1.导入模块 import numpy as np 2.存储所需要确定位置的四个坐标点 # 所需要确定位置的四个坐标 coordinate = [[2570, 1948], [2391, 1919], [2411, 1792], [2591, 1821]] # 常规矩形坐标 # coordinate = [[0, 1], [1, 0], [1, 2], [2, 1]] # 非常规(菱形)矩形坐标,用以验证代码 coordinate = np.array(coordinate) 3.求出中心坐标点

坐标(鼠标/触摸) event.screenX 鼠标/触摸,相对于显示屏的X坐标 event.screenY 鼠标/触摸,相对于显示屏的Y坐标 event.clientX 鼠标/触摸,相对于浏览器视口的X坐标 event.clientY 鼠标/触摸,相对于浏览器视口的Y坐标 event.pageX 鼠标/触摸,相对于文档的X坐标(ie不支持) event.pageY 鼠标/触摸,相对于文档的Y坐标(ie不支持) event.offsetX 鼠标/触摸,相对于触发事件的X坐标(ie独有) even

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

把view看做一个矩形,分别表示的是一个view的左边,上边,右边,下边距离他的父组件的距离. getRight() =getLeft() + getWidth() getBottom()= getTop() + getHeight() 一.坐标研究一 每个view group包含一个宽度和高度(layout_width和layout_height),每个view必须定义它们.很多LayoutParams也包括可选的margin(空白)和border(边界). 你可以使用精确值来指定宽度和高度,

转:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/50805520 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82778409 https://blog.csdn.net/Amrser/article/details/77595603?locationNum=3&fps=1 Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3)

 基本画图操作: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x+1 y2 = x**2#x的平方 plt.figure() plt.plot(x,y1) #画线 plt.scatter(x,y2) #画点 plt.figure(num=333,figsize=(8,5))#图333 plt.plot(x,y2) plt.show()    设置图例: import matp

读文件 打开文件(文件需要存在) #打开文件 f = open("data.txt","r") #设置文件对象 print(f)#文件句柄 f.close() #关闭文件 #为了方便,避免忘记close掉这个文件对象,可以用下面这种方式替代 with open('data.txt',"r") as f: #设置文件对象 str = f.read() #可以是随便对文件的操作 完全读取文件 #完全读取文件 f = open("data.t

import mathimport randomdef rad(dg):    return (dg * math.pi / 180)def deg(rd):    return (rd * 180 / math.pi)def normalizeLongitude(lon):    n = math.pi    if (lon > n):        lon = lon - 2 * n    elif (lon < -n):        lon = lon + 2 * n    retur

# coding: utf8 from PIL import Image img = Image.open("img.jpg") print img.sizeprint img.format

import arcpy # A list of coordinate pairs # pointList = [[1,2],[3,5],[7,3]] # Create an empty Point object # point = arcpy.Point() # A list to hold the PointGeometry objects # pointGeometryList = [] # For each coordinate pair, populate the Point obje

十月一的假期转眼就结束了,这个假期带女朋友到处玩了玩,虽然经济仿佛要陷入危机,不过没关系,要是吃不上饭就看书,吃精神粮食也不错,哈哈!开个玩笑,是要收收心好好干活了,继续写Faster-RCNN的代码解释的博客,本篇博客研究模型准备部分,也就是对应于代码目录/simple-faster-rcnn-pytorch-master/model/utils/文件夹,顾名思义,utils一般就是一些配置工具之类的文件,我们打开仔细看一下目录: 一.bbox_tools.py 大概有这么些文件夹,NMS文件

作为一名Android开发人员,我们都知道一个View从无到有,会经历3个阶段: 1. measure/测量阶段,也就是确定某个view大小的过程: 2. layout/布局阶段,也就是确定其左上右下坐标的过程: 3. draw/绘制阶段,也就是按照前面2步计算的结果,将view绘制在屏幕相应的位置上: 今天,我带领大家来看看View系统的measure过程.到现在相信大部分人都知道measure是从ViewRootImpl.measureHierarchy 方法开始的,但归根结底是从perfo

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/xmxkf/article/details/52840065 本文出自:[openXu的博客]   在Activity完全解析的第一篇文章Activtiy完全解析(一.Activity的创建过程)中,我们分析了从调用startActivtiy()到Activtiy创建完成的整个过程.其中step20:ActivtiyThread.handleLaunchActivity(r, null)这一步中有两个重要的步骤,第一步就是调用perfo

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/utils , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 一. 主要操作 1. bounding box回归: 目的是提高定位表现.在DPM与RCNN中均有运用. 1) RCNN版本: 在RCNN中,利用class-specific(特定类别)的bounding box regressor.也即每一个类别学一个回归器,然后对该类的bbox预测结果进行进一步微调.注意在回归的时候

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def IOU1(A,B): #左上右下坐标(x1,y1,x2,y2) w=max(0,min(A[2],B[2])-max(A[0],B[0])) h=max(0,min(A[3],B[3])-max(A[1],B[1])) areaA=(A[2]-A[0]+1)*(A[3]-A[1]+1) areaB=(B[2]-B[0]+1)*(B[3]-B[1]+1) inter=w*h union=areaA+are

在faster-r-cnn 中,因为引入rpn层,使得算法速度变快了不少,其实rpn主要作用预测的是 “相对的平移,缩放尺度”,rpn提取出的proposals通常要和anchor box进行拟合回归,就像 卡尔曼滤波一样,最终结果是基于观测量加上一个预测量.这里将的不错,公式和代码也 切合. 下面部分来源:http://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html主要步骤, 回归/微调: 回归/微调的对象是什么? (4)   Bounding-box

1.介绍 图为faster rcnn的rpn层,接自conv5-3 图为faster rcnn 论文中关于RPN层的结构示意图 2 关于anchor: 一般是在最末层的 feature map 上再用3*3的窗口去卷积特征.当3*3的卷积核滑动到特征图的某一个位置时,以当前滑动窗口中心为中心映射到原图的一个区域(注意 feature map 上的一个点是可以映射到原图的一个区域的,这个很好理解,感受野起的作用啊-...),以原图上这个区域的中心对应一个尺度和长宽比,就是一个anchor了.fas

•引言 在开始本节内容前,先要介绍下几个单位: dp(dip) : device independent pixels(设备独立像素). 不同设备有不同的显示效果,这个和设备硬件有关 一般我们为了支持 WVGA.HVGA和QVGA 推荐使用这个,不依赖像素. sp: scaled pixels(放大像素) 主要用于字体显示 best for textsize px : pixels(像素) 不同设备显示效果相同 一般我们 HVGA 代表320x480像素,这个用的比较多 •属性介绍 id : 为

轮廓检测 图像金字塔 上采样,图像变大一倍,矩阵用0填充 img = cv2.imread('1,jpg') cv_show('img',img) up = cv2.pyrUp(img) cv_show('up',up) 下采样,图像缩小一倍 删除矩阵偶数行偶数列 img = cv2.imread('1.jpg') cv_show('img',img) down = cv2.pyrDown(img) cv_show('down',down) 拉普拉斯金字塔 对图像G先down得到G_d,再G_d

1. 几个工具函数 def box_corner_to_center(boxes): """从(左上,右下)转换到(中间,宽度,高度)""" x1, y1, x2, y2 = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3] cx = (x1 + x2) / 2 cy = (y1 + y2) / 2 w = x2 - x1 h = y2 - y1 boxes = torch.stack((cx,

背景: 在很多App开发过程中需要在Activity中监听Android设备的软键盘弹起与关闭,但是Android似乎没有提供相关的的监听API给我们来调用,本文提供了一个可行的办法来监听软键盘的弹起与关闭. 预备知识: 在manifest文件中可以设置Activity的android:windowSoftInputMode属性,这个属性值常见的设置如下: android:windowSoftInputMode="stateAlwaysHidden|adjustPan" 那么这里值的含