clock.jsfunction Flipper(config) {
// 默认配置
this.config = {
// 时钟模块的节点
node: null,
// 初始前牌文字
frontText: 'number0',
// 初始后牌文字
backText: 'number1',
// 翻转动画时间（毫秒，与翻转动
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2024-04-15 17:14:10
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在使用 Python 的 Matplotlib 库绘制图表时，图像的角度翻转可能会成为一个常见的技术难题。本文将详细记录这个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和复盘总结，并呈现必要的图表和代码示例。
### 背景定位
在数据可视化中，绘制图表的角度往往直接影响数据呈现的效果。特别是在某些情况下，例如需要比较的多个数据集，角度的选择可能会影响对比的直观性，导致数据分析的偏
Radon变换定义：下图显示了在指定的旋转角度的单一投影。间距为1个像素的平行光穿过图像，则radon变换计算穿过图像长度上的积分，即 式中 旋转角度为θ的平行束投影
f(x,y) 在垂直方向的线积分是f（X，Y）投影到X轴；在水平方向的积分是f（X，Y）投影到Y轴。可以沿任意角度θ计算投影，下图说明了Ra
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2023-07-04 21:27:00
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# Android Bitmap 翻转角度的科普介绍
在Android开发中，处理图像是一项非常重要的任务。Bitmap是Android中用于处理和显示图形的主要类之一，在项目开发中经常会遇到需要旋转Bitmap的情况。本文将介绍如何翻转Bitmap的角度，并提供代码示例进行说明。
## 什么是Bitmap？
Bitmap是一种用于描述点阵图像的计算机位图格式。在Android中，Bitma
前言2019 年底开始蔓延的新型肺炎疫情牵动人心，作为个体，我们力所能及的就是尽量待在家中少出门。看到一些朋友叫设计同学帮忙给自己的头像戴上口罩，作为技术人，心想一定还有更多人有这样的诉求，不如开发一个简单的程序来实现这个需求，也算是帮助设计姐姐减少工作量。于是花了些时间，写了一个叫做 face-mask[1] 的命令行工具，能够轻松的给图片中的人像戴上口罩，而且口罩的方向和大小都是适应人脸的哦~
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2024-06-18 09:23:45
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初学Python.Opencv，想用它做个实例解决车牌号检测。车牌号检测需要分为四个部分：1.车辆图像获取、2.车牌定位、3.车牌字符分割和4.车牌字符识别在百度查到了车牌识别部分车牌定位和车牌字符分割，先介绍车牌定位部分车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置车
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2023-06-29 13:57:07
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目录正确实例代码片运行结果有问题的代码运行结果参考链接 正确实例第一次写博客，记录自己的作业！禁止照搬照抄！前面的读BMP位图和显示图片信息的函数是我自己写的，不过参考链接找不到了。 编译器：Spyder(Python3.7)、pycharm原图:代码片主要算法就是利用极坐标的旋转公式（可以查看我在最后贴的参考链接），遍历新图的每个坐标，计算对应原图的坐标，再将对应的像素值复制到新图片像素矩阵中
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2023-08-18 09:26:48
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写在前面HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三，经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样，因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三。由于时间紧张，代码没有进行任何优化，实验算法仅供参考。实验要求对给定的车牌进行车牌识别实验代码代码首先贴在这里，仅供参考源代码实验代码如下：import cv2
import numpy as np
def lpr(filename):
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2023-06-20 10:34:06
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车牌字符分割重要性无法做端到端的车牌识别，于是，为了识别准确率更高，我们需要对字符进行精准分割，并且极可能的牌除各种干扰。以下将分为三部分进行车牌字符分割1.图片预处理目的是为了排除一些干扰，比如光线等。首先我们对原车牌进行灰度处理，因为灰度化后的图像将由三通道变为单通道，单通道的数据处理起来就会简单许多，对后序处理和运算速度都有很大的好处，然后在对其进行高斯滤波，得到处理过后的图片： 由于在这里
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2023-09-18 05:21:35
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第一种，使用reversed 函数，reversed返回的结果是一个反转的迭代器，我们需要对其进行 list 转换listNode = [1,2,3,4,5]
newList = list(reversed(listNode))
print(newList)
#结果
[5,4,3,2,1] 第二种，使用sorted函数，sorted是排序函数，它是对一个列表进行排序后生成一个新的list
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2023-05-28 16:43:14
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整数反转题目(LeetCode)
给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。示例 1: 输入: 123 输出: 321示例 2: 输入: -123 输出: -321 示例 3: 输入: 120 输出: 21注意假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数，则其数值范围为 [−2**31, 2**31 − 1]。请根据这个假设，如果
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2024-08-03 13:00:02
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先附上一段代码，带大家看下具体车牌是如何进行精准定位的，以通俗易懂之语言，抽丝剥茧，配图带大家走一遍。以下代码为车牌定位的代码段落：function [e] = qiege(d)% 切割出车牌区域的最小范围，进一步定位字符区域
[m,n]=size(d);
top=1;bottom=m;
while sum(d(top,:))==0&&top<=m
top=t
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2024-08-08 15:47:04
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如果给定的车牌斜掉了，必须旋转校正，要不然没办法识别出里面的每个字符！旋转要经过5步计算，1）根据蓝底车牌图，计算出二值图。2）消除二值图水平方向的锯齿。3）二值图转为边缘图。4）计算旋转角度，5）旋转每一步都保存了运算过后的图像，方便理解#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#in
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2024-06-18 18:06:30
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一、现在的国内民用车牌都是92式车牌。其车牌的一些参数指标如下：A：总长度为440mm；B：高度为140mm；C：其中单字符的宽为45mm；D：整个车牌区域字符长度为409mm(这里在后面计算的时候方便都认为是410mm)；E：字符的高度为90mm；F：第二和第三个字符之间的距离为34mm；G：其他的每两个字符之间的距离为12mm；H：其中如果出现字符"1"的话，字符“1”的宽度为13.5mm；与
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2024-07-23 11:15:48
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1：彩色图像转灰度，加权平均法W=0．229×R+0 587xG+0114xB（1）缩小图像为源图像的1/42: 中值滤波： 是否需要 ，看效果吧3：二值化 ： 大律法阈值4：边缘提取：可以使用简单的一阶差分运算，在水平方向和垂直方向，或者带有滤波效果的soble算子5：车牌粗提取：在水平方向上边缘统计发获得车牌大概位置的2个，在边缘统计图里面，从下向上进行判断，获得2个峰值，然后寻找
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2023-06-27 14:54:53
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在对车牌识别过程中，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法。首先基于形状，在车牌中因为车牌为形状规格的矩形，所以目的转化为寻找矩形特征，常常是利用车牌长宽比例特征、占据图像的比例等。基于色调，国内的车牌往往是蓝底白字，可以采用图像的色调或者饱
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2023-07-03 19:15:46
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Python图像翻转[附批量操作函数]垂直方向翻转（上下翻转）# 方式1，使用opencv自带函数
new_image = cv.flip(original_image, 0)
# 方式2，使用数组索引倒序赋值的方式
new_image = original_image[::-1]水平方向翻转（左右翻转）# 方式1，使用opencv自带函数
new_image = cv.flip(original
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2023-05-28 18:00:40
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Python翻转字符串(reverse string),方法如下5种方法的比较:1. 简单的步长为-1, 即字符串的翻转(常用);2. 交换前后字母的位置;3. 递归的方式, 每次输出一个字符;4. 双端队列, 使用extendleft()函数;5. 使用for循环, 从左至右输出;代码：# -*- coding: utf-8 -*-
string = 'abcdef'
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2023-07-02 23:24:58
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遇到一个字符串翻转的问题，把可以用到的方法积累一下：1.字符串切片：result = s[::-1]2.reverse( ):l = list(s)
l.reverse()
result = "".join(l)这里列表被改变了3.reversed( ):l=list(s)
result=list(reversed(l))这里列表没有被改变4.reduce( )：result = reduce(l
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2023-10-05 14:02:28
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一.实现目标不同角度拍摄包含车牌的图片，可识别车牌的位置。二.实现流程采用matlab进行编程，对包含车牌图片进行预处理， 然后使用Prewitt算子进行边缘检测，接着运用数学形态学运算找出候选区域，最后定位出车牌区域并进行车牌区域的校正，具体实现流程如下图所示。 三.代码实现I=imread('yuk.jpg');
figure(1),imshow(I);title('原图')
I1=
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2023-09-09 07:53:33
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