1 概要 在不规则区域内均匀分布点,这个需求初看可能不好理解.如果设想一下需求场景就比较简单了. 场景1:在某个地区范围内,例如A市区有100W人口,需要将这100W人口在地图上面相对均匀的标识出来. 场景2:某不规则场馆,需要均匀布置展位,快速生成展位示意图. 场景其他:规则的电线杆.移动基站等模拟生成. 2 设计方案 既然是要求相对均匀的分布,我想到了格网法,即将多边形分割成特定边长的正方形格子,每个格子的中心点作为分布点. 好处:得到的点是绝对均匀的. 难点:需要判断格子是否在多边形范围内…

/*函数的输入:(1)当前点的坐标p(2)区域顶点数组pt[]:(3)顶点数nCount 输出: 在区域内返回TRUE,否则返回FALSE.  Point类型是一个结构: struct Point {    类型 x;//此处类型根据采用的经纬度类型决定.    类型 y; };*/BOOL PtInPolygon(Point p, Point pt[], int nCount){   int nCross = 0;   for (int i = 0; i < nCount; i++)   { …

介绍 人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体.事实上,你现在就环顾四周,你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体,并且把目光回到我们这篇文章来.大概需要多长时间? 这就是实时目标检测.如果我们能让机器做到这一点有多酷?开心的是现在我们就可以做到!主要由于最近在深度学习和计算机视觉方面的突破,我们不仅可以依靠目标检测算法来检测图像中的物体,而且还可以以人类的速度和准确度来实现. 我们将首先看看目标检测的各种细微差别(包括你可能面临的潜在挑战).然后,我将介绍SlimYOLOv3框架并深入探讨它…

概述 在正常的使用场景中,我们处理了比较多的矩形区域内触摸事件,比如UIButton.UIControl.一般来说,这些控件的图形以及触摸区域都是矩形或者圆角矩形的.但是在一些特殊应用场景中我们有时不得不面对这样一种比较严苛的需求,比如要求程序只对某个圆形.五角形等非常规区域的点击事件进行处理,这就需要花点功夫了.本文以圆形为例子来介绍此类场景的处理方法. 先看下面一张图(附图1),我们的目标是实现如下自定义tabbar.中间带突起圆形的自定义tabbar曾一度流行,今天我们来粗糙地实现一下.…

java/c# 判断点是否在多边形区域内 年06月29日 ⁄ 综合 ⁄ 共 1547字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭 最近帮别人解决了一个问题,如何判断一个坐标点,是否在多边形区域内(二维). 在网上搜索了一圈,都是自己写代码,有多种算法,分凸多边形.凹多边形,总之是麻烦. 继续搜索,了解到 Java/dotnet 自带的类库中,都有现成的类函数,可以解决这个问题. 考虑到了解的人不多,特将相关知识共享出来,也许大家以后也用得着. a) dotnet 中,用System.Drawing.D…

KMP算法 --- 在文本中寻找目标字符串 很多时候,为了在大文本中寻找到自己需要的内容,往往需要搜索关键字.这其中就牵涉到字符串匹配的算法,通过接受文本和关键词参数来返回关键词在文本出现的位置.一般人在初次接触的时候,可能会写出这样的代码: /* 返回字符串substr在str中首次出现的位置索引, * 若不存在,返回-1. */ int strStr(string str, string substr) { int i, j; if (str.empty() && substr.emp…

概述 在正常的使用场景中,我们处理了比较多的矩形区域内触摸事件,比如UIButton.UIControl.一般来说,这些控件的图形以及触摸区域都是矩形或者圆角矩形的.但是在一些特殊应用场景中我们有时不得不面对这样一种比较严苛的需求,比如要求程序只对某个圆形.五角形等非常规区域的点击事件进行处理,这就需要花点功夫了.本文以圆形为例子来介绍此类场景的处理方法. 先看下面一张图(附图1),我们的目标是实现如下自定义tabbar.中间带突起圆形的自定义tabbar曾一度流行,今天我们来粗糙地实现一下.…

转载自:https://blog.csdn.net/Deepak192/article/details/79402694 测试没问题,我用的是原始坐标:要注意的是坐标转换问题,要看当前是属于什么坐标系     /** * 地球半径 */ private static double EARTH_RADIUS = 6378138.0; private static double rad(double d) { return d * Math.PI / 180.0; }    /** * 计算是否在圆…

Yolo:实时目标检测实战(上) YOLO:Real-Time Object Detection 你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统.在帕斯卡泰坦X上,它以每秒30帧的速度处理图像,在COCO test-dev上有57.9%的mAP. 与其他探测器的比较,YOLOv3非常快速和准确.在0.5 IOU处测得的mAP中,YOLOv3与焦距损失相当,但速度快了约4倍.此外,可以轻松地权衡速度和准确性之间的简单改变模型的大小,无需再训练! COCO数据集的性能 How it works…

摘要:本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能. 本文分享自华为云社区<python进阶--人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了!>,作者:lqj_本人 . 前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能. 项目介绍 区域性锁定目标实时动态跟踪(适用 警方追捕,无人机锁定拍摄等) 首先先介绍几种AI视觉算法 特性: 1.BOOSTING:算法原理类似于Harr cascdes(AdaBoost),是一种很老的算法.这个算法速度慢并…