轮廓线：概述：轮廓（outline）是绘制于元素周围的一条线，位于边框边缘的外围，可起到突出元素的作用。 轮廓（outline）属性指定元素轮廓的样式、颜色和宽度。轮廓样式 outline-style轮廓颜色 outline-color轮廓宽度 outline-width语法：空格隔开文本域的resize属性：用户是否可以对元素尺寸进行调整resize: none; 不允许用户手动调整元素的尺寸r
拟合直线 rake工具1. 为什么要开发rake工具2. rake工具封装的三个函数2.1 创建ROI的函数：draw_rake2.2 边缘测量的函数：rake2.3 拟合直线的函数：pts_to_best_line3. rake工具使用示例4. 代码下载 摘自鸟叔教程。 1. 为什么要开发rake工具halcon提供给我们使用的测量矩形只能返回一个点，操作起来比较复杂，实际项目中不好使用；为
RationalDMIS 轮廓度公差(线轮廓 面轮廓 点轮廓)
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2021-08-13 10:37:00
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1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
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2024-07-31 16:59:34
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虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{int type;
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2024-05-13 21:14:48
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如果要比较两个物体，可供选择的特征很多。如果要判断某个人的性别，可以根据他（她）头发的长短来判断，这很直观，在长发男稀有的年代准确率也很高。也可以根据这个人尿尿的射程来判断，如果射程大于0.50米，则是男性。总之，方法很多，不一而足。
我们在上文中得到了轮廓的这么多特征，它们也可以用于进行匹配。典型的轮廓匹配方法有：Hu矩匹配、轮廓树匹配、成对几何直方图匹配。1.Hu矩匹配 轮廓的Hu矩对包括缩
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2024-05-17 03:04:10
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线性回归算法概述一个例子数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢？（参数）工资年龄额度40002520000400025200004000252000040002520000通俗解释 X1，X2就是我们的两个特征（工资，年龄）Y是银行最终会贷款借给我们多少钱 找到最合适的一条线（想象出一个高维）来最好
机器学习2 提示：适合初学者使用提示：记得点点关注，持续更新机器学习系列 文章目录机器学习2一、什么是回归？二、什么是线性回归？三、线性回归 VS 逻辑回归四、数据类型五、线性回归5.1 简单介绍5.2 工作原理六、案例6.1 sklearn中的线性回归6.2 案例实现：价格预测 一、什么是回归？回归的目的是为了预测，比如预测明天的天气温度，预测股票的走势… 回归之所以能预测是因为他通过历史数据，
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2024-08-27 20:38:17
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一．线轮廓1.直线（1）无基准的相对于自身参考，仅形状。（2）形状和位置2.曲线（1）无基准方法一：或方法二（2）有基
原创
2024-07-21 15:45:14
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轮廓基本概念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，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用。注意事项①为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测 ②查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到
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2023-07-16 19:24:47
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1，简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点，直线，矩阵，圆，椭圆，多边形等等。 下面学习一下 opencv对像素点的定义。图像的一个像素点有1或3个值，对灰度图像有一个灰度值，对彩色图像有3个值组
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2023-05-23 19:28:39
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先贴上链接：因为最近在复习初赛，然后碰到了这道题，并不会做，才发现有这么高明的方法... 已知递推关系式： f(n)=5f(n-1)-6f(n-2) (n>1) f(0)=1 f(1)=0则f(n)的通项式为：______________________________ 解释：
机器学习线性回归(linear regression)英文好的建议直接阅读（人家写的真心的好啊）： https://towardsdatascience.com/introduction-to-machine-learning-algorithms-linear-regression-14c4e325882a 特别提醒： 原文以及我上传到上的数据集的y_train的第214个元素为NAN，所以直接
线性回归是利用数理统计回归分析，来确定变量之间的依赖关系的统计分析方法。如何理解呢，其实就是要寻找数据规律，以便根据数据规律，对新的变量条件进行结果推断。放到数学中来，就是把这个规律看成一个函数，要想办法求解出这个函数的各个参数。可以想像解方程，只不过这里要找的不是方程中的x、y、z，而是寻找合适的系数。
线性回
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2024-04-18 14:18:10
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等值面（线） 抽取轮廓的操作对象是标量数据。其思想是：将数据集中标量值等于某一指定恒量值的部分提取出来。对于3D的数据集而言，产生的是一个等值面；对于2D的数据集而言，产生的是一个等值线。其典型的应用有气象图中的等温线、地形图中的等高线。对于医学数据而言，不同的标量值代表的是人体的不同部分，因而可以分别提
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2023-08-21 16:41:22
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文章目录引入1 如何找到轮廓2 绘制轮廓3 轮廓近似方法4 轮廓特征4.1 特征矩4.2 轮廓面积4.3 轮廓周长4.4 轮廓近似4.5 轮廓凸包4.6 检查凸度4.7 边界矩形4.8 最小闭合圈：4.9 拟合一个椭圆4.10 拟合直线5 轮廓属性5.1 长宽比5.2 范围5.3 坚实度5.4 等效直径5.5 取向5.6 掩码与像素点5.7 最大值、最小值和它们的位置5.8 平均颜色或平均强度5
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2024-01-30 04:00:41
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本人最近在学习机器学习,查阅了相关资料,整理了一些笔记线性回归（Linear Regression）：假设你在纸上画了一堆点，然后打算画一条线，这些点到这条线的距离尽一般来说，线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=bx+a的直线量得短。怎么找这条线呢？方法就是Linear Regression。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些
也是基于状压dp的一种。最经典的问题莫过于棋盘覆盖了，例如用1*2orL型骨牌覆盖N*M棋盘得方案个数。一般M不会太大。 例如这一道，由于形状特殊，轮廓线长度为M+1才可，递推时只要满足轮廓线前面的格子都是满的且当前放置方案合法即可。 有四种不同放置方法， 黑色部分为当前枚举的位置(i,j)，相当于
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2020-01-09 18:56:00
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轮廓线 outline
outline:outline-color||outline-style||outline-with
让轮廓线消失
outline:none
防拖拽
原创
2021-08-13 16:34:12
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提示： 主要利用PATERN（组合/特征组）功能，进行线轮廓度，面轮廓度的评价。。。。。
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2021-08-13 10:35:22
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