OpenCV的霍夫变换线检测函数HoughLines()是利用极坐标下的参数ρ和θ值来表示直线的，我们在实际应用中往往要根据直线的参数ρ和θ值来绘制出直线，那么怎么绘制呢？ 在OpenCV中绘制直线的函数为函数line()，它的原型如下：void cv::line ( InputOutputArray img,
Point pt1,
Point pt2,
cons
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2024-02-10 20:37:48
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显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。01.安装OpenCV首先，您需要安装OpenCV库。如果已经安装了pip，则可以通过运行以下命令来完成。> pipinstall op
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2024-08-06 11:42:35
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周末闲来无事用opencv简单实现了一个可以在mat中绘制曲线的工具类，方便学习图像处理相关的内容。 坐标系本身比较简单就是常规的数学坐标系，可以自由设置图像中坐标系的范围，内部会自动映射需要绘制的点到Mat上。因为注释比较全，下面只简单描述下使用方式不再进行详细的解释。double mysqrt(double x) {
return sqrt(x);
}
double mysqare(
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2023-10-15 10:59:03
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直线在图像中出现的频率非常之高，而直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作用，本文通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double
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2024-05-02 12:12:15
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目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积（2D 卷积）与信号一样，我们也可以对2D 图像实施低通滤波（LPF），高通滤波 （HPF）等。LPF 帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF 帮助我们找到图像的边 缘，OpenCV 提供的函数cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操 作。下面我们将对一幅图像使用平均滤波器。下面是一个5x5 的平均
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2024-03-23 11:18:13
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1.常用图形相关API解释（一般都有重载，下面只介绍每个其中一种）（1）直线：void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)img： 要绘制线段的图像。
pt1:：线段的起点。pt2: 线段的终点。
color:：
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2024-02-19 13:45:33
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1 #include <opencv2\core\core.hpp>//核心组件
2 #include <opencv2\opencv.hpp>//GUI，包含媒体输入输出，视频捕捉、图形交互界面的接口等
3 #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>//图像上处理
4 using namespace std;
5 using
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2024-06-28 08:46:26
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目录写在前面OpenCV340版本OpenCV440版本修改部分函数调用参考及感谢完 写在前面前段时间在做基于点云库pcl的icp点云配准，自己改了下源码增加了一些参数，为方便观察每个不同参数组合下的结果，想直接将每次不同参数对应的结果曲线绘制并保存下来。于是在网上找到了相关的工作： 上图以及本文参考的源码出自：Matlab风格的Plot类for opencv 本文作者修改后的一个应用效果： 上
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2024-01-09 19:11:46
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小白CV 在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中最常用的几项有FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。在上一篇原创文章FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述中，详细的介绍了FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回
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2023-09-14 11:19:11
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生信分析第三步：生存曲线批量绘制
各位解螺旋的小伙伴大家好，我是先锋宇，欢迎大家来到每周日的先锋宇专栏，经过前两期推文的学习，很多小伙伴都私信我说从先锋宇助教的专栏很接地气，自己能够开始慢慢处理数据，并且希望先锋宇助教能够继续把这条线走通。听到解螺旋小伙伴积极正向的反馈，小编心理也是非常开心，那么今天咱们继续往下走，我们在前两期推文中完成数据的下载以及差异分析和单因素COX回归，那
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2023-11-04 14:50:35
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# 使用 OpenCV 在 Python 中绘制椭圆的步骤详解
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 库来绘制椭圆。对于编程的新手来说，OpenCV 是一个非常强大的工具，它可以帮助我们处理图像并进行各种图像分析。一旦你掌握了基础，你将能够灵活地使用 OpenCV 完成更复杂的任务。
## 流程概述
在开始之前，让我们概述一下绘制椭圆的步骤。以下是整个过程的流程表
本节介绍了如何在图像上绘制图形，并且如何用鼠标和滚动条实现用户交互。 OpenCV学习笔记(十四）1. 绘画基础1.1 绘制直线1.2 绘制矩形1.3 绘制圆形1.4 绘制椭圆1.5 绘制多边形1.6 在图像上绘制文字2. 鼠标交互2.1 简单示例2.2 进阶实例3. 滚动条3.1 用滚动条实现调色板3.2 用滚动条控制阈值处理参数3.3 用滚动条作为开关 1. 绘画基础OpenCV 提供了绘制直
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2024-03-07 14:36:35
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基础知识 TP（True Positive）：指正确分类的正样本数，即预测为正样本，实际也是正样本。FP（False Positive）：指被错误的标记为正样本的负样本数，即实际为负样本而被预测为正样本，所以是False。TN（True Negative）：指正确分类的负样本数，即预测为负样本，实际也是负样本。FN（False Negative）：指被错误的标记为负样本的正样
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2023-11-22 23:25:07
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python 画函数曲线示例如下所示：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.title('line chart')
plt.xlabe
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2023-07-06 22:21:37
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首先以支持向量机模型为例先导入需要使用的包，我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线！from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn. model_selection import train_tes
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2023-07-01 13:14:18
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模式识别的一个实验，要求画出贝叶斯决策的图。这里我是利用python中的matplotlib库实现的图线的拟合。主要对于matplotlib的使用可以参照博客：webary具体实现：接下来，就是对具体数据进行绘图了。比如我们要绘制一条y=x^2的曲线，可这样写代码：x = range(10) # 横轴的数据
y = [i*i for i in x] # 纵轴的数据
pl.plot(x, y
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2023-08-26 23:09:57
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分类模型尝试将各个实例（instance）划归到某个特定的类，而分类模型的结果一般是实数值，如逻辑回归，其结果是从0到1的实数值。这里就涉及到如何确定阈值（threshold value）,使得模型结果大于这个值，划为一类，小于这个值，划归为另一类。
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且
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2023-06-16 18:47:15
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ROC 曲线绘制个人的浅显理解：1.ROC曲线必须是针对连续值输入的，通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线，故通常应用于Saliency算法评价中，因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割，从而得到ROC曲线； 2.对于图像分割算法的评价不适合用ROC曲线进行评价，除非能够得到连续值，而
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2023-09-08 13:25:19
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GDI+的矢量绘图部分被用来绘制线条、绘制曲线和填充图形。矢量图概览(Overview of Vector Graphics) Microsoft Windows GDI+在一个坐标系统中绘制线条、矩形和其它图形，
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2024-02-19 16:47:17
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在Android开发中，使用`Path`类来绘制曲线是一个非常实用的技术。通过`Path`，开发者能够创建复杂的图形、曲线和路径，满足不同的视觉需求。在本文中，我将分享如何使用`Path`绘制曲线的过程，并涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等相关内容。
### 版本对比
Android的`Path`类在不同版本中有一些特性差异。我们使用下表和Mermaid四象限图
