WinAPI: ExtCreateRegion - 区域变换】的更多相关文章

转载:http://www.cnblogs.com/del/archive/2008/06/03/1212534.html 相似函数: SetWorldTransform 本例效果图: 代码文件: unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls, ExtCtrls; type TForm1 = class(…
文章出处  :  http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f6d07f80100oqlt.html  (本文转自此博客) 在浏览网页时,我们经常会看到一个导航条,当点击导航条上的项目时,相应网页会在显示区域变换显示.首先准备一个主界面文件main.htm,将其划分成两块区域index和content. <html> <frameset cols="120,*"> <frame name="index" src=&…
* ball.hdev: Inspection of Ball Bonding * 球接合检查 Comment Time:// *核心思想:.白色区域用作自动ROI,黑色区域是目标 * .Opening_circle:圆形开算子是关键 *关闭窗口刷新,关闭窗口,打开窗口[,] dev_update_window ('off') dev_close_window () dev_open_window (, , , , 'black', WindowID) *读取图像并显示 read_image (…
前言: 最近研究了box2dweb, 觉得自己编写Html5版台球游戏的时机已然成熟. 这也算是圆自己的一个愿望, 一个梦想. 承接该序列的相关博文: • 台球游戏核心算法和AI(1) 同时结合html5的学习笔记: • box2dweb 学习笔记--sample讲解  这篇文章, 具体讲解台球游戏的box2d模型抽象, 并给出一个初步版本. 演示: 台球游戏的雏形如下所示: 该台球游戏, 改编自box2dweb的demo程序, 可用鼠标拖动球来移动. 代码的下载链接: http://pan.b…
原文地址:http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/5972759 GDI+(Graphics Device Interface Plus图形设备接口加)是Windows XP和Windows Server 2003操作系统的子系统,也是.NET框架的重要组成部分,负责在屏幕和打印机上绘制图形图像和显示信息. GDI+不但在功能上比GDI 要强大很多,而且在代码编写方面也更简单,因此会很快成为Windows图形图像程序开发的首选. 一.GDI+的特点…
Object Detection,在给定的图像中,找到目标图像的位置,并标注出来. 或者是,图像中有那些目标,目标的位置在那.这个目标,是限定在数据集中包含的目标种类,比如数据集中有两种目标:狗,猫. 就在图像找出来猫,狗的位置,并标注出来 是狗还是猫. 这就涉及到两个问题: 目标识别,识别出来目标是猫还是狗,Image Classification解决了图像的识别问题. 定位,找出来猫狗的位置. R-CNN 2012年AlexNet在ImageNet举办的ILSVRC中大放异彩,R-CNN作者…
GDI+(Graphics Device Interface Plus图形设备接口加)是Windows XP和Windows Server 2003操作系统的子系统,也是.NET框架的重要组成部分,负责在屏幕和打印机上绘制图形图像和显示信息. GDI+不但在功能上比GDI 要强大很多,而且在代码编写方面也更简单,因此会很快成为Windows图形图像程序开发的首选. 一.              GDI+的特点和新增功能 GDI+与GDI一样,都具有设备无关性.应用程序的程序员可利用GDI+这样…
这几天参考了csdn上大坡先生()整理的d3dx9的库函数,我做了一些机械的事情.就算过年练打字了.以下为我整理的d3dx9库函数简略版,以后除了msdn外,存档备用: D3DXCOLOR* D3DXColorAdd   //两个颜色的组合值D3DXCOLOR* WINAPI D3DXColorAdjustContrast( //调整颜色对比度D3DXCOLOR *pOut,const D3DXCOLOR *pC,FLOAT c);D3DXCOLOR* WINAPI D3DXColorAdjus…
这篇blog是我刚入目标检测方向,导师发给我的文献导读,深入浅出总结了object detection two-stage流派Faster R-CNN的发展史,读起来非常有趣.我一直想翻译这篇博客,在知乎上发现已经有人做过了,而且翻译的很好,我将其转载到这里. 这里贴一下我对R-CNN.Fast R-CNN.Faster R-CNN.Mask R-CNN的对比,看完下面的文章后不妨回来看看我的总结,有问题的地方欢迎讨论. 以下内容转载自CNN图像分割简史:从R-CNN到Mask R-CNN(译)…
基于YoloV3的实时摄像头记牌器 github:https://github.com/aoru45/cards_recognition_recorder_pytorch 最终效果 数据准备 数据获取 从摄像头拍摄各种牌型的视频各20秒,不采用人工打标签,而是通过识别出牌的边缘,将牌经过仿射变换矫正,根据牌的实际宽高以及标注位置的实际宽高得到标注位置.通过随机生成背景图片,并且将牌在背景中随机旋转和平移,去掉标注部分被遮挡的生成图片,同时将label也做同样的变换,完成数据集的获取. 先定义好将…