#!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: polar.py #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-05-22 22:08:01 ############################ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n

转自:http://blog.csdn.net/lovesunshine2008/article/details/4048158 设置坐标映射    (1)Windows坐标系统 Windows坐标系分为逻辑坐标系和设备坐标系两种,GDI支持这两种坐标系.一般而言, GDI的文本和图形输出函数使用逻辑坐标,而在客户区移动或按下鼠标的鼠标位置是采用设备坐标. <1>逻辑坐标系是面向DC的坐标系,这种坐标不考虑具体的设备类型,在绘图时,Windows会根据当前设置的映射模式将逻辑坐标转换为设备坐标

在Windows应用程序中,只要进行绘图,就要使用GDI坐标系统.Windows提供了几种映射方式,每一种映射都对应着一种坐标系.例如,绘制图形时,必须给出图形各个点在客户区的位置,其位置用x 和y两个坐标表示,x 表示横坐标,y表示纵坐标.在所有的GDI绘制函数中,这些坐标使用的是一种“逻辑单位”.当GDI函数将结果输出送到某个物理设备上时,Windows将逻辑坐标转换成设备坐标(如屏幕或打印机的像素点).本文讨论了图形环境中的各个映射模式,包括它们是什么,怎么工作的,以及它们真正的含义. 一

设置坐标映射    (1)Windows坐标系统 Windows坐标系分为逻辑坐标系和设备坐标系两种,GDI支持这两种坐标系.一般而言, GDI的文本和图形输出函数使用逻辑坐标,而在客户区移动或按下鼠标的鼠标位置是采用设备坐标. <1>逻辑坐标系是面向DC的坐标系,这种坐标不考虑具体的设备类型,在绘图时,Windows会根据当前设置的映射模式将逻辑坐标转换为设备坐标. <2>设备坐标系是面向物理设备的坐标系,这种坐标以像素或设备所能表示的最小长度单位为单位,X轴方向向右,Y轴方向向

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

1.基本几何变换及变换矩阵 基本几何变换都是相对于坐标原点和坐标轴进行的几何变换,有平移.比例.旋转.反射和错切等. 1.1 平移变换 是指将p点沿直线路径从一个坐标位置移到另一个坐标位置的重定位过程.他是一种不产生变形而移动物体的刚体变换(rigid-body transformation),如下图所示. 图1-1 平移变换 推导: 求得平移变换矩阵如下:  其中Tx,Ty称为平移矢量. 1.2 缩放变换 缩放变换是指对p点相对于坐标原点沿x方向放缩Sx倍,沿y方向放缩Sy倍.其中Sx和Sy称

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数013,shape模型 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX; o

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

源地址:http://blog.csdn.net/ccxcau/article/details/7362764 MATLAB受到控制界广泛接受的一个重要原因是因为它提供了方便的绘图功能.本章主要介绍2维图形对象的生成函数及图形控制函数的使用方法,还将简单地介绍一 些图形的修饰与标注函数及操作和控制MATLAB各种图形对象的方法. 第一节 图形窗口与坐标系 一.图形窗口 1.MATLAB在图形窗口中绘制或输出图形,因此图形窗口就像一张绘图纸. 2.在MATLAB下,每一个图形窗口有唯一的一个序号h

一.定义 主成分分析(principal components analysis)是一种无监督的降维算法,一般在应用其他算法前使用,广泛应用于数据预处理中.其在保证损失少量信息的前提下,把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法.这样可达到简化数据结构,提高分信息效率的目的. 通常,把转化生成的综合指标称为主成分,其中每个成分都是原始变量的线性组合,且每个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能. 一般,经主成分分析分析得到的主成分与原始变量之间的关系有: (1)每个主成分都

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

Halcon算子解释大全 Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问 重码网,网址: http://www.211code.com Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能

HALCON中的算子大全(中英对照) Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上.2.classify_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类.3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型.4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型.5. clear_sampl

1. 在二维坐标系中画一个曲线 import matplotlib.pyplot as plt #data len=400, store int value data = [] #set x,y轴坐标的范围 plt.axis([0, max(data), 0, 400]) #set value of the points plt.plot(data, range(400), 'r-') #反转Y坐标轴方向 plt.gca().invert_yaxis() #设置x,y轴名称 plt.ylabel

1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据. 6. c

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1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据. 6. c

相关图 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter8/chapter8 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入seaborn库 %matplotl