霍夫变换是检测直线或者圆的一种比较简单的方法。霍夫变换检测直线是比较简单的，做完以后是一个二维平面上的许多曲线，通过统计平面上交点的个数，就可以得出哪些点事处于同一条直线上的。
数字时钟程序，制作的出发点是因为参考程序太简单了，又想起了一个抖音挺火的数字时钟，后就开始创作这个小程序，这个数字时钟程序我也不是凭空捏造出来的，我参考的是一个windows小程序，也是时钟例子，绘制一个时分秒的时钟样式。
这个是设定半径范围 50-70 后的效果，因为原图稍微大一点，半径也大了一些。
本文实例为大家分享了Android实现水平圆点加载进度条的具体代码，供大家参考，具体内容如下
介绍：水波纹散开效果的控件在 App 里面还是比较常见的，例如 网易云音乐歌曲识别，附近搜索场景。
-邻域 内可能有多于 MinPts 个样本 , 但是我们只取其半径范围内 恰好 有 MinPts 样本的 半径值
最近一直在完善一个视频人脸聚类的算法，开始时一直使用DBSCAN算法，不过视频测试的时候，发现该算法对参数的依赖太过严重，有些视频的人脸阀值很难去界定。
OpenCV图像项目中，圆的检测很常见。 例如：检测烂苹果的个数，寻找目标靶心，人眼，嘴巴识别等。 其中用到的关键技术是OpenCV中集成的霍夫圆检测函数。 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp,
在地球引擎代码编辑器示例中，有一个通过内核卷积进行圆查找的示例。本文将演示另一种圆检测方法，它具有更大的灵活性，称为圆霍夫变换(CHT)。
和尚在学习过程中，想实现一行半遮挡的用户头像的功能，横向展示过程中，具体包括 右侧头像逐个半遮挡左侧头像 和 左侧头像逐个半遮挡右侧头像 两种展示；
我还有改变的可能性 一想起这一点 我就心潮澎湃 文章目录 一、直线检测 使用霍夫直线变换做直线检测，前提条件：边缘检测已经完成 # 标准霍夫线变换 cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None) image：经过边缘检测的输出图像，8位，单通道二进制源图像 rho：距离步长 theta：角度步长 threshold：阈值，只有
大家好！欢迎来到本篇技术博客。今天我们将一起学习如何使用HTML5 Canvas和JavaScript创建一个可爱又有趣的果冻泡泡效果。我们将绘制一组彩色泡泡，并通过动画让它们像果冻一样晃动，给人一种充满活力的感觉。让我们开始吧！
在各种各样的执行任务界面，有时候需要比较多的时间，需要给出一个直观的等待进度条表示当前正在执行的进度，而不至于懵逼在那里，用户不会觉得程序死了还是干嘛了。
在HT for Web中2D和3D应用都支持树状结构数据的展示，展现效果各异，2D上的树状结构在展现层级关系明显，但是如果数据量大的话，看起来就没那么直观，找到指定的节点比较困难，而3D上的树状结构在
本文介绍了如何使用HT for Web实现一个3D树的绘制，包括树节点的形状、颜色、层次关系等。通过引入一个数据模型，将树节点的位置、形状、颜色等信息全部定义在数据模型中，通过递归遍历树结构，生成3D树。在3D树的绘制过程中，需要根据3D场景的相机参数、光照、材质等进行渲染，最终生成一张包含3D树的图片。
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
绘制以上两条贝塞尔曲线和直线需要五个点：P1,P2,P3,P4,M,其中P1,P2,P3,P4是圆的切点，现在只知道两个圆的中心圆点O1和O2,那么怎么根据这两个点来求其余四个圆的切点呢？先分析：
求凸包的最小覆盖圆的半径。事实上就是在求完凸包以后再求一下最小覆盖圆即可了。
在这篇技术博客中，我们将学习如何使用HTML5 Canvas和JavaScript创建一个令人陶醉的发光果冻泡泡动画效果。我们将绘制一系列可爱的、多彩的果冻泡泡，并使它们在画布上随机运动，形成一个令人心动的动态效果。本项目将让你的少女心萌翻！
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。
很多android应用都用到了圆角头像，或者一些圆角图片处理起来比较麻烦，直接上圆角图片工具类
验证码作为一种人机识别手段，其终极目的，就是区分正常人和机器的操作。 区分人机行为的作用不言而喻。互联行为的注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景，都有被机器刷造成各类损失的风险，如果不对各类机器垃圾的行为加以防范，灌水内容、垃圾注册、恶意登录、刷票、撞库、活动作弊、垃圾广告、爬虫、羊毛党等用户行为一旦发生，将对产品自身发展、用户体验造成极大的影响。目前常见的验证码形式多为图片验证码，即数字、字母、文字、图片物体等形式的传统字符验证码。这类验证码看似简单易操作，但实际用户体验较差（参见12306网站），且随着OCR技术和打码平台的利用，图片比较容易被破解，被破解之后就形同虚设。
麦肯锡McKinsey Insights APP展示了一种直观的前后对比气泡，如下图所示。
大家好，之前发过一篇文章是知识星球上问题，选择了几个经典的二值图像分析问题，从思路到代码实现给大家分析一波，最近又总结收录了知识星球上的提问，实现了从思路分析到代码实现的完整，下面我们就来看看这几个案例思路分析、运行效果、实现的相关API说明等。
在物体分类、目标跟踪等问题下，我们经常需要提取物体的一些特征。传统图像中常使用描述子（例如BRIEF）等对某个特征点（FAST或Harris角点）等进行描述，进而通过特征匹配的方式进行跟踪，或利用机器学习的方式完成物体分类等任务。
这是关于学习使用Unity的基础知识系列的第三个教程。这是上一章教程的延续，所以我们不会开始新的项目。这一次，我们将显示多个更复杂的函数。
若你不在画布上做任何操作，那么当你输出 data 时为。所以加上 data[i] !== 0 （rgb(0, 0, 0) 为黑色，只要你绘制的东西不是这个色值，肯定会出现不等于0的像素模块，因此就能确定出你作画的位置坐标）
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
此片文章主要参考CSDN博主里头的一篇文章， 将自己的理解写下来，以方便后期的查阅。
我们老规矩来看LeetCode周赛第290场。这一场比赛的赞助商是华为，应该说是目前为止赞助商当中规模最大的公司了。
Hough（霍夫）变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法，可以进一步推广到除简单线之外的情况。
Rhino中文版是一款专业的高级三维建模软件，它具备强大的3D工具，适用于机械设计、科学、工业3D动画等广泛领域。无论您是一名建筑师、设计师、艺术家还是学生，Rhino都能够帮助您创建出精美的3D模型。
轨迹分析是比物体追踪更上层的一种应用。Vision框架中提供了检测视频中多个物体的运动轨迹等能力，在健身，体育类应用中非常有用。
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之前的博客做了个锁屏应用，在以前各种酷炫的锁屏效果是很流行的，有时候会去锁屏市场看看哪些自己喜欢的特效，发现有个很酷炫的荧光解锁的效果，于是想着能否自己实现一下。
在图像处理中，我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的，不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思，在目前我所实现的算法中，也只有二值图像的最大值和最小值我实现了圆形半径的优化，可以参考：SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map（EDM)特征图计算及其优化 一文，这里通过特征图实现了圆形半径算法的O(1)算法。
1概述 在手机QQ中，有一个功能叫“一键下班”，无论界面有多少信息，只要你不想看，就可以手指一滑，将他们全部消灭。据说这个功能专为红点恐惧症、信息阅读强迫症以及处女座暖心打造。这个功能已经上线许久，除了设计本身比较贴心外，其呈现效果也十分惊艳： 这个功能深受广大用户喜爱，那么这样一个场景到底是怎样的实现的呢？面对各位开发哥哥的疑问，小编决定玩个大的，既然要写，不如就写一个拓展性强大一点的、不仅仅只适用于“一键下班”场景的吧，干脆叫它粘连布局 —— AdherentLayout。 2AdherentL
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。其中KNN分类方法的思想对回归方法同样适用，因此本文主要讲解KNN分类问题，下面我们通过一个简单例子来了解下KNN算法流程。 如下图所示，我们想要知道绿色点要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色正方形？我们利用KNN思想，如果假设K=3，选取三个距离最近的类别点，由于红色三角形所占比例为2/3，因此绿色点被赋予红色三角形类别。如果假设K=5，由于蓝色正方形所占比例为3/5，因此绿色点被赋予蓝色正方形类别。
我喜欢形状，尤其是彩色的！网站上的形状与背景颜色、图像、横幅、部分分隔符、艺术品等属于同一类别：它们可以帮助我们理解上下文并通过可供性告知我们的行动。
美国气象学家J·马歇尔·谢博德（J. Marshall Shepherd）就在TED的舞台上，提出一个“认知半径”原理，把人的认知范围比作一个圆圈，认知半径越大，人的认知范围也就越广，也就是对事物的认识更清晰，掌握事物的本质更深入。
使用原生canvasAPI绘制饼图（南丁格尔玫瑰）。（截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一、前言 之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化（见使用bokeh-scala进行数据可视化），以及如何在Geotrellis中进行分布式下的空间数据可视化（见geotrellis使用（十五）使用Bokeh进行栅格数据可视化统计），但是之前介绍的只是简单的线、圆圈等可视化方式，本文位大家介绍几种高级的可视化图表。 二、几种高级可视化图表 整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同，主要是完善了Boke
我们需要在xml中使用自定义属性来控制初始值，如内圆半径，扩散颜色，内圆颜色等
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法，包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时，本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度，并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
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