继之前的Python中使用Opencv-python库绘制直线、矩形、圆、文本和VC++中使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字,将之前的Python和C++示例代码翻译成C#语言,很简单,还是借用OpenCvSharp4库中的Line、Rectangle、Circle、PutText,值得一提的是https://github.com/opencv/opencv以及OpenCvSharp4库和Opencv-python的函数基本相同。
背景介绍 最近在水面无人艇(USV)模拟仿真中,用到了一些点和线的关系求解,本文主要讲述一下两点确认直线,点到直线距离,两条直线的交点等问题的解决方法,并给出python程序。部分内容非原创,文中给出链接,需要者可以参考。 博客更新可参见github点线关系 两点确定直线 表达式定义 空间直线的表达式有多种,比如一般式Ax+By+C=0、点斜式y-y0=k(x-x0)、截距式x/a+y/b=1、两点式:(y-y1)/(y1-y2)=(x-x1)/(x1-x2)等,它们具有彼此的约束条件,如下所
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回归算法是机器学习的一个基础算法,简单的就是线性回归,还有非线性回归。本节我们讲解简单的线性回归。
在VC++中使用OpenCV绘制直线、矩形、圆和文字非常简单,分别使用OpenCV中的line、rectangle、circle、putText这四个函数即可。具体可以参考OpenCV官方文档:https://docs.opencv.org/4.x/index.html
编写Python程序,使用OpenGL实现用于直线裁剪的Cohen-Sutherland算法。
用python的OpenCV实现视频文件的处理,用videoCapture打开视频文件,读取每一帧进行处理,然后用videoWriter保存成视频。
在Python中使用Opencv-python绘制直线、矩形、圆、文本非常简单,分别使用到line、rectangle、circle、putText这几个函数,具体可以参考https://docs.opencv.org/4.9.0/d6/d6e/group__imgproc__draw.html#ga7078a9fae8c7e7d13d24dac2520ae4a2官方文档
言归正传,回到我们的分形教程,我们用的是python的turtle模块,安装了python就自带了这个模块。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 最近遇到一个问题,如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种,比如,方案一:模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测,方案二:神将网络(CNN)目标定位等, 其中CNN就有点麻烦了,需要一定数量的训练样本,太麻烦,而方案一太普通,最后我采用了方案三, 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找
專 欄 ❈ exploit,Python中文社区专栏作者。希望与作者交流或者对文章有任何疑问的可以与作者联系: Email:15735640998@163.com ❈ 用python进行数据挖掘和机器学习一直很火,所以近段时间就在自学《机器学习实战》这本书,发现里面讲支持向量机时对原理公式的推导讲得并不详细,上网查资料发现讲得并不很系统,有点零碎的感觉,导致对于我这种小白的童鞋来说颇为艰难,因此经过长时间的资料查询后准备综合各路大神的思路和我自己的理解来写一波关于公式原理推导的文章。文章以《机器学习实战书》
最近在看python的算法书,之前在年前买的书,一直在工作间隙的时候,学习充电,终于看到这本书,但是确实又有点难,感觉作者写的代码太炫技 了,有时候注释也不怎么能看懂,终于想到一个方法,就是里面说的算法问题,我就百度python解决他,觉得这个挺好。
很多人觉得tkinter对于PythonGUI编程来说是一块鸡肋,属于入门的级的Python库。其实,tkinter没有你想象中那么一无是处。
在使用打印机或扫描仪扫描文档时,由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
众所周知,Python 生态里面有数不尽的第三方库。所以大家在写程序的时候,总是到处去寻找各种各样的第三方库。
在前面的文章中讲过,很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。
通俗的说就是用一个函数去逼近这个真实值,那又有人问了,线性回归不是用来做预测吗?是的,通过大量的数据我们是可以预测到真实值的。如果还是不明白,大家可以加一下我的微信:wei15693176 进行讨论。
本文介绍了如何用MXNet框架进行深度学习,通过一个绘画风格迁移的示例介绍了训练神经网络的过程。首先介绍了MXNet的特点和适用场景,然后介绍了如何安装MXNet并运行示例。最后列出了参考文档,供读者进一步阅读学习。
專 欄 ❈ ZZR,Python中文社区专栏作者,OpenStack工程师,曾经的NLP研究者。主要兴趣方向:OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog:http://skydream.me/ CSDN:http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈—— 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression
本文介绍了如何用MXNet框架进行深度学习,通过一个项目实例演示了如何使用MXNet和TensorFlow完成一个图像风格迁移的深度学习任务。同时介绍了如何安装和运行MXNet,包括CPU和GPU版本的安装和运行方法。
现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦~ 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的~ 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络。 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器学习的定义: 机器学习是人工智能的一个分支。人工智
概要 本文是用Python编程语言来进行机器学习小实验的第一篇。主要内容如下: 读入数据并清洗数据 探索理解输入数据的特点 分析如何为学习算法呈现数据 选择正确的模型和学习算法 评估程序表现的准确性 读入数据 Reading the data 当读入数据时,你将面临处理无效或丢失数据的问题,好的处理方式相比于精确的科学来说,更像是一种艺术。因为这部分处理适当可以适用于更多的机器学习算法并因此提高成功的概率。 用NumPy有效地咀嚼数据,用SciPy智能地吸收数据 Python是一个高度优化的解释性语言,
下图我们用的就多了,直角也就是90°的角,是个拼在一起编程了一个直角坐标系,这里是分象限的,这个如果不记得象限就该挨数学老师的打了。
对于导线周围的磁场分布,可以从比奥-萨伐尔(Biot-Savart)定理出发,推导出任意电流导线、或者导体周围的磁感应强度。讨论这个问题主要是为了能够对 电磁炉中的螺旋线圈[1] 周围测磁场进行数值分析研究。
给出多个点,然后根据这些点拟合出一条直线,这个最常见的算法是多约束方程的最小二乘拟合,如下图所示:
python PIL图像处理模块中的ImageDraw类支持各种几何图形的绘制和文本的绘制,如直线、椭圆、弧、弦、多边形以及文字等。
参见上一篇《初探篇》里对用于模型训练的样本的定义,样本可以是音频、图片、点集等等,这里我用一个简单的点集作为我们的样本解释,如图
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制,包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 直线拟合原理 给出多个点,然后根据这些点拟合出一条直线,这个最常见的算法是多约束方程的最小二乘拟合,如下图所示: 但是当这些点当中有一个或者几个离群点(outlier)时候,最小二乘拟合出来的直线就直接翻车成这样了: 原因是最小二乘无法在估算拟合的时候剔除或者降低离群点的影响,于是一个聪明的家伙出现了,提出了基于权重的最小二乘拟合估算方法,这样就避免了翻车。根据高斯分布,离群点权重应该尽可能的小,这样就可以降低它的
今天北方的气温突然降到零下,让自己不由得裹紧了小被子,同样今天下了这个冬天的初雪,朋友圈乱了都在晒各种各样的雪,那么我给大家科普一下雪花的基本知识吧,雪花分三种:一种麦香,一种纯生,一种勇闯天涯
识别道路上的车道是所有司机的共同任务,以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内,并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
https://blog.csdn.net/weixin_43624538/article/details/90636070
在Python中,万物皆对象,因此函数也不例外。函数的名称可以当做变量使用。来看看下面几个例子:
今天,给大家推荐最常用的10种机器学习算法,它们几乎可以用在所有的数据问题上: 1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值(房价、呼叫次数、总销售额等)。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线,并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下,让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序,你觉得这个孩子会怎么做?他(她)很可能会目测人们的身高和体型,综合这些可见的参数来排列他们。这是
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为:使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据,并按照每100米计算竖向振动数据统计指标:均方根值RMS,并建立RMS与路面平整度指标:IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段(即已知IRI真值的路段)上来回行驶对传感器进行标定,完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 01 Turtle那些事儿 Turtle(也被称为海龟绘图)是一个绘图库,它的绘图原理是模拟一只小海龟在屏幕上爬行,其爬行路径就形成了绘制的图形。 因此使用Turtle绘图既简单又有趣,非常适用于Python入门学习,也适用于Python进阶学习。 ▊Turtle 中的基本概念 在 Turtle 中有两个重要的基本概念。 1 屏幕:是Turtle的绘图区域,我们可以设置屏幕的大小和背景颜色,如下图所 示。注意,屏幕的坐标原点在屏幕的中心。 2 海龟(别
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程,全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述,简单易学,内容翔实,满满干货!是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分,由浅入深、循序渐进,课程主讲老师-贾志刚
封面图片:《Python程序设计基础(第2版)》,ISBN:9787302490562,董付国,清华大学出版社
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
Origin-Destination(OD)图是一种用于可视化起点和终点之间关系的地理图表。它在空间上表示出不同地点之间的连接和流动。在OD图中,起点和终点通常用节点(点)表示,而它们之间的连接则用线段或弧线表示。
1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值(房价、呼叫次数、总销售额等)。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线,并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下,让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序,你觉得这个孩子会怎么做?他(她)很可能会目测人们的身高和体型,综合这些可见的参数来排列他们。这是现实生活中使用线性回归的例子。实际上,这个孩子发现了身高和体型与体重有一定的关系,
首行为两个整数N 和 E 表示有N条指令,机器运行的横坐标终点值E 接下来N行 每行两个整数表示一条绘制指令x offsetY 用例保证横坐标x以递增排序的方式出现 且不会出现相同横坐标x 取值范围: 0 < N <= 10000 0 <= x <= E <= 20000 -10000 <= offsetY <= 10000
绘制网格的关键是使用 Python PIL ImageDraw.Draw.line() 方法。
1. 学习目标 学会使用 cv.putText 函数向图像添加文本; 学会使用 cv.getTextSize 函数获取绘制文本占用的宽高等属性。 2. 绘制文本 cv.putText 函数说明 2.1 函数使用 cv.putText(img, text, pos, fontFace,fontScale,color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]) → img 2.2 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像,允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。
本系列教程适合对机器学习一无所知,甚至文科森哦。反正不会有数学公式,I promise!教程基于sklearn的python机器学习库。
最近正在学习大学和高中的数学知识,统计和函数部分,觉的通过绘制出图表,结合图形去学习,会更直观并且能够更好的去理解。
线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一,它用于建立输入特征与连续目标变量之间的关系。本文将深入探讨线性回归的原理、实现方式以及如何使用Python进行线性回归分析。
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