pyqtgraph绘图库 1.1 简介: pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库,相对于matplotlib库,由于内部实现方式上,使用了高速计算的numpy信号处理库以及Qt的GraphicsView框架, 因此,它在大数据量的数字处理和快速显示方面有着巨大的优势,它适合于需要快速绘图更新.视频或实时交互性的操作场合. 另外,它不仅为各种数据提供了快速可交互式的图形显示,同时也提供了用于快速开发应用程序的各种小工具,如属性树.流程图等小部件,在数学.科学和工程领域

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第十七课:2D图像文字 2D图像文字: 在这一课中,你将学会如何使用四边形纹理贴图把文字显示在屏幕上.你将学会如何把256个不同的文字从一个256x256的纹理图像中分别提取出来,并为每一个文字创建一个显示列表,接着创建一个输出函数

封装了一个简单的2d绘图函数 from matplotlib import pyplot as plt def plot_line(*args, **kw): """ :param args: x,y,... :param kw: name, xlabel, ylabel,... :return: """ name = 'line_chart' if 'name' in kw: name = kw['name'] kw.pop('name') x

题目链接: https://leetcode.com/problems/rotate-image/?tab=Description   Problem:给定一个n*n的二维图片,将这个二维图片按照顺时针旋转90°   求解过程:   参考链接 https://discuss.leetcode.com/topic/9744/ac-java-in-place-solution-with-explanation-easy-to-understand   求解过程如下所示:     首先对矩阵进行按照对

本文将为大家介绍常见的IOS图像处理操作包括以下四部分:旋转,缩放,裁剪以及像素和UIImage之间的转化,主要使用的知识是quartz2D.Quartz2D是CoreGraphics框架中的一个重要组成部分,可以完成几乎所有的2D图像绘制,处理功能.跟window编程中GDI的功能一样,而且很多概念都差不多. 一.图像旋转 图像旋转是图像处理过程中一中常见操作,按照旋转的角度不同,可以分为以下两种: 1.特殊角度旋转 特殊角度旋转是指对图像做90°,180°,270°等这一类旋转,这一类旋转操

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

一.介绍 获取DRR图像是医疗图像配准里面的一个重要的前置步骤:它的主要目的是,通过CT三维图像,获取模拟X射线影像,这个过程也被称为数字影响重建. 在2D/3D的配准流程里面,需要首先通过CT三维图像,能够获取任意位置的DRR图像,然后去与已经获取的X光平面图像配准. 配准过程如下(下面的描述是不准确的,我只是描述了一种情况,即基于灰度的图像配准算法的过程,并且可能会有纰漏): 1- 定义一个评价函数:即相似性测度函数,通过这个函数评价当前是否已经达到了配准的要求. 2- 不断通过调整输入参数

加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi

2D到3D视频转换(也称为2D到立体3D转换和立体转换)是将2D(“平面”)胶片转换为3D形式的过程,几乎在所有情况下都是立体声,因此它是创建图像的过程.每个眼睛来自一个2D图像. 内容 1概述 1.1重新渲染计算机动画电影 2重要性和适用性 3一般问题 4质量半自动转换 4.1基于深度的转换 4.1.1多层次 4.2其他方法 5自动转换 5.1运动深度 5.2焦点深度 5.3视角的深度 6另见 7参考文献 概述[ 编辑] 2D到3D转换将双目视差深度提示添加到大脑感知的数字图像,因此,如果正确

高斯金字塔 高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的.顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值. 这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像.所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一. 可以得到一个分辨率不断下降的图像金字塔.我们可以使用函数cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 构建图像金字塔. 图像的轮廓: 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度: 在一个二值

CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Clouds_With_Image_CVPR_202

Java 2D API扩展AWT包,对二维图形.文本及成像功能提供了支持,可用于开发复杂的界面.绘图软件和图像编辑器.Java 2D对象位于用户坐标空间(User coordinate space),当对象呈现在屏幕或打印机,用户空间坐标转换为设备空间坐标(device space coordinate).下面两个类对 Java 2D API十分重要: Graphics Graphics2D Java 2D API提供了如下功能: 为显示设备和打印机等提供了统一的渲染模型: 提供了大量的几何图元

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> 2d照片-3d逆向建模脚本 3D逆向建模,是逆向工程的核心要素.       3D逆向建模,除了目前通用的3D点云模式,通过2D图像实现快速3D建模,也是目前的重要手段.       2D图像的3D逆向建模,目前常用的有两种模式,一个是左右视距(或多角度取景)图片叠加处理,google的卫星地图3D化,就是这个模式.       另外一种,就是本文要介绍的3D定标模式,就是在现场先拍摄一张标准3D定标图片,获取定位参数,再采集目标图像. 下面

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第十三课:图像字体 图像字体: 这一课我们将创建一些基于2D图像的字体,它们可以缩放,但不能旋转,并且总是面向前方,但作为基本的显示来说,我想已经够了. 欢迎来到另一课教程,这次我将教你如何使用位图字体,也许你会对自己说:"在屏幕上

DirectX 11---从空间变换来看3D场景如何转化到2D屏幕 在看<Introduction to 3D Game Programming with DirectX 11>的时候,发现里面固定渲染管线已经被抛弃了,取而代之的是可编程渲染管线,虽然复杂度变高了,但同样的自由度也变大了.之前在学DirectX 9的时候,我只是对其中的一些空间变化概念有一些比较粗糙的理解,通过传递一些简单的参数给函数来构建矩阵,然后将其传递给D3D设备函数去应用这些矩阵变换,就可以实现了从3D场景到屏幕的转换

3D面部重建是一个非常困难的基本计算机视觉问题.目前的系统通常假设多个面部图像(有时来自同一主题)作为输入的可用性,并且必须解决许多方法学挑战,例如在大的面部姿势,表情和不均匀照明之间建立密集的对应.一般来说,这些方法需要复杂和低效的管道来建模和拟合.在这项工作中,我们提出通过在由2D图像和3D面部模型或扫描组成的适当数据集上训练卷积神经网络(CNN)来解决许多这些限制.我们的CNN只使用一个2D面部图像,不需要精确的对准,也不会形成图像之间的密集对应,适用于任意面部姿势和表情,并可用于重建整个

我们这里采用SDL(本文所用版本为SDL2.0.5)来进行图像输出,SDL在进行图像渲染时一般采用的会是direct3D或者opengl,SDL对它们进行了封装,不过我们这里只讨论SDL的使用,并不会去涉及这些底层实现.尽管如此,我们还是有必要了解其中一些基本概念,这些概念能帮助我们很好地理解所使用的SDL api的实际作用. 其中最重要的一个概念就是render,中文译为渲染,rendering在计算机图像领域指的就是图像合成(image synthesis).通俗一点的解释就是:render

2D和3D间有哪些不同点呢? 让我们来比较一下,共同找出它俩之间的不同点. 对玩家来说,2D技术和3D技术只是显示数据的方式而已,玩家都是通过二 维的平面显示器来观看它们.对制作者来说,二者的不同之处,首先就在于 数据的存储方式.2D技术中为了显示图像,主流的做法是把预先画好的图 像存放到文件中去.并在游戏中调用出来.3D技术把游戏世界中的每个物 体看作一个个立体的对象,由若干个几何多边体构成.为了显示对象,你在 文件中存储的是对对象的描述语句:对象由哪几个多边体组成,它们之间 的位置关系,以及

https://blog.csdn.net/qq_33445835/article/details/80143598  目前想做一个关于2D转3D的项目,由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来,所以想翻译翻译国外的论文,强化自己的理解,同时方便他人,英文水平有限,尽量做到“信达雅”的信,争取下达,如有错误,希望大家指正.文末提供论文原文PDF下载.以下为正文. 快速2D到3D转换 摘要 从现有2D图像到3D的转换已经被证明了是商业上可行的,并且满足了日益增长的对高质量立体影像

https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54783209 3D-GAN是使用生成对抗网络学习2D图像到3D模型的映射,生成网络负责生成3D模型,对抗网络判断这些模型是真是假. 3D-GAN:http://3dgan.csail.mit.edu/ 3D-GAN paper:https://arxiv.org/pdf/1610.07584v2.pdf 3D-GAN代码:https://github.com/zck119/3dgan-relea

2D游戏和3D游戏的主要区别 一.总结 一句话总结:2D中的单位就是贴图,3D中的单位还有高 1. 3D 和 2D 游戏的区别主要体现在呈现画面和文件体积上: 2. 借助 3D 引擎可以提升 2D 游戏的声光和特效效果: 3. 成功的游戏不一定是优秀的游戏. 是否只是贴图 三维多了高 画面质量 文件体积 1.3D游戏一定就比2D游戏高级么,根据哪些需求选择? 需求 效率 性价比 其实不然,适合需求的才是最好的,效率最高的才是最好的,性价比最高才是最好 2.游戏的本质? 娱乐 游戏的本质就是供人娱