D重叠面积

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Torch 两个矩形框重叠面积的计算（IoU between tow bounding box）

Torch 两个矩形框重叠面积的计算 (IoU between tow bounding box) function DecideOberlap(BBox_x1, BBox_y1, BBox_x2, BBox_y2, BBox_gt_x1, BBox_gt_y1, BBox_gt_x2, BBox_gt_y2) x1 = BBox_x1; y1 = BBox_y1; width1 = BBox_x2 - BBox_x1; height1 = BBox_y2 - BBox_y1; x2 = BBo…

hdu2056 矩形重叠面积（水题）

题意: 给你两个矩形,问你他们的重叠面积是多少. 思路: 这两个矩形是平行x和y轴的,所以水题,不解释. #include<stdio.h> typedef struct { double x ,y; }NODE; NODE a ,b ,c ,d; int main () { double x1 ,x2 ,y1 ,y2; double x11 ,x22 ,y11 ,y22; while(~scanf("%lf %lf %lf %lf %lf %lf %lf %l…

Description zjahstu是个很厚道的ACMer,O(∩_∩)O~..特为大家准备水题一道.. 题目很简单,两个矩形,告诉你矩形1,矩形2的面积和他们的总面积,请你求两矩形重叠部分的面积.如果给你的情况不存在,就输出Impossible. Input 第一个数是T,表示测试数据的组数. 后面有T行,每行3个整数(1~10000). Output 输出阴影部分的面积或者Impossible. Sample Input 3 20 20 40 20 20 30 20 20 50 Sampl…

hdu1255 扫描线，矩形重叠面积（两次以上）

题意: 给你n个矩形,然后问你这n个矩形所组成的画面中被覆盖至少两次的面积有多大. 思路: 和1542差距并不是很大,大体上还是离散化+线段树扫面线,不同的地方就是这个题目要求覆盖至少两次,那么假如l1:覆盖一次的区间长度,l2:覆盖至少两次的区间长度, l3:整个区间的长度,并且满足 l1 + l2 = l3,cnt为区间覆盖次数,那么在更新pushup的时候 (1)cnt >= 2 那么l2 = l3 ,l1 = 0 (2)cnt == 1 那么l2 = 左边l1…

[知识点]计算几何I——基础知识与多边形面积

// 此博文为迁移而来,写于2015年4月9日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vxaq.html 1.前言数学在讲解析几何,现在了解一下信息学中的计算几何也是极好的,和解析几何几乎是相通的.前面的内容比较简单,甚至自己看看就行都不值得写篇文章了,但是为了后面的内容作铺垫还是写写好了. 本章节从头到尾没有去看过别人的博文,基本上都是看的刘汝佳的<算法竞赛入门经典训练指南>,…

POJ 2482 扫描线（面积覆盖最大次数）

Stars in Your Window Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10806 Accepted: 2980 Description Fleeting time does not blur my memory of you. Can it really be 4 years since I first saw you? I still remember, vividly, on the beaut…

Dotspatial 要素重叠分析

private void toolStripButton30_Click(object sender, EventArgs e) { //面状重叠分析 if (mapMain.Layers.Count == 0) { return; } //重叠分析 //遍历要素,显示面积 FeatureSet fs = null; fs = Lzq_LayerManager.getFeatureSetByName(layerNamePolygon, mapMain); //(FeatureSet) map1.…

[LeetCode] 850. Rectangle Area II 矩形面积之二

We are given a list of (axis-aligned) rectangles. Each rectangle[i] = [x1, y1, x2, y2] , where (x1, y1) are the coordinates of the bottom-left corner, and (x2, y2) are the coordinates of the top-right corner of the ith rectangle. Find the total area…

[LeetCode] 223.矩形面积

题目链接: https://leetcode-cn.com/problems/rectangle-area 难度:中等通过率:41.3% 题目描述: 在二维平面上计算出两个由直线构成的矩形重叠后形成的总面积. 每个矩形由其左下顶点和右上顶点坐标表示,如图所示. 示例: 输入: -3, 0, 3, 4, 0, -1, 9, 2 输出: 45 说明: 假设矩形面积不会超出 int 的范围. 思路: 这道题,把问题考虑清楚就不难了! 首先,我们调整两个矩形,让第一个矩形是靠最左边的: 其次,…

[LeetCode] 矩形面积

题目链接: https://leetcode-cn.com/problems/rectangle-area 难度:中等通过率:41.3% 题目描述: 在二维平面上计算出两个由直线构成的矩形重叠后形成的总面积. 每个矩形由其左下顶点和右上顶点坐标表示,如图所示. 示例: 输入: -3, 0, 3, 4, 0, -1, 9, 2 输出: 45 说明: 假设矩形面积不会超出 int 的范围. 思路: 这道题,把问题考虑清楚就不难了! 首先,我们调整两个矩形,让第一个矩形是靠最左边的: 其次,…

ArcGis面要素空间连接，取相交面积最大者 C#

核心代码: #region JoinWork_IntersectMax private void CreateNewFields_IntersectMax(IFeatureClass destFeatureClass,IFeatureClass sourceFeatureClass) { List<IField> fieldList = new List<IField>(); foreach (var item in this.chkField.CheckedItems) { IF…

Java实现蓝桥杯VIP基础练习矩形面积交

描述平面上有两个矩形,它们的边平行于直角坐标系的X轴或Y轴.对于每个矩形,我们给出它的一对相对顶点的坐标,请你编程算出两个矩形的交的面积. 输入输入仅包含两行,每行描述一个矩形. 在每行中,给出矩形的一对相对顶点的坐标,每个点的坐标都用两个绝对值不超过10^7的实数表示. 输出输出仅包含一个实数,为交的面积,保留到小数后两位. 样例输入1 复制 1 1 3 3 2 2 4 4 样例输出1 1.00 package 蓝桥杯VIP; import java.util.Scanner; publ…

Leetcode分类刷题答案&心得

Array 448.找出数组中所有消失的数要求:整型数组取值为 1 ≤ a[i] ≤ n,n是数组大小,一些元素重复出现,找出[1,n]中没出现的数,实现时时间复杂度为O(n),并不占额外空间思路1:(discuss)用数组下标标记未出现的数,如出现4就把a[3]的数变成负数,当查找时判断a的正负就能获取下标 tips:注意数组溢出 public List<Integer> findDisappearedNumbers(int[] nums) { List<Integer> d…

r-cnn学习（九）：学习总结

首先看下代码文件夹的说明(这部分转自:http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694) tools 在tools文件夹中,是我们直接调用的最外层的封装文件.其中主要包含的文件为: _init_paths.py :用来初始化路径的,也就是之后的路径会join(path,*) compress_net.py:用来压缩参数的,使用了SVD来进行压缩,这里可以发现,作者对于fc6层和fc7层进行了压缩,也就是两个全连接层. demo.p…

[SLAM]Karto SLAM算法学习（草稿）

Karto_slam算法是一个Graph based SLAM算法.包括前端和后端.关于代码要分成两块内容来看. 一类是OpenKarto项目,是最初的开源代码,包括算法的核心内容: https://github.com/skasperski/OpenKarto.git 之后作者应该将该项目商业化了:https://www.kartorobotics.com/ 作者是这样说的: “When I worked at SRI, we developed a 2D SLAM mapping syst…

RCNN--对象检测的又一伟大跨越

最近在实验室和师兄师姐在做有关RCNN的研究,发现这里面坑很深呀,在网上找了一个大牛的博客,准备下来继追OPENCV同时,再来追一个RCNN的学习笔记的博文,博文地址如下:http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html,真的很感谢原作者提供这么好的学习资料,我就站在巨人的肩膀上总结学习下. ------------------------------------------------------------ 二次编辑: 继上次对R…

车脸检测 Adaboost 检测过程

上一节中我介绍了如何使用Opencv自带的opencv_traincascade.exe来做训练,接下来介绍如何使用训练生成的cascade.xml模型文件来检测车脸. 首先需要说明的是我这里的训练数据是卡口数据是在监控下面的照片,主要为了截取卡口摄像头拍摄下的照片的车脸部分,如下图是待检测图像: 这里主要基于了opencv中自带的检测函数,可以对目标物检测有一个较好的认识,读者可以用cmake生成Opencv的源码工程来细看具体实现细节(Cmake真是个神器).这里用到了timer头文件,可以…

304. Range Sum Query 2D - Immutable

题目: Given a 2D matrix matrix, find the sum of the elements inside the rectangle defined by its upper left corner (row1, col1) and lower right corner (row2, col2). The above rectangle (with the red border) is defined by (row1, col1) = (2, 1) and (row2…

LeetCode OJ 223.Rectangle Area

Find the total area covered by two rectilinear rectangles in a 2D plane. Each rectangle is defined by its bottom left corner and top right corner as shown in the figure. Assume that the total area is never beyond the maximum possible value of int. 对于…

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

概述非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数.但是滑动窗口会导致很多…

bzoj 3718: [PA2014]Parking

Description 你的老板命令你将停车场里的车移动成他想要的样子. 停车场是一个长条矩形,宽度为w.我们以其左下角顶点为原点,坐标轴平行于矩形的边,建立直角坐标系.停车场很长,我们可以认为它一直向右边伸展到无穷远处. 车都是边平行于坐标轴的矩形,大小可能不同.你可以将车任意地平移(但不能旋转),只要他们不超出停车场的边界,且不能互相碰撞,但紧挨着是允许的(即任意时刻任两辆车的重叠面积为0). 你知道目前各辆车的摆放位置,以及老板心中所想的位置.你需要判断是否可以办到老板的任务. Input…

论文笔记（8）：BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法…

目标检测算法YOLO算法介绍

YOLO算法(You Only Look Once) 比如你输入图像是100x100,然后在图像上放一个网络,为了方便讲述,此处使用3x3网格,实际实现时会用更精细的网格(如19x19).基本思想是,使用图像分类和定位算法,然后将算法应用到9个格子上.更具体一点,你需要这样定义训练标签,对于9个格子中的每一个都指定一个标签y,其中y是一个8维向量(与前面讲述的一样,分别为Pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3,其中Pc=1表示含有目标,Pc=0表示为背景:c1,c2,c3表示要分类的3个…