艺术真得很难吗?也许如同编程一样容易.我写了一套软件,其功能是通过输入数学方程式,生成艺术图像.一提到数学有人可能会发怵,这里请不要担心,生成混沌的数学公式大都很是简单,基本上只用加.减.乘.除.余.正弦.余弦这七种运算.说到数学,在我心里也留有一大片阴影,别问我阴影面积有多大,因为我算不出来.依然记得当年的数学考试,每次其最后一道BOSS题,我是从来没有做出来过.再说高等数学的微积分,十年前我学得还算可以,但应付完考试就被废了.而现在文档论文上的公式大多都要整几个微积分来提高逼格,我一看到就怵

YChaos是一款通过数学公式生成混沌图像的软件,展示混沌之美,数学之美.软件中定义一套简易的脚本语言,用于描述数学表达式.使用时需要先要将数学表达式写成该脚本的形式,解析脚本代码以生成相应的图形与图像.该软件与我之前写的Why数学图像生成工具和WHY数学图形可视化工具(开源)有很大关联.它们使用的是同一套数学表达式解析代码.如果你对数学生成图形图像感兴趣,欢迎加入QQ交流群: 367752815 一.软件使用 双击"YChaos图像生成软件.exe"启动软件. 软件中有两种模式:编辑

摘自:http://www.cnblogs.com/zhouhb/archive/2011/02/15/1955262.html 一般处理程序的扩展名为ashx,它实现了IHttpHandler接口,可以响应HTTP请求.我们可以用一般处理程序来动态生成Web图像. <%@ WebHandler Language="C#" class="CreateImage" %> using System;using System.Web;using System.

Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的,主要分为4大部分: 1. 特征点提取和描述 2. 特征点配对,找到两幅图像中匹配点的位置 3. 通过配对点,生成变换矩阵,并对图像1应用变换矩阵生成对图像2的映射图像 4. 图像2拼接到映射图像上,完成拼接 过程1.2.3没啥好说的了,关键看看步骤4中的拼接部分.这里先采用比较简单一点的拼接方式来实现: 1. 找到图像1和图像2中最强的匹配点所在的位置 2. 通过映射矩阵变换,得到图像1的最强匹配点经过映射后投影到新图像上的位置坐标 3. 在

<?php /*  //新建图像 //雪花  @header("Content-Type:image/png"); $w = 500; $h = 500; //create $img = imagecreate($w,$h); //设置底色 imagecolorallocate($img,120,200,150);     $snowflake_size = 5;  //1dao5 //利用循环生成雪花    imagechar() 输出*号 for ($i=1; $i<=

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

https://github.com/Sanster/text_renderer Generate text images for training deep learning ocr model 在Windows中也可以运行,只需要将Unicode编码 encoding='utf-8' 即可. 说明: 这个开源项目可以根据你提供的语料文字,来生成对应的多变文本图像,这样可以方便OCR在训练时需要大量的训练样本. 运行 python main.py --help 可以看到在生成自己的 文本图像时

jishude 首先援引一个资料网页:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2016/03/01/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E7%94%9F%E6%88%90.html 这个网页可以让基础薄弱的人对于乐理有一个全面的感知. 这个项目有一个重要的中间数据,用来连接前后两个深度神经网络,那就是图像的特征. 图像的特征可以是一个特征向量,用来作为音乐生成的隐性参数.但是为了宏观上控制音乐序列,我们需要显式地定义一些规则:拍子.调

技术背景 虽然现在很少有人用python去做一些图形化的界面,但是不得不说我们在日常大部分的软件使用中都还是有可视化与交互这样的需求的.因此pyqt5作为一个主流的python的GUI框架地位是非常重要的,也是一个非常重要的技能.而pyecharts是相当于echarts的python版本,可以比较方便的制作一些非常精美的可视化图片,因为生成的一般是html格式的,所以对于平台的可迁移性相对较好.这里我们主要探索一下在pyqt5制作出来的界面中集成一个pyecharts生成的页面,效果图如下所示

Opencv中自带的Stitcher类可以实现全景图像,效果不错.下边的例子是Opencv Samples中的stitching.cpp的简化,源文件可以在这个路径里找到: \opencv\sources\samples\cpp\stitching.cpp #include <fstream> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/stitching/stitcher.hpp"