# Python 中不规则区域中的点
在计算机科学和图形学中，处理不规则区域的点是一个重要的课题。比如在地图应用中，我们常常需要判别某个点是否在特定的多边形区域中。本文将介绍如何使用 Python 来完成这个任务，并提供代码示例。
## 1. 理论基础
一个多边形是由一组顶点（点）和边（连接这些点的线段）构成的闭合区域。判断一个点是否在多边形内部，可以使用射线法或汇合法。
### 射线法
原创
2024-10-22 04:54:13
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这篇文章主要介绍了python通过opencv实现图片裁剪原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下图像裁剪的基本概念 ：图像裁剪是指将图像中我们想要的研究区以外的区域去除，经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪。例如，一张500×400的图像，我们只想要中间的250×200的区域，就可以使用图像裁剪将四周的区域去除。在实际
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2023-10-05 22:00:13
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知识掌握cv2.threshold()函数：
设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵，将灰度图像变换二值图像，或去除指定级别的噪声，或过滤掉过小或者过大的像素点。Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst在其中：
src：表示的是图片源
thresh：表示的是阈值（起始值）
maxval：表示的是最大值
t
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2023-08-28 15:59:13
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# Python裁剪不规则区域
在图像处理和计算机视觉领域，裁剪是一种常见的操作。通常情况下，我们可以通过指定矩形区域来裁剪图像，但有时候需要裁剪不规则的区域。Python提供了强大的图像处理库，如OpenCV和PIL(Pillow)，使得裁剪不规则区域变得相对简单。
本文将介绍如何使用Python中的OpenCV和PIL库来裁剪不规则区域。我们将首先导入所需的库，然后使用示例图像进行演示。
原创
2023-07-31 10:40:08
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Python 不规则区域涂黑
## 引言
在图像处理和计算机视觉中，我们经常需要处理各种形状复杂的图像，包括不规则的区域。涂黑特定的区域是一个常见的需求，例如将身体轮廓从图像中剪切出来，或者将某些区域标记为感兴趣的区域。本文将介绍如何使用 Python 处理不规则区域，并提供代码示例。
## 问题描述
给定一张图片和一个不规则的区域，我们的任务是将该区域涂黑。具体来说，我们需要将该区域内的
原创
2024-01-06 11:36:23
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# 生成不规则区域的Python教程
在这个教程中，我们将学习如何生成不规则区域，通常用于图形的领域，如游戏开发、计算机图形学等。为了帮助你更好地理解这个过程，我将分步骤进行说明，确保你能够顺利实现。
## 流程概述
首先，让我们看看生成不规则区域的整体流程。以下表格总结了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
原创
2024-09-21 07:03:06
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常见的窗体通常是各种方形的对话框，如前面实例中实现的所有对话框都是这样的。但有时也会需要用到非方形的窗体，如圆形，椭圆形甚至是不规则形状的对话框。本实例即实现了一个对PNG图形外沿为形状的不规则形状对话框，如下图所示。在图中所示的哆拉A梦即为一个不规则窗体，实例在不规则窗体中绘制了作为窗体形状的PNG图片，也可在不规则窗体上放置按钮等控件，可以通过鼠标左键拖动窗体，鼠标右键关闭窗体。具体实现代码如
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2023-12-19 19:11:12
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布局控件继承自ViewGroup类，它可以包含多个控件并能够按照自己的规则排列控件的位置。不规则布局控件来自笔者开发过程中遇到的业务问题，设计人员希望客户端能够根据返回的数据条数不同而展示不同的布局样式，返回的数据可能有二三四五四种情况如下图所示，如果少于或多于二三四五就视为错误返回值不展示布局。在开发时考虑到当时的界面已经非常复杂，如果采用普通的布局嵌套方式实现会增加视图树深度，导致界面渲染速度
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2023-12-23 23:21:52
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由协议的开放标准，常用于大型网络中。在网络拓扑中，往往会存在一些不规则的区域，这些区域的存在可能导致网络路由方案变得复杂。在本文中，我们将探讨OSPf不规则区域对网络路由的影响，以及如何处理这种问题。
不规则区域是指网络拓扑中存在非传统形状的区域，例如一个孤立的网络岛屿或者一个有限的网络子网。在传统的网络拓扑中，大多数区域都
原创
2024-01-30 20:01:12
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Unity有个很好的功能，大致是很多专注于PC的engine没有提供的（因为没有必要），就是能加载主包外的资源，这个主包外的资源，unity把它叫做bundle。这个功能的提供，主要是在web上或者是ios、android等设备上，主包太大的话，会遇上下载主包时间太长，体验不佳；或者是有些市场直接就限制了主包的大小。制作的bundle的方式，这里只讲bundle中连scene都带入的：1、Asse
例如如下程序。 s_age = input("请输入您的年龄:")
age = int(s_age)
if age > 20 :
# 只有当age > 20时，下面用整体缩进的代码块才会执行
# 整体缩进的语句是一个整体，要么一起执行，要么一起不执行
print("年龄已经大于20岁了")
print("20岁以上的人应该学会承担责任...") 运行上面代码，如果输
最近要写 pygame 的小项目了，快复习一下 pygame !!复习的有点儿急！以后返回来改好，原文大佬是2011年写的但是依然经典，不过是拿python2 写的，我稍微改了改，大BUG应该没有，可能有小问题，我会回来改的相信我！！写这个玩意儿时还出现点儿小问题，哈哈 一.初识pygame 有很多模块:模块名字功能pygame.cdrom访问光驱pygame.cursors加载光标pygame.
# Python不规则区域添加阴影
阴影效果是图形设计中常见的一种效果，用于增加物体的立体感和视觉层次。在 Python 中，我们可以使用各种库和技术来实现不规则区域的阴影效果。本文将介绍几种常见的方法，并提供相应的代码示例。
## 方法一：使用 Pillow 库
Pillow 是 Python 中常用的图像处理库，它提供了丰富的功能来处理图像。我们可以使用 Pillow 来创建一个带有阴影
原创
2023-08-01 18:52:21
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利用opencv-python 进行图像的不规则裁剪利用凸包进行裁剪首先我们进行凸包裁剪，先利用 cv2.convexHull(xy) 函数得到点集xy的凸包顶点。然后利用mask进行提取，并利用截取数组行列的方法得到图像。代码：def hull_cut(filter_xy,img):
hull=cv2.convexHull(filter_xy)
col0 =hull[:,:,0]
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2023-05-18 18:06:38
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目录
1.Tunnel 隧道方式
2.virtual link ---虚链路
3.多进程双向重发布
不规则区域： 1.存在多个area 0 2.远离了骨干的非骨干区域
这是一个典型的不规则区域拓扑图，可以采取一些策略让整个OSPF区域正常沟通信息
解决办法：
1.Tunnel 隧道方式
在两台ABR间建立VPN隧道；之后将该隧道链路宣告到OSPF协议中；
创建GRE 隧道：
原创
2021-07-23 15:19:19
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# Python裁剪不规则区域 只保留mask区域实现方法
## 整体流程
```mermaid
journey
title 裁剪不规则区域
section 了解需求
section 编写代码
section 测试代码
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------
原创
2024-06-17 05:49:02
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判断一个点是否在多边形内部 - 射线法思路 比如说，我就随便涂了一个多边形和一个点，现在我要给出一种通用的方法来判断这个点是不是在多边形内部（别告诉我用肉眼观察……）。首先想到的一个解法是从这个点做一条射线，计算它跟多边形边界的交点个数，如果交点个数为奇数，那么点在多边形内部，否则点在多边形外。这个结论很简单，那它是怎么来的？下面就简单讲解一下。首先，对于平面内任意闭合曲线，我们都可以直观地认为，
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2024-02-04 07:14:15
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ospf做为igp中典型的link-state routing protocol。做为高级的路由协议，支持vlsm与cldr，采用层次化的网络设计，采用互相发送hello packet的形式来建立邻居关系，通过ls update来达到本区域ospf database的同步，然后以自己为根，通过spf算法，计算路由流向的入接口的cost值，算出到达目的地的最佳路径放进路由表。
原创
2011-03-02 16:39:47
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# 在OpenCV中使用Python获取不规则区域的掩模
在图像处理领域，OpenCV是一个强大的库，广泛用于计算机视觉和图像分析。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来获取不规则区域的掩模。我们还将提供示例代码，帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 什么是掩模？
在图像处理中，掩模是一种用于指定图像区域的二进制图像。掩模中的每个像素都对应于原图像中的一个像素。通常，掩模中的白
我们使用的是Image中的crop(box)功能，它需要一个参数box,元组 类型，元组包括4个元素，如：（距离图片左边界距离x， 距离图片上边界距离y，距离图片左边界距离+裁剪框宽度x+w，距离图片上边界距离+裁剪框高度y+h）如图：(x, y, x+w, y+h), x,y是裁剪框左上角的坐标， x+w,y+h是右下角的坐标1 # -*-coding:utf-8-*-
2 from PIL
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2023-06-06 10:08:59
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