我们在日常的软件测试过程中会发现，在测试的初始阶段，测试人员对测试环境不很熟悉，因此日均发现的软件缺陷数比较少，发现软件缺陷数的增长较为缓慢；随着测试人员逐渐进入状态并熟练掌握测试环境后，日均发现软件缺陷数增多，发现软件缺陷数的增长速度迅速加快；但随着测试的进行，软件缺陷的隐藏加深，测试难度加大，需要执行较多的测试用例才能发现一个缺陷，尽管缺陷数还在增加，但增长速度会减缓，同时软件中隐藏的缺陷是有
介绍 多边形是任意形状的通用表示，通常甚至用于分段注释。因此，多边形输出可以被 视为一个粗略的分割。说明两种标准的多边形预测框，并提出一种新的扩展方式来提升精度。Uniform Angular Sampling 均匀角度采样：我们的极坐标表示非常类似于PolarMask和PloyYLO的方法。如图5所示，360°的全角度范围被分为N个相等的部分，其中N是多边形顶点的数量。每个多边形顶点由距对象质心
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2024-04-23 09:38:14
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最近解决一个多边形带洞的问题，需要判断多边形的顶点顺序，顺便复习下计算几何的一些基础知识。。 判断顶点顺序需要计算多边形的面积，面积有正负之分，符号决定了顺时针CW还是逆时针CCW。计算面积两种思路： - 直角梯形的思路 - 向量叉乘直角梯形思路任何一个边p0p1，两个顶点向x轴投垂线，构成了直角梯形。它的面积是(p1.x – p0.x) * (p1.y + p2.y) / 2.0 面积符号
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2024-07-17 13:32:47
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掌盟中能力七星图截图仿照完成的效果截图基本上模仿的与原控件一致了，就是文字与顶点的距离有一些小瑕疵，这块还需需要优化。本文目的可以使读者： 1. 巩固自定义控件的基础知识以及正多边形的绘制，熟悉绘制流程。 2. 复习了高中的一点数学几何知识。源码地址https://github.com/qq908323236/AbilityMapView整体思路通过数学几何知识计算出每一圈（多边形）的顶点坐标
目标跟踪任务意义需求：自动驾驶、智慧城市、安防领域面向车辆、行人、飞行器等快速运行的物体实时跟踪及分析算法优势：单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及运动特征进行分析。难点目标数量多、类别复杂、相互遮挡、图像扭曲变形、背景杂乱、视角差异大、目标小且运动速度快。一个相对完善的目标跟踪任务实现往往需要融合目标检测、行人重识别、轨迹融合等多项技术能力，同时考虑跨镜头
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2024-02-13 15:44:06
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1.点多边形测试（1）概念介绍 测试一个点是否在给定的多边形内部，边缘或者外部（2）API介绍（cv：：pointPolygonTest）pointPolygonTest(inputarray contour,//输入的轮廓
Point2f pt,//测试点
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2024-05-23 20:20:43
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Opencv3中特征点检测有很多与opencv2不同的地方，特别是在特征点检测这一块想要用opencv3进行特征点检测，有很多前期的准备工作要做有一大堆的配置，参见：实验代码如下：/***************************************************************************
*检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像
这个代码示例依据的原理很简单，那就是从给定的要测试的点向下延伸，看看它能和多边形的几条边相交，如果有偶数条边相交，则说明该点不在多边形内，如果有奇数条边相交，则说明该点在多边形内部。大体上实现的过程是： points是个Point类型的数组，保存多边形的点， ptMouse即要测试的点, count为计数器，确定相交点的个数.首先，将points里的点分成两组，第一组
一、腐蚀(Erode) 取符合模板的点, 用区域最小值代替中心位置值(锚点) 作用： 平滑对象边缘、弱化对象之间的连接。opencv 中相关函数：(erode)1 // C++
2 /**
3 shape: 形状
4 MORPH_RECT 矩形
5 MORPH_CROSS 交叉形 十字型
6
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2024-06-14 15:56:48
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最近做三角剖分发现了一篇很好的博客，其中的代码都可以实现，特在此分享给大家，希望可以一起学习，有问题共同探讨。Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形，使得所有三角形中最小角最大的一个技术。如果你熟悉计算机图形学，你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础。如果我们在三维空间渲染一个，我们可以通过这个物体的投影来建立二维视觉图，并用二维Delaunay三角剖分来分
文章目录一、背景二、方法2.1 BBox 分布建模2.2 KL-Loss：对预测和真值的分布求 Loss2.3 方差投票策略：对框位置修正三、效果 论文：Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection代码：https://github.com/yihui-he/KL-Loss要点提炼：修改了回归方式，学
本文是采用射线法判断点是否在多边形内的C语言程序。多年前，我自己实现了这样一个算法。但是随着时间的推移，我决定重写这个代码。参考周培德的《计算几何》一书，结合我的实践和经验，我相信，在这个算法的实现上，这是你迄今为止遇到的最优的代码。这是个C语言的小算法的实现程序，本来不想放到这里。可是，当我自己要实现这样一个算法的时候，想在网上找个现成的，考察下来竟然一个符合需要的也没有。所以，决定重新写一个，
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2023-12-05 14:06:47
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CAD户型图绘制完成后，设计师需要针对设计内容进行使用面积测算，用于后期的材料采购、工程量规划等方面。然而传统CAD测量面积的方法较为繁琐，浩辰CAD、浩辰CAD建筑针对不同用户的应用需求，提供更便捷高效的CAD测量面积方法，赶紧学起来吧！
中级技巧：面积测量/面积表格功能
1. CAD测量面积快捷键：AREA适用范围：可以适用于计算多边形或闭合曲线的面积在浩辰CAD的菜单栏中，选择【
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2023-12-06 15:34:57
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“多边形游戏”是一款单人益智游戏。游戏开始时，给定玩家一个具有N个顶点N条边（编号1-N）的多边形，如图1所示，其中N = 4。每个顶点上写有一个整数，每个边上标有一个运算符+（加号）或运算符*（乘号）。1179_1.jpg第一步，玩家选择一条边，将它删除。接下来在进行N-1步，在每一步中，玩家选择一条边，把这条边以及该边连接的两个顶点用一个新的顶点代替，新顶点上的整数值等于删去的两个顶点上的数按
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2024-03-19 06:57:16
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应业务需求,需要对图片进行二次处理,裁剪出不规则图形保存,原图画不规则图形.百度查了些资料,然后写了个util类,记录一下import java.awt.AlphaComposite;
import java.awt.BasicStroke;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
i
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2023-08-17 12:37:43
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2021-09-20 21:36:00
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# 深度学习多边形检测回归
## 引言
深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，已经在各种领域取得了巨大的成功。其中，物体检测是深度学习的一个重要应用领域，它可以准确地识别图像中的物体并标注其位置。而多边形检测回归则是物体检测的一个具体任务，它旨在检测和回归图像中多边形的顶点坐标。本文将介绍深度学习多边形检测回归的原理，并使用代码示例演示其实现过程。
## 原理介绍
深度学习多边
原创
2023-09-30 05:19:33
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# 使用 Python 检测多边形轮廓
在计算机视觉和图像处理领域，检测多边形轮廓是一个重要的问题。在许多实际应用中，例如图像分析、物体识别和自动驾驶等，能够准确检测多边形轮廓能够显著提高系统的性能。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库来检测图像中的多边形轮廓，并通过一个实际的示例帮助读者理解决策的步骤。
## 实际问题
假设我们有一幅包含简单形状（例如三角形、方形）的图像
原创
2024-08-25 04:33:22
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javascript多边形碰撞检测 原理就是 循环每个顶点判断是不是在多边形内 const app = new PIXI.Application({ antialias: true }); document.body.appendChild(app.view); const graphics = n
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2020-10-22 15:55:00
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首先说一下我的整体思路：① 首先定义了一个识别器类型，封装了计算边长，识别形状和展示结果三个函数。② 主函数先读入图片，然后将图片转化为灰度图片，然后高斯滤波平滑处理，然后将灰度图片转化为黑白两色图片。③ 调用函数识别图片中所有的轮廓，然后列表形式返回图片，轮廓等信息，然后只取轮廓的所有点信息(每个点的信息为平面坐标)作为一个列表程序(第91,92,93行代码)④ 用之前创建的识别器实例对每个轮廓
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2023-08-14 11:31:56
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