实现思路: 1.利用高德地图行政区域API获得坐标列表 2.将坐标列表绘制在谷歌地图上[因为高德地图和国内的谷歌地图都是采用GCJ02坐标系,所有误差很小,可以不进行坐标误差转换] 注意点: 1.用百度地图的API来绘制行政区域,不太准确,很不推荐.(1)百度地图查询行政区域本身不准确,有的地方本来应该属于该区,被划分到其他区了(2)即使要用百度api,也要注意转换坐标,因为百度,谷歌坐标系不同.贴段转换代码 var x_pi = Math.PI * 3000.0 / 180.0; //将 BD

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

解决TableView / ScrollView上的Menu问题 1划出区域还可点击 重写CCMenu的触摸事件函数 TouchBegin/TouchMove/TouchCancle/TouchEnd 如果点击超出了 TableView/ScrollView边界则 TouchBegin返回false 2导致View不能滑动 透传CCMenu的触摸吞噬.让触摸可以下传,然后再touchMove中增加一个触摸滑动校验.如果触摸移动大于某个值(比如16),那么CCMenu则丢弃该触摸.不让menuIt

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

从NX3.0到NX9.0,默认都是5%.可是实际计算的精确度是不一样的.到NX8.0上发现计算速度特别慢,后来东找西找,设置这个参数可以解决.PS:请慎用!请后后面的官方解释. 官方的解释是: "切削步长"是专用于轮廓铣的切削参数. 切削步长可控制壁几何体上的刀具位置点之间沿切削方向的线性距离.步长越小,刀轨沿部件几何体轮廓的移动就越精确.只要步长不违反指定的部件内公差/部件外公差值,系统就会应用为"切削步长"输入的值. "刀具直径和指定"用于调

修改代码路径 若overlay是某一侧的标注. 文件夹里某一侧的png 应该有对应 某一侧的overlay 这样一一对应才可以使得代码运行. 否则需要手动删除没有overlay的png图片. 左侧没有overlay 那么需要删除左侧的png图片,否则代码报错,扔到trash里 运行结果:

首发于“生信补给站” https://mp.weixin.qq.com/s/fm69bw-3cww1YEW_kBcTHQ 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,关注有惊喜

哈哈,看到了一篇我最感兴趣的领域的新闻报导,可以深挖里面的各种细节. Quanta Magazine: Illuminating Science - 原文出处 卡内基·梅隆大学 - Tai Sing Lee 谷歌学术  大学官网(真牛逼,论文多,引用率高) Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA)  高级智能研究计划   Wiki Wei-Chung Allen Lee - Instructor in Neurobiolog

在之前的文章中(参考:),我们提到了Polygon-RNN++在数据标注中的应用.今天不得不提到多伦多大学与英伟达联合公布的一项最新研究:Curve-GCN的应用结果显示图像标注速度提升10倍. Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法,其性能优于Polygon-RNN++.在自动模式下运行时间为29.3ms,在交互模式下运行时间为2.6ms,比Polygon-RNN ++分别快10倍和100倍. 数据标注是人工智能产业的基础,在机器的世界里,图像与语音.视频等一样,是数据的一个种类. 对

图像标注速度提升10倍! 这是多伦多大学与英伟达联合公布的一项最新研究:Curve-GCN的应用结果. Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法,其性能优于Polygon-RNN++.在自动模式下运行时间为29.3ms,在交互模式下运行时间为2.6ms,比Polygon-RNN ++分别快10倍和100倍. 数据标注是人工智能产业的基础,在机器的世界里,图像与语音.视频等一样,是数据的一个种类. 对象实例分割是在图像中概括给定类的所有对象的问题,这一任务在过去几年受到了越来越多的关注,传统

一．前言 不知道大家有没听过“测试先行的开发”这一说法,作为一种开发实践,在过去进行开发时,一般是先开发用户界面或者是类,然后再在此基础上编写测试. 但在TDD中,首先是进行测试用例的编写,然后再进行类或者用户界面的开发.由于要先开发测试用例,那么开发人员就必须清楚测试的目的,所测功能模块的业务逻辑以及需要测试的场景. 这样TDD确保了项目的代码与所需的业务是匹配的,并且在日后的开发工作中也能确保之前所做的功能的可测试性. 很多同学问TDD是使用那种编程语言,或者是某种技术,这里需要明确的是,T

一．前言 不知道大家有没听过“测试先行的开发”这一说法,作为一种开发实践,在过去进行开发时,一般是先开发用户界面或者是类,然后再在此基础上编写测试. 但在TDD中,首先是进行测试用例的编写,然后再进行类或者用户界面的开发.由于要先开发测试用例,那么开发人员就必须清楚测试的目的,所测功能模块的业务逻辑以及需要测试的场景. 这样TDD确保了项目的代码与所需的业务是匹配的,并且在日后的开发工作中也能确保之前所做的功能的可测试性. 很多同学问TDD是使用那种编程语言,或者是某种技术,这里需要明确的是,T

这是借鉴了github上的一个源程序,参考源:https://github.com/lzane/Fingers-Detection-using-OpenCV-and-Python 自己在这个基础上做了一点修改补充后,可以实现手指指尖的检测,并且可以在windows系统下通过判断手指数目,来模拟键盘操作.下面直接上源程序,并做了详细注释,方便理解. 环境:python3.6+opencv3.4.0 代码如下: import cv2 import numpy as np import copy im

没有人能精准地预测未来,我们只知道两件事:一是世界必然会变得不同:二是现在再好的描述也不能让我们看到清晰的未来. 创业者把成就归功于商业模式和机会窗口,归功于创业者本人拥有的资源和能力,但还有一个最重要的因素,就是对未来有宏观的判断,从未来着手当下,最终走向成功. <从 0到1>不是一本成功学的书,也不是创业指导手册,而是一本关于创造和走向未来的书,一本思维运动的书.没有人能手把手教你创新,教你创造出不一样的东 西,实现从0到1的突破.即便并非创业者,我同样诚恳地推荐这本书,因为“最反主流的行

​ 1. 两年前,来自山东农村的王磊成为了一位数据标注员.彼时的他,工作内容非常简单且枯燥:识别图片中人的性别. 然而,一段时间之后,他注意到分配给他的任务开始变得越来越复杂:从识别性别到年龄,从框选2D物体到3D物体,图片场景从白天到深夜,甚至出现了多雾天气,用他自己的话来形容,就是“越来越奇怪了”. 小赵今年25岁,别看年龄不大,但是她已经做了足足8年的餐厅服务员.她的人生计划是再做几年服务员,攒上一笔钱就回到老家开一家只属于自己的餐厅.然而,2017年随着她所在的餐厅因质检不合格而关停后,

引言 在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数.其难点无非是对于产品的图像分割. 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维生素片分割计数算法.本次实战在基于形态学的基础上又衍生出基于距离变换的分水岭算法,使其实现的效果更具普遍性. 基于形态学的维生素片检测和计数 整体思路: 读取图片 形态学处理(在二值化前进行适度形态学处理,效果俱佳) 二值化 提取轮廓(进行药片分割) 获取轮廓索引,并筛选所需要的轮廓 画出轮廓,显示

前言 cesium 官网的api文档介绍地址cesium官网api,里面详细的介绍 cesium 各个类的介绍,还有就是在线例子:cesium 官网在线例子,这个也是学习 cesium 的好素材. cesium官网在线例子 https://sandcastle.cesium.com/?src=3D+Tiles+Feature+Picking.html 大概思路如下: 加载3dtiles模型 var tileset = new Cesium.Cesium3DTileset({ url: Cesiu

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects.