引入 highcharts import HighCharts from "highcharts";
polar 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polar.html
有小伙伴说，使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮，他们可以还可以交互。同时，基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
研究好玩又有用的技术第 004 期 在学习中发现快乐，在应用找到价值。这是我第四期分享图像技术应用的文章。 前三期欢迎阅读和分享：
设置曲线绘制颜色在 polar 函数中 , 第三个参数使用 'b' 指定 , 绘制曲线是蓝色的 ;
看了好几篇关于双线性插值算法的博文，解释得都不好理解，不过下面这篇博文就解释得很好，以下内容均参考这篇：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、原理 在图像的仿射变换中，很多地方需要用到插值运算，常见的插值运算包括最邻近插值，双线性插值，双三次插值，兰索思插值等方法，OpenCV提供了很多方法，其中，双线性插值由于折中的插值效果和运算速度，运用比较广泛。 越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：33 的256级灰度图。假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）： 234 38 22 67 44 12 89 65 63 这 个矩阵中，元素坐标
寄语：本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理，并以图像缩放为例，对原理进行了C++及Python实现。
越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：3X3 的256级灰度图，也就是高为3个象素，宽也是3个象素的图像，每个象素的取值可以是 0－255，代表该像素的亮度，255代表最亮，也就是白色，0代表最暗，即黑色。假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）： 234 38 22 67 44 12 89 65 63
void loadimage(IMAGE* pImg,LPCTSTR imgFile,int w = 0,int h = 0);
正如在这个图形中，可以清晰的看到，某些观察值随着组别的变化而产生的变化。不过，随着基因组大数据的不断发展和应用，在很多科研绘图场景中，高维数据的处理变得越来越重要。很多时候我们接触到的数据。不仅仅是几个样本和十几个测量值而已，往往是成百上千个基因或者检测结果。如此高维的数据，如果我们想要观察他们的变化趋势，应该使用何种图形呢？
刮刮卡是大家非常熟悉的一种网页交互元素了。实现刮涂层的效果，需要借助canvas来实现，想必每个前端工程师都清楚。实现刮刮卡并不难，但其中却涉及很多知识点，掌握这些知识点，有助于我们更深刻理解原理，对于提升举一反三的能力很有帮助。本期以实现刮刮卡为例，分享下如何科学合理地封装函数，并对涉及的相关知识点进行讲解。
轴的创建与笛卡尔图表相似，但是将轴添加到图表时，可以使用极坐标方向而不是对齐方式。
在交互式平行坐标图中，有一个很好的htmlwidgets的例子。你可以交互式地操作平行坐标图来放大有趣的观察结果。
数据挖掘可视化系统 🌀 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。 数据挖掘：Python 后台技术：Flask 前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后，修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后，运行 .\App\main.py，接着打开
最早知道 canvas 的 globalCompositeOperation 属性，是在需要实现一个刮刮卡效果的时候，当时也就是网上找到刮刮卡的效果赶紧完成任务就完了，这次又学习一次，希望能加深理解吧。
这段时间闲下来，系统学习了微信小程序和微信小游戏，发现还是挺有意思的。现在微信小游戏的开发都离不开游戏引擎，用原生小游戏开发工具开发的很少很少。但是毕竟我不是专业游戏开发，所有游戏引擎就不搞了，我们就单纯来看原生微信小游戏开发。
本篇文章要使用OpenCV、Numpy 和Math这3个工具包实现一个简单的滤镜编辑器。在这个滤镜编辑器中，包含了3种滤镜效果，它们分别是浮雕滤镜、雕刻滤镜和凸透镜滤镜。本篇文章将对目标图像（如图1所示）进行处理，使得目标图像分别呈现浮雕滤镜（如图2所示）、雕刻滤镜（如图3所示）和凸透镜滤镜（如图4所示）的视觉效果。
在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。
今天，看到了于老师发表了一篇文章，《我为中国火星第一图做鱼眼矫正》。各位可以先去看看于老师的文章，于老师也很大方的开了自己的code。于老师代码写的很简洁，效果也很好。其中代码效果如下所示，展示了火星表面是什么样的：
普通的CNN能够显示的学习平移不变性，以及隐式的学习旋转不变性，但attention model 告诉我们，与其让网络隐式的学习到某种能力，不如为网络设计一个显式的处理模块，专门处理以上的各种变换。因此，DeepMind就设计了Spatial Transformer Layer，简称STL来完成这样的功能。
如果我们想比较某个数值在不同分组之间的变化差异。或者随着时间序列的变化趋势，往往会用到折线图。折线图是在我们的科研绘图当中最为常用的图形之一。
主要还是考虑面试的时候会不会用到，刚才好好看了下旋转的这个思路，其实和图像缩放的思路差不多的，主要的问题是要找到坐标的映射方式。 因为还是包含了一部分的公式，所以我再word里写好然后截图上来吧。
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如上图所示。
平行坐标图可以显示多变量的数值数据，最适合用来同一时间比较许多变量，并表示它们之间的关系。缺点也很明显，
在模拟调制中，载波参量的改变是按连续的模拟信息。在数字调制中，这些载波参数（幅度，频率和相位）的变化由离散的数字信号决定。从这个意义上讲，数字调制和模拟调制并无本质区别。数字调制信号只须表示离散的调制状态，这些离散状态在矢量图上称为符号点 (symbol point)，符号点的组合称为星座图(constellation)。
“ 数据可视化过程中，经常遇到两种不同类型图表组合的情况，就是所谓的双坐标轴组合图。最近学习中遇到了此问题，特学习和大家分享，部分内容有个人改进哟”
在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值，其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究，今天探究并记录一下原理和自己的理解。
工厂方法模式人是造出来了，可都是清一色的类型，缺少关爱、仇恨、喜怒哀乐等情绪，人类的生命太平淡了,忘记给人类定义性别了，那怎么办？ 从头开始建立所有的事物也是不可能的，那就想在现有的条件下重新造人，尽可能旧物利用嘛 人种（Product产品类）应该怎么改造呢？怎么才能让人类有爱有恨呢？定义互斥的性别，然后在每个个体中埋下一颗种子：异性相吸，成熟后就一定会去找个异性 从设计角度来看，一个具体的对象通过两个坐标就可以确定：肤色和性别
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
翻译：陈妍君 吴怡雯 校对：田晋阳 图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿，而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家，已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：隐形妖怪增强现实卡。 上个学期，我参加了计算机视觉课程，对投影几何学的若干方面进行了研究，并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你，我们需要一点代数来使它工作，但我会尽量少用。为了充分利用它，你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先，这篇文章并不是一个教
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
axisoff;%去掉坐标轴axistight;%紧坐标轴axisequal;%等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);%坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(…);
1.用window.setInterVal()、window.setTimeOut（）和window.requestAnimationFrame()来定期执行一个指定函数
跨领域推荐系统（Cross domain recommender systems，CDRS）能够通过源领域的信息对目标领域进行辅助推荐，CDRS由三个基本要素构成：领域（domain），用户-项目重叠场景（user-item overlap scenarios）和推荐任务（recommendation tasks）。这篇研究的目的就是明确几种广泛使用的CDRS三要素的定义，确定它们之间的通用特征，在已明确的定义框架下对研究进行分类，根据算法类型将同类研究进行组合，阐述现存的问题，推荐CDRS未来的研究方向。文章分为上、下两部分，本篇为“下篇”。
前阵子在做方案时，得了几张骨钉的图片，骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的，贴RFID标签成本太高，所以一般考虑还是OCR的识别比较好，因为本身骨钉的字符是按圆印上去的，直接截取图片进行OCR没法识别，需要经过图像处理后再识别，所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
所谓双坐标图表，就是左右各一个Y轴，分别显示不同系列的数值。该图表主要用于两个系列数值差异较大的情况。如下例。
这个时候，我们知道半径r = 2 所有的角度都是适合的 我们很容易得到一个圆：
上一篇《[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 十、图片效果毛玻璃》 如有错误欢迎指出~
支持.Net Core(2.0及以上)与.Net Framework(4.5及以上)
MATLAB 画双纵坐标 plotyy 的用法 对数坐标 MATLAB 画双纵坐标具有两个纵坐标标度的图形 在 MATLAB 中,如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形,可以使用 ……
解决思路：首先明白希望结果是以什么样的方式展示，根据本例要求可以用产品名称作列标题，还款期数做行标题，行列交叉的位置就是贷款金额，并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
在PHP的图像处理中，复制图像是一个非常常见的操作。不仅可以用于缩略图的生成，还可以用于其他方面的图像处理。本文将教你如何使用PHPGD库来复制图像，以及如何优化复制过程以提高性能和图像质量。
看似简单却具有极大的挑战性和趣味性，这就是其魅力所在！温馨提示，体验后再阅读此文体验更佳哦！
首先，这里是要用到的素材，里面包含着各个宝石的图片和背景这张坐标图（全是用 画图 三分钟做出来的hhh，听说画图要被删有点伤心）
最近闲着跟着油管博主murtazahassan，学习了一下LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision，对应的Github源代码地址为：Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours
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