什么是盒子模型在使用CSS进行网页布局时，我们一定离不开的一个东西————盒子模型。盒子模型，顾名思义，盒子就是用来装东西的，它装的东西就是HTML元素的内容。或者说，每一个可见的 HTML 元素都是一个盒子，下面所说的盒子都等同于 HTML 元素。这里盒子与 中的盒子又有点不同，这里的盒子是二维的。 盒子模型的类型第一种是W3C标准的盒子模型（标准盒模型） 第二种IE
一、引言应用场景：车载摄像头、球型摄像头——十字路口、鱼眼摄像头——跑酷图像拼接的前提条件，图像要有公共的部分二、图像拼接的三种算法1、SURF（精准度较高，画面好，计算耗时导致效率较低，清晰度也还行)拼接的图片比较少（2张）拼接的效果比较好可以拼接不规则的图像2、STITCH（效率高，可以多张图拼接，代码简单，效果差）多图拼接拼接的效果不好，会丢帧、图像失真、计算过程偏暴力，效率高（代码少，实现
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2024-03-04 11:08:41
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在我的编程旅程中，"Python包围盒"的问题给我带来了不少挑战。这个概念并不复杂，但在实现过程中却涉及到许多细节。为了让大家更好地理解这个问题，我将其解决过程分为几个部分：环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。
### 环境配置
在进行任何编程之前，我们需要对环境进行配置。以下是我在处理Python包围盒时所使用的环境配置步骤：
1. **Install Python
装饰器 decorator或者称为包装器，是对函数的一种包装。它能使函数的功能得到扩充，而同时不用修改函数本身的代码。它能够增加函数执行前、执行后的行为，而不需对调用函数的代码做任何改变。 下面用一个简单的例子介绍装饰器： 1 # 函数hello，输出 hello + name 的字符串
2 def hello(name):
3 return 'hello ' + name
碰撞检测问题在虚拟现实、计算机辅助设计与制造、游戏及机器人等领域有着广泛的应用，甚至成为关键技术。而包围盒算法是进行碰撞干涉初步检测的重要方法之一。包围盒算法是一种求解离散点集最优包围空间的方法。基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象。为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤（即当包围体碰撞，才进行精确碰撞检测和处理）
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2023-10-12 12:23:15
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PCL包围盒（详细介绍）实现效果：原理分析： 1.包围盒简介 包围盒也叫外接最小矩形,是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象。 常见的包围盒算法有AABB包围盒、包围球、方向包围盒OBB以及固定方向凸包FDH。碰撞检测问题在虚拟现实、计算机辅助设计与制造、游戏及机器人等领域有着广泛的应用，甚至成为关键技术。而包围
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2024-05-26 17:03:33
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1) AABB 包围盒: AABB 包围盒是与坐标轴对齐的包围盒, 简单性好, 紧密性较差(尤其对斜对角方向放置的瘦长形对象, 採用AABB, 将留下非常大的边角空隙, 导致大量不是必需的包围盒相交測试)。当物体旋转之后需对AABB 进行相同的旋转并更新; 当物体变形之后仅仅需对变形了的基本几何元素...
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2014-11-04 15:38:00
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1) AABB 包围盒: AABB 包围盒是与坐标轴对齐的包围盒, 简单性好, 紧密性较差(尤其对斜对角方向放置的瘦长形对象, 採用AABB, 将留下非常大的边角空隙, 导致大量不是必需的包围盒相交測试)。当物体旋转之后需对AABB 进行相同的旋转并更新; 当物体变形之后仅仅需对变形了的基本几何元素...
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2014-06-24 13:33:00
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1) AABB 包围盒: AABB 包围盒是与坐标轴对齐的包围盒, 简单性好, 紧密性较差(尤其对斜对角方向放置的瘦长形对象, 採用AABB, 将留下非常大的边角空隙, 导致大量不是必需的包围盒相交測试)。当物体旋转之后需对AABB 进行相同的旋转并更新; 当物体变形之后仅仅需对变形了的基本几何元素相应的包围盒又一次计算; 然后能够自下向上由子结点的AABB 合成父结点的AABB, 最后进行包
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2014-05-28 08:59:00
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学习OBB包围盒OBB包围盒BUT怎么算这个包围盒OBB包围盒就是物体进行过旋转也能用的较为精确的包围盒，AABB是轴对齐，旋转了之后就不对劲了。BUT我感觉这个
原创
2023-03-16 13:46:15
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# 最小斜包围盒（Oriented Bounding Box，OBB）在Python中的实现
## 引言
在计算机图形学和计算几何中，包围盒是一种常用的几何形状，用于简化对物体的碰撞检测、空间划分和其他几何运算。其中，最小斜包围盒（OBB）被认为是一种非常有效的包围盒，它能够以最小的空间包围复杂的形状，而不仅仅是使用轴对齐的包围盒（AABB）。本文将介绍最小斜包围盒的基本概念，并提供Pytho
目录一、初阶使用1.1 基本概念1.2 基本语法1.2.1 类的定义1.2.2添加属性1.2.3 使用属性二、类的继承2.1 概念2.2 语法2.2.1 如何继承2.2.2 如何重载三、运算符重载3.1 基础知识3.2 常用的运算符重载3.2.1 索引和分片3.2.2 索引迭代3.2.3 迭代器对象四、实战 一、初阶使用1.1 基本概念我们将一个类型及其关联的一组操作组成的整体叫做类，并称这些操
目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
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python二维数组切片a[:,0:3]:取前三列的二维数组
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2023-06-02 21:29:02
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需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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三、元组元组(tuple)创建后不能被修改,元组使用小括号,表使用方括号(1)元组的创建tuple1=(1,23,4,5,25,7645,8,64,85)
print(tuple1,type(tuple1)) #(1, 23, 4, 5, 25, 7645, 8, 64, 85) <class 'tuple'>
print(tuple1[2]) #4
print(tuple1[3:4]
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2024-04-09 22:09:14
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通常，np.vectorize用于将标量(Python非numpy)函数应用于数组的所有元素或数组。还有那往往忽略了一个注：主要是为了方便而提供的vectorize功能，而不是 性能。实现本质上是一个for循环。In [278]: m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [279]: np.vectorize(lambda x:2*x)(m)Out[279]:array
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2023-10-06 21:59:23
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在计算机视觉和图形学中，"Python 最小包围盒算法"常用于确定一组点的最小边界矩形，进而有助于优化空间查询和物体检测等任务。接下来，我将详细阐述这一算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析和性能优化，并讨论可能的扩展应用。
## 背景描述
最小包围盒算法旨在寻找一个能够包围一组点（在二维或三维空间中）的最小矩形或立方体。这一算法在各类应用中十分重要，比如：
1. 计算机视觉
2. 物体跟
电力三维系统平台集成GIS、RS和虚拟现实技术，集成了多源（包括影像数据、DEM、三维模型数据，业务数据）海量数据，客户端可实现三维数据快速浏览、空间分析、三维渲染、功能设计、拓展需求等操作。系统运用三维可视化技术和空间信息技术，构筑了一个“数字电网”，能够实时、直观地了解电网的各类信息，辅助工作人员进行业务管理和决策，从而实现对电网科学、有效的管理，提高电网管理质量和运行效率、降低运营成本。&n
Python 使用 sorted 自定义对一维、二维数组进行排序
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）进行排序。一维数组arr = ['15:30', '16:30', '10:0
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2023-05-26 17:15:46
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