场景提交概述场景提交即将在后台缓冲区绘制好的场景提交到前台缓冲区，从而在屏幕上显示出来。提交接口函数是一组控制特定的渲染设备状态的方法，这些设备影响显示器的显示。（1）前台缓冲区：这是一块由显卡转换来的矩形存储区，这块矩形存储区的内容显示在显示器或其他输出设备上。（2）后台缓冲区：后台缓冲区是一个表面，其内容可以提交到前台缓冲区。（3）交换链：一组后台缓冲区集合，它们被顺序地提交到前台缓冲区。一般
机器学习基础：Kmeans算法及其优化CONTENT算法原理算法流程算法优化Kmeans++Elkan KmeansMini Batch Kmeans与KNN的区别算法小结sklearn代码实践1. 算法原理对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。即：\[假设簇划分为(C_1,C_2,...C_k)，则我们的目标是最小化
# 质心坐标计算的实现指南
在空间中，质心（centroid）是一个代表一组点的“中心点”。在这篇文章中，我们将通过Python计算质心坐标。首先，让我们了解实现这一目标的流程。
## 流程步骤
为方便理解，我们将整个过程分为几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-05 04:10:01
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# 提取Zemax光斑质心和RMS半径的Python实现
## 概述
在这篇文章中，我将向你解释如何使用Python编程语言提取Zemax光斑的质心和RMS半径。这对于刚入行的小白可能有些挑战，但是我将尽力简化这个过程，帮助您理解和实现这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入Zemax数据] --> B[计算光斑质心]
B --> C
原创
2024-03-28 04:33:59
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数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
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2024-08-01 15:49:46
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# 质心坐标计算公式的实现
在计算机科学和数据分析领域，质心的计算是常见的需求。质心，即几何图形的“平均点”，在图像处理、机器学习等领域都有广泛的应用。今天，我们将学习如何用Python实现质心坐标计算公式。以下是整个实现流程的概述，接着再深入每一步的代码实现。
## 实现流程
我们可以将质心计算的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何在Python中计算指定区域的质心坐标
计算一个区域的质心坐标是许多应用中的重要任务，尤其是在图像处理、计算机视觉和物理模拟等领域。本篇文章将带领你逐步实现这一目标，使用Python来找到给定区域的质心坐标。此过程将包含整个实现流程、每一步所需的代码以及详细的解释。
## 整体流程
在开始之前，我们先来理清整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
python实现k-means算法及对k-means算法缺陷的优化前言： k-means算法用于聚类，它的核心思想是确定分类数k，之后用每类样本数据平均值代表中心值，反复迭代中心值，直至中心值不改变或者在一定的误差范围内。具体的理论知识，可以查看我的这篇博文一、常规k-means算法1、实现代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-21 08:08:54
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实现openCV-python批量转换质心坐标输出txt源码案例，批量化操作。import cv2
import os
import numpy as np
import functools
def sys_moments(img):
moments = cv2.moments(img)#返回的是一个字典，三阶及以下的几何矩（mpq）、中心矩(mupq)和归一化的矩(nupq)
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2023-09-26 17:54:19
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小菜鸡的博客前言一、K_means是什么？1. 原理二、编程实现1. 首先引入库2.读入数据3.算法实现4.可视化实现三、完整代码及展示总结 前言本篇文章主要是基于python，编程实现K_means算法的可视化。 编码的数据来源是一些地理坐标，以 txt 格式存储。一、K_means是什么？K-Mean算法，即 K 均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇，每个簇使用
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2023-11-24 05:24:36
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#region 二值化02
public Bitmap binaryzation(Bitmap srcBitmap, Bitmap dstBitmap)
{
int threshold = 0;
Byte[,] BinaryArray = ToBinaryArray(srcBi
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2024-09-16 10:56:25
27阅读
一、三角形质心坐标对于三角形ABC及其内一点P，根据三角形质心坐标，有如下关系Px = i * Ax + j * Bx + k * Cx;
Py = i * Ay + j * By + k * Cy;
其中 i + j + k = 1利用该关系，可以通过遍历i,j,k值实现遍历三角形内所有的点void triangle_enum(int xy[6])
{
int max = 100; //设定一
在计算机视觉和图形学的领域，获取“面要素质心坐标”是一个重要的任务。本文将为您提供一个详细的 Python 代码示例，通过代码实现面要素的质心坐标获取，并在此过程中探讨如何进行环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境已经设置妥当。我们需要一些特定库的支持，如 NumPy 和 OpenCV 等。
### 依赖安装指南
在命
图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
141阅读
在中，精度问题非常常见。其中计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题，代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说，有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈，让你半天都找不到错误出在哪。浮点数为啥会有精度问题：浮点数(以C/C++为准)，一般用的较多的是float, double。占字节数数值范围十进制精度位数float4-3.4e-38～3.4e386~7do
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2024-06-20 16:54:51
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Centroids首先将明确什么是 centroid 质心 ，如果理解可以直接跳到第二部分。质心(centroid) ，即质量中心的简称，在物质系统中，被认为是质量集中于此的一个假想点。 举一个简单的案例：如何求三角形的质心？ 求三角形的质心，首先先找到每个边的中点，即 ，，K-means Clustering首先，明确 K-means算法 属于机器学习中非监督学习的聚类算法。所以数据集中不会包含
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2024-03-15 08:07:14
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# 如何在Python中实现“质心”计算
在数据科学和机器学习中，质心（centroid）通常用于聚类分析中，特别是在K-means算法中。质心是指一组点中所有点的平均位置。本文将以新手的角度，详细教您如何在Python中计算质心。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整个实现过程。下表展示了我们计算质心的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-13 09:23:58
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腐蚀运算的含义：每当在目标图像中找到一个与结构元素相同的子图像时，就把该子图像中与结构元素的原点位置对应的那个像素位置标注出来，目标图像上被标注出来的所有像素组成的集合，即为腐蚀运算的结果。其实质就是在目标图像中标出那些与结构元素相同的子图像的原点位置的像素。算法描述： 1.获得源图像每行像素的宽度 2.创建一幅大小与源图像相同，所有像素置黑的目标图像 3.为防止越界，不处理最左边、最右边、最上边
灰度质心法（Gray-scale Centroid Method）是一种基于图像灰度分布的加权平均位置计算方法。它将图像的灰度值作为质量
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
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2024-05-16 04:44:26
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