该怎么办？...内部迭代 提取循环内数据的第一个方法是内部迭代： 1const fs = require('fs'); 2const path = require('path'); 3 4function logFiles...请注意，在生成器中，必须通过 yield* 进行递归调用（第A行）：如果只调用 logFiles() 那么它会返回一个iterable。...但我们想要的是在该 iterable 中 yield 每个项目。这就是 yield* 的作用。
重要工具介绍 TensorBoard： 是一个TensorFlow提供的强大工具，用于可视化和理解深度学习模型的训练过程和结果。下面我将介绍TensorBoard的相关知识和使用方法。...设置 TensorBoard 回调 在TensorFlow中，你需要通过TensorBoard回调来记录数据，以便后续在TensorBoard中查看。.../logs 这将启动一个本地服务器，默认端口为6006（可以通过--port参数修改），你可以在浏览器中访问 http://localhost:6006（或者相应的端口）来查看TensorBoard...跨平台：OpenCV 可以在多个平台上运行，包括Windows、Linux、Mac OS X、Android 等。...图像滤波： 提供了一系列的图像滤波器，如高斯滤波、中值滤波等，用于平滑图像或去除噪声。 图像合成和处理： 允许用户在图像上绘制文本、图形和其他图像，进行复杂的图像合成和处理操作。
cv2.calcOpticalFlowFarneback()： 追踪视频中的密集特征点 取第一帧，检测其中的一些 Shi-Tomasi 角点，使用 Lucas-Kanade 光流迭代跟踪这些点。...可以找到它们的大小和方向，然后对结果进行颜色编码以实现更好的可视化。 在HSV图像中，方向对应于图像的色调，幅度对应于价值平面。...# OpenCV 提供了另一种算法: Gunner Farneback 来寻找密集光流。它计算帧中所有点的光流。...# 通过cv2.calcOpticalFlowFarneback() 将得到一个带有光流向量 (u,v) 的 2 通道阵列。可以找到它们的大小和方向，然后对结果进行颜色编码以实现更好的可视化。...# 在HSV图像中，方向对应于图像的色调，幅度对应于价值平面。
一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图： [img] 因为 canvas 不是矢量图，而是像图片一样是位图模式的。...也就是说二倍屏，浏览器就会以 2 个像素点的宽度来渲染一个像素，该 canvas 在 Retina 屏幕下相当于占据了2倍的空间，相当于图片被放大了一倍，因此绘制出来的图片文字等会变模糊。...类似的，在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性，该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题。...完整的demo：https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章：《解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题》
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