——对《计算机图形学基础教程》胡事民等著 的补充
平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法,区域填充即给出一个区域的边界(也可以是没有边界,只是给出指定颜色),要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色(也可能是图案填充)。区域填充中最常用的是多边形填色,本文中我们就讨论几种多边形区域填充算法。
1. 课程名称:计算机图形学 2. 实验目的和要求: 目的:理解、掌握区域填充算法原理。 要求:读懂示范代码并对其改进。 3. 实验题目:区域四连通填充算法 4. 实验过程: (1) 复习区域填充算法原理; (2) 根据算法原理,读懂示范代码; (3) 尝试在示范代码的基础上,实现扫描线填充算法。 5. 实验结果 6. 实验分析 试比较扫描线填充算法与简单种子填充算法。 7. 附示范代码 /Files/opengl/区域四邻接点填充算法.rar
编写程序,模拟填充图像中封闭区域颜色。首先生成包含10个子列表的列表,每个子列表中包含20个数字,每个数字为0或1,0表示空白区域,1表示非空白区域。指定一个位置,以该位置为中心向四周扩散并填充,把与该位置连成片的相同颜色区域填充为指定的颜色。
滚动图片是指:图片尺寸不变的情况下,把图片内容做某个方向的移动。这样就会出现一种情况:被移走的区域显示为空白,或者被超出尺寸的区域填充。
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主要函数就是uglPolygon(),参数pData用于指明每个顶点的坐标,首尾两个点需要一致,所以其个数numPoints比多边形的实际顶点数要多一个,另外还需要指明前景色(边框)和背景色(填充)
OpenCV实现照片自动红眼去除 使用闪光照相机拍照,在光线条件不足的情况,如果眼睛盯着相机镜头很容易造成拍出的照片中人眼球变成红色,虽然现在相机从系统和镜头上做了大量改进工作,防止这种情况发生,但是
[编辑器不兼容 GitHub 的 markdown,真的蛋疼] 您所喜爱的 AAChartKit 开源图表库现在更有swift版本可供使用,详情请点击以下链接 传送门 https://github.com/AAChartModel/AAChartKit-Swift 前言 AAChartKit 项目,是AAInfographics的 Objective-C 语言版本,是在流行的开源前端图表库Highcharts的基础上,封装的面向对象的,一组简单易用,极其精美的图表绘制控件.可能是这个星球上 UI 最精致的
在图形学技术的发展中,硬件加速、实时渲染、虚拟现实和增强现实等方面的创新不断推动着图形学的前沿。这门技术为数字世界的可视化和交互提供了强大的工具和方法。
配置文件、结构和绘图文件基础在前几期的分享中已经分享了,今天小编从highlight开始分享绘图block的内容。
今天继续跟大家分享水晶易表系列关于地图呈现的技巧——自定义数据地图。 该案例主要通过图标模拟与之前学过的动态可见性,根据数据需求,订制动态交互式地图图表。 案例中用到了北京、重庆、广东省三个省级行政
Excel不仅仅只是存放数据的工具,其功能特别强大,甚至可以做出美观的仪表盘,如下:
今天接着分享Evolution图表类型中的Area图表。 其实就是我们常见的区域图(或者叫面积图),它与折线图(昨天讲到的)都是用来呈现时间序列中的趋势走向和波动范围,进而对事物发展状态做出评价。 昨
sketchup草图大师是一款应用于建筑领域的全新三维建模软件。sketchup草图大师的功能是非常强大的,成为全球千万设计师选择的设计工具,模型很多质量很好。sketchup草图大师是必不可少的一款建模软件。
作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] ROI与泛洪填充 1.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域 对lena图进行脸部的获取,代码如下 def roi_test(src): #第一个参数,高度范围,第二个参数宽度范围 face = src[200:410, 200:400] gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face彩
今天要跟大家分享的是动态图表10——可选折线图(复选框)。 本篇推送主要向大家介绍如何使用复选框控制多维图表。涉及到的核心技巧主要有:复选框;if+or函数;图表制作等。 步骤: 复选框制作; 使用i
SD 的局部重绘是图生图里很常用的功能。它能够局部修改图片或者删除图片里多余的功能。比如你想给自己的照片换个衣服(额,你懂的),比如你想把照片里的路人P走。这个功能可以送走一批初级美工。
当图像处理完成后,可以使用imagedestroy()函数销毁图像资源来释放内存。
上一篇文章讨论了如何在多边形的某一点上分配光强度值,这里主要讨论如何为多边形确定实际的像素,即在栅格屏幕上的对应位置,这个过程称为光栅化(Rasterization)或者扫描转换 (Scan conversion)。
最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的检测或人体关节。这项工作提出预测关键位置在时尚物品上定义的点,例如领口的角落,下摆和袖口。然而,由于背景杂乱,人体的姿势和尺度,检测时尚义务上的关键点是具有挑战性的,为了消除上述变化,以前的工作通常是假设在训练和测试中提供的边界的边框作为附加条件,然而这在实践中是不适用的,本项目涉及的是无约束的服装的关键点的检测,无论是训练还是测试所涉及到的是没有提供服饰的边界框,对此我们提出了一种新的网络结构, 此结构主要包含两个部分,首先使用Resnet进行特征提取,然后利用STN空间转换网络除去背景的干扰,最后使用全连接网络进行对关键点的位置和可见性进行预测。
生活中难免会遇到一些喜欢的图片,然后都会带有水印或多余的杂物,比如路人,图标,logo等元素,通常位于图片的角落或中心位置,会破坏图片的整体感觉,影响图片的观感,下面小编就为大家分享三种图片水印去除的方法,希望能帮助您解决图片去水印的困扰!
新冠疫情对很多实体经济带来冲击的同时,也给很多公司带来了新的增长点。前段时间我看到图1所示的数据可视化作品,针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化:
本文主要介绍如何使用OpenCV获取不规则区域的最大内切圆。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
Android自定义控件今天要讲到的就是望远镜效果,那么什么是望远镜效果,我们不妨看看下方的动图,看完后,相信大家就有一定的认识了。
前几天给大家分享了一些可视化图表的应用场景——《想做出让老板瞬间傻眼的数据可视化,先学会这几个高大上图表!》,很多同学都私信我想让我分享一下这些图表的制作方法,其中呼声最高的无疑就是可视化地图的制作了。
今年肆虐全球的新冠疫情给世界各国经济都造成了相当大的影响,尤其对很多实体经济带来巨大冲击。不过,这期间也有不少公司保持了较高的增长。前段时间我看到一张数据图表(图1),针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化:
Matlab中,plot绘图的曲线线宽、标记点大小、标记点边框颜色和填充颜色的设置
针对这种情况,MATLAB提供了若干特殊图形绘 制函数。接下来主要介绍特殊图形的绘制方法,主 要图形包括:条形图、区域图、饼状图、柱状图、 离散图、罗盘图、羽毛图、……
在WinForm中,Region可以被用来定义或裁剪控件的形状。它可以用于创建不规则的控件,如圆形、椭圆形、星型等。Region可以被用于以下场景:
启用IM列存储时,In-Memory FastStart通过将IMCU直接存储在磁盘上来优化IM列存储中数据库对象的数量,使数据库通过将列数据存储在磁盘上更快地打开。数据库在崩溃和恢复之后或在复制到其他Oracle RAC实例期间也可以从IM FastStart区域读取。 简介 当数据库实例重新启动时,IM列存储将被填充,这个过程可能是I /O密集型和CPU密集型的慢速操作。 启用IM FastStart时,数据库会定期将一列列数据保存到磁盘中,以便在实例重新启动期间更快的重新填充。 如果数据库在关闭后重
The AHN DEM is a 0.5m DEM covering the Netherlands. It was generated from LIDAR data taken in the spring between 2007 and 2012.
马上中秋了,不得不说,已经感受到了浓浓的中秋气氛,大家吃月饼都快吃“吐”了,毕竟公司之间月饼送来送去的。。
正如之前介绍的一样,plot绘图包括scatter, line, histogram, heatmap等绘图模式。今天小编从scatter散点图开始介绍plot的绘图内容。
泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是windows paint的油漆桶功能。算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常见有四邻域像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法。根据实现又可以分为递归与非递归(基于栈)。
本文主要介绍:Opencv常用函数,如均值、最大最小、归一化、滤波、旋转、求连通域等函数。
SkeyeVSS综合安防视频云服务通过接入SkeyeRMS录像服务器实现对系统里的摄像机等设备录像,通过自定义的时间轴组件对录像记录进行加载渲染,播放器回调时间与下面时间轴相互联动,集拖动、点击、缩放、无限加载等于一体的时间轴组件。
GD库 图片处理的典型流程 1:造画布(或读入一幅图作画布) 2:造颜料 3:利用颜料在画布上写字或填充颜色或画形状 4:输出/生成图片 5:销毁画布 1、GD库 之生成验证码 创建画布(imagecreatetruecolor) 往图片写字(imagestring) 形成图片(image[jpeg|png|gif]) 销毁画布(imagedestroy) 2、GD库 之生成缩略图 读取图片,形成资源(imagecreatefrom***) 创建缩略画布(imagecreatetruecolor) 复制图片
高维数据在这里泛指高维和多变量数据,它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中,高维是指数据具有多个独立属性,多变量是指数据具有多个相关属性。
CIRCOS圈图绘制 - 最简单绘图和解释介绍了CIRCOS的安装、基本的配置文件的解释、如何最简单的获得一个CIRCOS图。最主要的部分还是配置文件的位置信息和各个参数的含义解释。 本篇则处理染色体层面展示时用到的配置参数,若有困惑的请先参考上一篇。如果两篇都没有讲明白,请留言。 展示染色体染色条带数据 把前面的配置文件再拓展一些,给染色体加上名字,并且按照染色深浅上色。 karyotype变量指定了绘制CIRCOS图所必须的一个文件 (文件的内容虽然通常是染色体的信息,但不局限于染色体信息,其它的区域信
现在很多web和客户端都已经放弃了以前的那种菊花的加载方式,转而使用Skeleton Screen Loading,比如Facebook、国内的淘宝等都使用了骨架屏来提升它们的加载体验。本文主要讨论这种骨架屏在H5上的实现,以以下业务场景为例:
在后面的源码分析中,会涉及到像素密度这个概念,想着怕部分读者有困惑,先做个铺垫文。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 原文地址:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9
开发者小伙伴是否还记得我们前段时间刚刚发的数据可视化移动端SDK? 相信那里面炫酷的数据可视化效果一定让你印象深刻。为了给开发者们提供“多端一体”的产品体验,我们不光在移动端上努力创新,力争做到业界第一,同时也在Web端持续发力,不断升级我们的数据可视化效果。 去年我们面向Web端发布了数据可视化JS API,一经推出便受到了开发者们的热烈欢迎,开发者使用量持续攀升,我们也深刻感受到数据可视化的巨大价值。经过一年的精心打磨,今天我们终于迎来了数据可视化JS API的全新升级。 效果升级,更炫酷的视觉冲
钻芯综合柱状图作为一种能够全面、直观地体现钻芯法检测工作关键信息的工作成果,一直是钻芯法检测报告中的重要内容。
在我们的一些发布系统项目应用中,会经常发布一些链接图标,该图标基本上以模板背景为主,并填充项目文字内容。解决方式一般会让美工进行制作处理,但当模板化以后,问题的焦点则集中在文字的显示上,因些利用程序控制文字自动填充模板背景图片,可以自动化的解决需求。
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使用表单的API处理数据 你可以将数据以有格式或无格式字符串或者数据对象的形式填充到单元格中。将数据填充到单元格的最好方式取决于你想添加字符串数据还是数据对象,以及你想添加数据到单一的单元格还是某个范围内的所有单元格。 举例来说,如果你使用的数据来自用户的文本框中,你可能想要添加由Spread控件解析的字符串数据。如果你想要添加多个值,并想要直接将它们添加到数据模型中,可以以对象的方式添加它们。 下表汇总了在表单级别添加数据的方法。 数据描述 单元格数目 方法名 具有格式的字符
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