截取任意四边形区域的图像. mask就是结果. 需要定义四边形区域,分别是 tl, tr, bl, br std::map<int, std::set<int>> generateBorders(const std::vector<cv::Point> & vecPts) { std::map<int, std::set<int>> borders; cv::Point tl(vecPts[0]), tr(vecPts[1]), bl(v

在平面四边形$ABCD$中,已知$E,F,G,H$分别是棱$AB,BC,CD,DA$的中点,若$|EG|^2-|HF|^2=1,$设$|AD|=x,|BC|=y,|AB|=z,|CD|=1,$则$\dfrac{2x+y}{z^2+8}$的最大值是______ 解答: 注:一般的任意四边形有这样的向量性质:如图$\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{DC}=2\overrightarrow{HF}$

整个九月份由于业务繁重以及玩心颇重,一直没有机会来写一篇博文.而且笔者于十月一日将会举办人生大事--婚礼,现在家里筹办过程中只能抽出零碎的时间来写这篇文章. 关于服务端截图,这种使用场景非常少见,大多服务器不同于PC机器并不提供相关图形界面以及图形库,所以对不同的系统的不同版本的服务器需要安装不同的共享库.同时,截图依赖的浏览器服务也存在很多兼容性问题,好在google提供了puppeteer模块依赖于webkit内核,这与大多数业务场景的渲染引擎一致,因此我们可大致忽略引擎渲染的差异(大多数差

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第四章 几何变换. 4  几何变换 图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内.有缩放.翻转.仿射变换.透视.重映射等操作. 4.1  缩放 使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放,但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的,也就是:目标图像的行数是原始图像的列数,目标图像的列数是原始图像的行数. 下面举例说明cv2.resize()函数的用法: 1 import cv2 2 img=cv2.imrea

mac自带截图工具,因此不需要安装任何第三方软件,便可以实现屏幕截图,截图的方法有若干种,下面介绍最简单的方法:通过快捷键进行截图: 全屏截图: 同时按住键盘左下方的  command   和   shift   ,然后点击键盘上方的数字键   3  ,便可对整个屏幕截图,截图会自动保存在桌面,不需要你再选择保存位置,所以不要对截图去哪里感到疑惑哦: 屏幕任意部分截图: 同时按住键盘左下方的  command   和   shift   ,然后点击键盘上方的数字键   4  ,然后通过拖动选择屏

打开截图工具后,按 Esc,然后打开要捕获的菜单. 按 Ctrl+PrtScn. 单击“新建”按钮旁边的箭头,从列表中选择“任意格式截图”.“矩形截图”.“窗口截图”或“全屏幕截图”,然后选择要捕获的屏幕区域.

 红色区域为截图控件的区域.    开源项目地址:https://github.com/edmodo/cropper croper这个开源项目可以对一个图片进行任意区域的街区,并且可以设置图片的旋转角度.但它忽视了小图片的存在,如果要截图的图片过于小,那么显示效果是极其不好的.于是我写了个图片拉伸的方法来解决这个问题,当然也可以再它的源码中进行修改.我尝试过在源码中修改,但发现它多方法都是针对的大图来做的,修改起来十分困难.所以姑且偷懒先把小图片拉伸后在进行显示. 使用的步骤很简单: 1.在布局

透视变换和仿射变换具有很大的相同特性,前面提到了放射变化,这里再次把它拿出和透视变换进行比较 #include"cv.h" #include"highgui.h" using namespace cv; void WarpPerspective(IplImage *img); void WarpFangshe(IplImage *img); int main() { IplImage *getimg = cvLoadImage("e:/picture/Wi

题目链接 任意四边形均可看作是两个三角形拼接得到的(即使是凹四边形),故 可以O(n^2)枚举所有的线段,然后对每条线段O(n)枚举线段端点外的其他点,用来更新以此线段构成的三角形的有向面积的最大值maxS和最小值minS,然后用maxS-minS更新ans就可以了.最后复杂度是O(n^3) Point p[]; int main() { int n; while(~scanf("%d",&n)) { ;i<n;i++) p[i].read(); ; ;i<n;i+

下面是Fast Stone的显示面板,很小巧,但功能强大 一.特殊功能 1.1 添加水印 (1)选择功能栏的"Edge" (2)将要水印的图片选中,选择水印图片的放置位置,应用即可. 1.2 添加马赛克 在工具栏上选择"Effects",选择"Obscure", 先选中要模糊的区域,点击"Obscure"即可,多点击几次,可以加重模糊程度. 二.常用功能 2.1 快捷活动窗口截图功能,一点击就会将目前活动的窗口进行截屏,不需要

截图还在使用QQ的Ctrl + Alt + A 截图?还不会网页长截图?   手机自带快捷键,常常使用组合键进行快速截图编辑发好友.保存等,但是貌似到了电脑截图就出现了一大堆拍屏幕党,不少人需要打开微信或者QQ,最早其实我也是这么做的,但是Windows10本身就提供了很多种自带的高速校截图方式,支持编辑,长截图.区域截图等,然后推荐几种可编辑截图软件. Win + PrintScrenn 键 按下组合键,将截取整个屏幕并保存到剪贴板,截取时屏幕黑一下,Win + V 即可打开剪贴板,查看历史活

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字

计算几何 A Farmer Greedy 题意:n个点选3个组成三角形,问m个点在三角形内的数字是奇数的这样的三角形个数． 分析:暴力O(N^3*M)竟然能过!我写的搓,加了优化才过掉．正解是先处理出每条线段正下方点的个数,然后枚举每个三角形O(1)计算,cnt[i][j] + cnt[j][k] - cnt[i][k](i,j,k已经对应的点按照x坐标排序),复杂度(n^2*m+n^3). 贴上别人的代码: #include <cstdio> #include <cstring>

直接放例子代码,代码中以任意四边形为例,如果需要做任意多边形,注意libgdx不能直接用ShapeRender填充多边形,需要先切割成三角形. public static void drawClip(Batch batch, Polygon polygon, TextureRegion region, float x, float y) { float[] vertices = polygon.getVertices(); if (shapes == null) { shapes = new S

Mac常用操作 全屏截图:同时按住键盘左下方的command和shift   ,然后点击键盘上方的数字键3,便可对整个屏幕截图,截图会自动保存在桌面:任意部分截图:同时按住键盘左下方的ommand和shift,然后点击键盘上方的数字键4 模拟器操作 Home键:command+shift+H 关闭后台应用程序:command+shift+H+H输入中文:Product->scheme->Edit Scheme->Options->Application Region改为中国搜索栏获

在这一课里,我将教会你如何把纹理映射到立方体的六个面. 学习 texture map 纹理映射(贴图)有很多好处.比方说您想让一颗导弹飞过屏幕.根据前几课的知识,我们最可行的办法可能是很多个多边形来构建导弹的轮廓并加上有趣的颜色.使用纹理映射,您可以使用真实的导弹图像并让它飞过屏幕.您觉得哪个更好看?照片还是一大堆三角形和四边形? 使用纹理映射的好处还不止是更好看,而且您的程序运行会更快.导弹贴图可能只是一个飞过窗口的四边形.一个由多边形构建而来的导弹却很可能包括成百上千的多边形.很显然,贴图极

R2CNN 论文Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection与RRPN(Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals)均提出了检测出任意角度的文字目标框的方法.两篇论文是同一年出的(2017,R2CNN在RRPN之后3个月,并且在论文中做了结果对比),两个方法的主要区别在于得到候选框角度的网络位置,在RRPN中是在RPN中产生带角度

XiangBai_TIP2018_TextBoxes++_A Single-Shot Oriented Scene Text Detector 作者和代码 Minghui Liao, Baoguang Shi, Xiang Bai, Senior Member, IEEE caffe检测torch7识别代码 关键词 文字检测.多方向.SSD.四个点.one-stage.开源 方法亮点 把原本只能做水平的TextBoxes改为可以预测任意四边形的多方向文本检测 除了常规的分类.回归损失,还增加了四

Cong_Yao_CVPR2017_EAST_An_Efficient_and_Accurate_Scene_Text_Detector 作者和代码 非官方版tensorflow实现 非官方版keras实现 支持长文本检测的keras改进版实现 方法流程 该方法利用多层卷积神经网络提取图像特征,再利用该特征分别进行两个任务,像素点的分类,以及对应像素点的框的回归.最后将两个任务结果结合起来,并用非极大值抑制NMS来得到最终检测结果. GroundTruth生成 点的分类任务,实际上是一个图像分割

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出