怎么用折线拟合一个图像的边缘线画出来

2024-10-28

Matplotlib学习---用matplotlib和sklearn画拟合线（line of best fit）

在机器学习中,经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合,进而找到数据的规律,从而达到预测的目的.用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度,同时也可用于后续的解释和阐述工作. 这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/unemployment-rate-1948-2010.csv 准备工作:先导入matplotlib和pand

html 图像映射（一个图像多个连接）

以前就见过那种导航地图,点击地图的不同省份分别跳到不同的连接,现在用html实现一下,简单的. 图像映射是指一个图像可以建立多个连接,就是在图像上面定义多个区域,每个区域连接到不同的地址. 效果如图:(可以直接分别点击四个人物头像试试!) 点击索隆,跳到索隆. 点击索隆,跳到索隆. <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loos

VC++ 在使用 CImage 的Draw 输入一个图像时,有时候会造成图像失真严重,解决的方法如下

VC++ 在使用 CImage 的Draw 输入一个图像时,有时候会造成图像失真严重,解决的方法如下失真主要是由于变形造成的.只要设置一下变形的模式就可以了 ::SetStretchBltMode(*pDc, HALFTONE); ::SetBrushOrgEx(*pDc, , , NULL); img.StretchBlt(*pDc, , , , , SRCCOPY);

利用CNN进行流量识别本质上就是将流量视作一个图像

from:https://netsec2018.files.wordpress.com/2017/12/e6b7b1e5baa6e5ada6e4b9a0e59ca8e7bd91e7bb9ce5ae89e585a8e4b8ade79a84e5ba94e794a8.pdf 利用CNN进行流量识别本质上就是将流量视作一个图像,详见ppt.

Halcon从某一个图片以指定区域绘制到另一个图像

************************************************************* * Halcon从某一个图片以指定区域绘制到另一个图像 * Author: LiGuangyu * Date: -- * 在Halcon中找了很多次都没找到这种算子,后来自己想出来的一个办法 ************************************************************* *读取图像 read_image(Image, 'fabri

opencv对图像进行边缘及角点检測

opencv对图像进行边缘及角点检測先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{ public: Imagedetector():threshold(-1) ,cross(5

旋转图像给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。

给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像. 将图像顺时针旋转 90 度. 说明: 你必须在原地旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵.请不要使用另一个矩阵来旋转图像. 示例 : 给定 matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], 原地旋转输入矩阵,使其变为: [ [7,4,1], [8,5,2], [9,6,3] ] 思路: 1.我的思路是重外围四个角往里面缩小,所以第一次循环的个数可以减半,减少循环次数 2.第二个循环依次处理四个角位置的互换,/*

KubeEdge，一个Kubernetes原生边缘计算框架

KubeEdge成为第一个Kubernetes原生边缘计算平台,Edge和云组件现已开源! 开源边缘计算正在经历其业界最具活力的发展阶段.如此多的开源平台,如此多的整合以及如此多的标准化举措!这显示了构建更好平台的强大动力,以便将云计算带到边缘以满足不断增长的需求.去年宣布的KubeEdge现在为云原生计算带来了好消息!它提供了基于Kubernetes的完整边缘计算解决方案,具有独立的云和边缘核心模块.目前,云端和边缘模块都是开源的. 与可用的某些轻量级kubernetes平台不同,KubeE

【转载】从零实现3D图像引擎：(2)画2D直线不简单

原文:从零实现3D图像引擎:(2)画2D直线不简单 1. 数学分析 1) 画直线的问题本来我以为画直线会很容易,随便拿个直线公式,遍历X求Y画出来不就完了么,但事实并非如此.以2D直线为例,因为3D直线也只是多引入了个Z坐标而已.关键的问题:我们在数学中所学的直线是基于实数域的,而在计算机屏幕上,所画的直线是基于正整数域的,可以想象这么一个情形,在直线的某一点X=1,Y=0.01时,在屏幕上如何画呢?下图对比了实数域的直线,与基于正整数域的直线: 为什么直线在正整数域是不连续的呢,还记得斜率的

python numpy初始化一个图像矩阵

mask_all = np.zeros((256, 256), dtype='uint8') 单通道 mask_all_enlarge = np.zeros((256, 256, 3), dtype='uint8' 三通道 #为三通道图像赋值,这里我用的是循环,因该还有更简单的方式 img_base = np.zeros((256, 256, 3), np.uint8) for i in range(256): for j in range(256):

一个页面两个div（一个柱状图或者折线图一个饼图）

需求是一个页面中两个图,一个饼图一个折线图,接口用的是一个接口,柱状图的图例要隐藏掉,X轴为月份,每月份都有两个数据,也就是图例是两个(进口和出口)的意思饼图需要显示最新月份数据,并且有一个下拉框可以切换月份,视图就显示相应月份的数据,主题切换要全部一起切换,工具箱两个div一人一个已经测试过了没有bug了,布局不喜欢的可以自己改,现在放上源码和效果图供参考:  <!DOCTYPE html> <html lang="zh">

训练一个图像分类器demo in PyTorch【学习笔记】

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器一.准

Matlab 将两个图像进行分离已知其中一个图像

5.下图(a)是一幅两个灰度图像合成的图像,已知其中一幅图像如图(b)所示,试把另一幅图像提取出来,并显示. 运用减法做 %加载入要处理的图片 A=imread('a.png'); %将I变为[0,1]的值 B=imread('b.png'); subplot(221); imshow(A); title('原图'); subplot(222); imshow(B); title('其中一幅图片'); subplot(223); imshow(A-B); title('处理后图像'); 处理结果

目标检测之显著区域检测---国外的一个图像显著区域检测代码及其效果图 saliency region detection

先看几张效果图吧效果图: 可以直接测试的代码: 头文件: // Saliency.h: interface for the Saliency class.//////////////////////////////////////////////////////////////////////////===========================================================================// Copyright (c) 2009 R

opencv2使用形态学滤波对图像进行边缘及角点检測

#if !defined MORPHOF #define MORPHOF #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> class MorphoFeatures { private: // threshold to produce binary image int threshold; // structuring elements used in corner detection c

OpenCV开发环境搭建-并测试一个图像灰度处理程序

转载地址:http://blog.csdn.net/sjz_iron/article/details/8614070

以JPanel为基础实现一个图像框

代码: import java.awt.Graphics; import javax.swing.ImageIcon; import javax.swing.JPanel; public class Picture extends JPanel { private static final long serialVersionUID = -4437881316229152596L; private ImageIcon icon; public Picture(java.net.URL imgUR

c# bitmap的拷贝及一个图像工具类

using (Bitmap bmp = new Bitmap(scanImgPath)) { Bitmap bitmap = new Bitmap(bmp.Width, bmp.Height, PixelFormat.Format16bppRgb555); using (Graphics draw = Graphics.FromImage(bitmap)) { draw.DrawImage(bmp, , , bitmap.Width, bitmap.Height); picScanImg.Ima

C++ Opencv HoughLines()用霍夫变换在二元图像中寻线

一.霍夫变换简介参考http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm 二.HoughLines()函数详解该函数接受的输入矩阵只能是8位单通道的二值化灰度图. 三.代码及结果分享 #include<opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void myHough(Mat src, Mat dst) { vec

前端每日实战：35# 视频演示如何把 CSS 径向渐变用得出神入化，只用一个 DOM 元素就能画出国宝熊猫

效果预览按下右侧的"点击预览"按钮可以在当前页面预览,点击链接可以全屏预览. https://codepen.io/comehope/pen/odKrpy 可交互视频教程此视频是可以交互的,你可以随时暂停视频,编辑视频中的代码. 请用 chrome, safari, edge 打开观看. https://scrimba.com/p/pEgDAM/cV7J6SK 源代码下载每日前端实战系列的全部源代码请从 github 下载: https://github.com/comehope

IDEA Plugin，写一个看股票指数和K线的插件

作者:小傅哥博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言没招了,不写点刺激的,你总是不好好看! 以前,我不懂.写的技术就是技术内容,写的场景就是场景分析,但从读者的阅读我发现,大家更喜欢的是技术与场景结合,尤其是用技术结合那些羞羞答答的场景,虽然嘴上都不说. 本章节主要是想给大家介绍关于在 IDEA 插件开发中如何使用工具栏和Tab页,来填充在 IDEA 中底部的窗体,就像 IDEA 中的控制台一样.但就这么写好像是够呛能有人看,因为大

怎么用折线拟合一个图像的边缘线画出来

热门专题