本篇大纲加载图像做为树干的背景为树干实现渐变效果使用背景图让跑道更加真实1):使用HTML5的scale功能缩放树木 。2):使用rotate制造倾倒树木的效果为树木添加阳光照射下的阴影效果添加文本标题，并为文本增加阴影效果，使用Canvas Shadow API。加载图像做为树干的背景，功能点为：在canvas 中插入图片上篇使用矩形填充颜色的功能为树冠增加树干，但总体效果并不是很理
祝大家新年快乐哦！python里面的海龟作图可以画出各种各样的图片，这里介绍一下怎样画一棵树，代码如下#date：20191231
# Project Leader：谦谦均
# Project：表白源码
import turtle
import random
def love(x,y):#在(x,y)处画爱心lalala
lv=turtle.Turtle()
lv.hideturt
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2023-10-07 21:42:01
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2.2 决策树的绘制为了更好地发挥决策树易于理解的优点，我们使用Matplotlib将创建的决策树绘制出来。此处调用函数createPlot()对决策树进行绘制。实现过程如下：创建模块DecisionTreePlotter及其存储文件DecisionTreePlotter.py； 调用函数plt.figure()创建一个figure；调用函数plt.subplot
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2023-11-09 23:04:08
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一、简介本课题为基于MATLAB HU不变矩的树叶识别系统。通过计算各种树叶的几何特征，判断树叶属于什么类型。几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，具有平移、旋转和尺度不变性。这7个不变矩构成一组特征量，Hu.M.K在1962年证明了他们具有旋转，缩放和平移不变性。实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有 和 不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物
原创
2021-11-08 11:00:23
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一、简介本课题为基于MATLAB HU不变矩的树叶识别
原创
2022-04-07 18:17:34
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以上就是小生牺牲午休时间捣鼓出来的~虽然不是辣么好看，但是还是想跟大伙分享一下，进入正题。代码主要分为两部分：树代码部分，地上花瓣部分树代码部分其实代码很简单，主要是我们得知道如何去实现那些关键点(我知道这是废话，但是我总得说点什么凑字数...)：1，树干应该是越往上越细 - 即画笔越往上 size 尺寸越小2，枝干越往上越短 - 枝干延伸的长度3，枝干会分叉 - 即递归事件继续执行的入口4，枝干
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2023-09-15 08:57:06
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一、简介本课题为基于MATLAB HU不变矩的树叶识别系统。通过计算各种树叶的几何特征，判断树叶属于什么类型。几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，具有平移、旋转和尺度不变性。这7个不变矩构成一组特征量，Hu.M.K在1962年证明了他们具有旋转，缩放和平移不变性。实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有 和 不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物
原创
2021-11-08 10:38:49
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1 案例背景近些年来,自然环境和生态资源的保护越来越受到人们的重视,对树木资源进行高效的信息化管理是人们亟需解决的问题之一。对树木快速准确的分类是进行森林资源信息化管理的一个必要前提,而树叶常被选择作为区分树木种类的重要标志。传统的树叶分类主要是基于图像处理技术,分类任务依赖人为选定的特征来进行,泛化能力不强且识别效率低。深度学习方法的应用一定程度上解决了这些问题,但在利用传统卷积神经网络进行植物叶片分类时,一方面需要大量的训练数据学习叶片特征,另一方面多个池化层的存在导致有价值的信息大量流失,增大了识别
原创
2021-11-30 10:39:25
69阅读
1 案例背景近些年来,自然环境和生态资源的保护越来越受到
原创
2021-11-30 10:43:01
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一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
原创
2021-11-08 10:38:52
116阅读
1 案例背景近些年来,自然环境和生态资源的保护越来越受到人们的重视,对树木资源进
原创
2022-03-22 16:08:13
39阅读
一、简介1 概述1.1 模式分类的贝叶斯决策理论2 概率神经网路的网络结构（PNN）总结：1、输入层接收样本的值，神经元个数与输入向量长度相等。2、隐藏层为径向基层，每个神经元对应一个中心（对应一个样本数据）。3、输入数据分为了i类，因为PNN就是用来分类的，就是先用样本训练网络，然后输入数据，用此网络来鉴别，是属于哪一类数据。4、上式Xij其实与RBF神经网络一致，就是求每个输入与样本的欧式距离，只不过此隐藏层把数据分为了i个类，并且设第i个类有j个数据。5、然后下图可以看出，求
原创
2021-11-08 10:38:48
240阅读
一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
原创
2021-11-08 11:00:17
116阅读
1 案例背景近些年来,自然环境和生态资源的保护越来越受到人们的重视,对树木资源进行高效的信息化管理是人们亟需解决
原创
2022-03-22 16:16:27
55阅读
学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
原创
2022-04-07 18:16:36
242阅读
一、简介1 概述1.1 模式分类的贝叶斯决策理论2 概率神
原创
2022-04-07 18:16:45
439阅读
一、简介1 概述1.1 模式分类的贝叶斯决策理论2 概率神经网路的网络结构（PNN）总结：1、输入层接收样本的值，神经元个数与输入向量长度相等。2、隐藏层为径向基层，每个神经元对应一个中心（对应一个样本数据）。3、输入数据分为了i类，因为PNN就是用来分类的，就是先用样本训练网络，然后输入数据，用此网络来鉴别，是属于哪一类数据。4、上式Xij其实与RBF神经网络一致，就是求每个输入与样本的欧式距离，只不过此隐藏层把数据分为了i个类，并且设第i个类有j个数据。5、然后下图可以看出，求
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2021-11-08 11:00:18
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Ruby's Adventrue游戏制作笔记（四）Unity绘制其他元素前言一、修改地图层级，将Order in Layer 提高到-10二、创建Prefabs三、调整人物在其他元素的位置四、设置tilemap collider 2D系列链接 前言本文章是我学习Unity官方项目项目所做笔记，作为学习Unity的游戏笔记，在最后一章会发出源码，如果等不及可以直接看源码，里面也有很多注释相关，话不
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2024-07-05 17:12:28
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在研究如何用Python绘制树叶通过树枝向树干靠拢的过程中，我们需要详细探讨环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和安全加固等方面，以确保能够高效地完成这一项目。
### 环境配置
首先，为了顺利进行开发，我们需要配置好Python环境和相关库。以下是我们所需的环境及依赖版本：
| 依赖项 | 版本 |
| ------------ | --------
话不多说，直接上干货
hfig=figure('visible','off');
set(hfig,'NumberTitle','off');
set(hfig,'name','My Clock');
set(hfig,'MenuBar','none');
set(hfig,'color',[0.5 0.7 0.3]);
set(hfig,'visible','on');
A=linspace(
原创
2021-07-06 16:26:48
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