中心点

Python dlib（HOG+SVM）人脸识别总结

点面部标志检测器（左眼2点，右眼2点，鼻子1点）面部对齐更高效眨眼检测ear眨眼瞬间达到0疲劳驾驶检测—连续帧ear面部对齐眼睛连线反正切获取旋转角度，期望图像眼睛横长度计算比率左眼计算右眼相对坐标眼睛横中心点作为

程序媛一枚~·2025-06-30 06:28

ROS中基于yolo8和海康威视sdk的云台跟踪系统设计(python和c++）

对于检测的结果，可以通过鼠标点击的方式来选择具体追踪的目标，并且计算追踪目标的中心点。

大超学技术·2025-06-22 07:32

【机械视觉】Halcon—【十三、实例找各个区域面积和中心点】

找区域面积和中心点*获取图像read_image(Image,'fabrik')*关闭窗口dev_close_window()*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black

_Csharp·2025-06-15 23:26

C++计算距离最小值

城市商业街主干道是一条笔直的道路，商业街里有n家店铺，现给定n个店铺的位置，请在这条道路上找到一个中心点，使得所有店铺到这个中心点的距离之和最小，并输出这个最小值。

I空j·2025-06-13 03:19

雷达图制作工具-布兜网

每个变量都有自己的轴线，从中心点向外辐射，数值由距离中心点的距离表示。工具直达：在线雷达图制作工具-多维度数据可视化分析|布兜网

a3234383·2025-06-11 10:23

OpenLayers 获取地图状态

注：当前使用的是ol5.3.0版本，天地图使用的key请到天地图官网申请，并替换为自己的key地图状态信息包括中心点、当前缩放级别、比例尺以及当前鼠标移动位置信息等，在WebGIS开发中，地图状态可以方便快捷的向用户展示基本地图信息

GIS之路·2025-06-10 21:19

ECharts雷达图-雷达图1，附视频讲解与代码下载

它以一个中心点为起点，向外辐射出多个坐标轴，每个坐标轴代表一个变量或维度。数据点在各个坐标轴上的位置由其数值决定，连接各数据点形成的多边形区域直观呈现了数据在多个维度上的综合表现。

图表制作解说(目标1000个图表)·2025-06-09 14:49

2025 5 月学习笔记

主要作用控制热图激活区域范围：决定目标中心点周围多大区域会被激活调节定位精度：半径越小，定位越精确但对微小偏差越敏感防止相邻目标干扰：确保不

小周爱学习€·2025-06-09 11:24

智慧航天，数字孪生货运飞船运行可视化

北京时间2021年6月17日9时22分，搭载神州十二号载人飞船的长征二号F遥十二运载火箭，在酒泉卫星发射中心点火发射。

智慧园区·2025-06-08 15:06

CSS3，旋转rotate，动画animation

可以让元素在2维平面顺时针或者逆时针旋转1.语法：transform:rotate(度数)2.重点：-度数的单位是deg举个例子：rotate(45deg)-角度为正，顺时针，为负，逆时针-默认旋转的中心点是元素的中心点

代罔·2025-06-07 14:46

高斯混合模型（GMM）——完整推导与代码实现

GaussianMixedModel应用聚类K-means无法处理两个聚类中心点相同的类。

Expecto0·2025-06-03 15:22

基于点标注的弱监督目标检测方法研究

本文提出一种基于点标注的弱监督目标检测算法，仅需在图像中物体中心点标注，即可高效定位和分类目标。通过构建空间关系、语义关联和实例计数三大模块，算法显著提升了检测精度，为低成本视觉任务提供了新方案。

智能时代的操作系统·2025-05-25 21:03

基于中心点预测的视觉评估与可视化流程

基于中心点预测的视觉评估与可视化流程基于中心点预测的视觉评估与可视化流程一、脚本功能概览二、可视化与评分机制详解1.真实框解析2.调用模型处理帧3.预测中心点与真实值的对比4.打分策略5.图像可视化三、

视觉AI·2025-05-24 23:41

C/C++ K-means聚类算法详解及源码

该算法的基本思想是根据数据点之间的距离将它们划分为不同的簇，每个簇都有一个中心点，称为质心。算法的目标是最小化所有数据点与所属簇质心的距离之和。具体步骤如下：随机选择K个数据点作为初始质心。

猿来如此yyy·2025-05-24 13:35

python图像分类_Python构建图像分类识别器的方法

利用向量量化方法将特征点进行聚类，并得出中心点，这些中心点就是视觉码本的元素。

weixin_39642990·2025-05-23 16:37

KMeans, KNN, Meanshift

：Meanshift因为我本身是图像处理出身，最早接触的是Meanshift，其经常用于图像分割，目标跟踪等方面，下面首先说一下Meanshift:算法步骤：在未被标记的数据点中随机选择一个点作为起始中心点

机器灵·2025-05-23 04:12

openlayer:11点击地图上省份实现overlay提示省份名称并修改对应所点省份区域颜色

地图视图view设置了中心点和缩放级别，并加载了三个TileLayer图层，数据

JiaLin_Denny·2025-05-21 15:18

CarouselEffect实现桌面切换效果的程序具体流程

2.页面在旋转木马上的分布（俯视图）前方(用户视角)[当前页面]||v[左侧页面][右侧页面]/\/\/\/\[背面页面][背面页面]O:旋转中心点当前页面:位于前方，完全可见，大小为100%侧面页面:

m0_55576290·2025-05-20 01:46

百度地图（webapi）实现地图拖动定位的功能

需求：拖动地图根据中心点定位，根据定位显示附近的信息，搜索提示利用到的api：当前定位——geolocation.getCurrentPosition()根据城市搜索关键字——BMap.LocalSearch

哈啤码·2025-05-18 23:45

工程师 - 汽车分类

欧洲和中国按字母对汽车分类：**轴距**：简单来说，就是前轮中心点到后轮中心点之间的距离，也就是前轮轴和后轮轴之间的长度。

夜流冰·2025-05-06 10:23

使用 OpenCV 实现图像中心旋转

在图像处理中，围绕中心点旋转图像是一个常见的需求。无论是为了数据增强、视觉效果，还是图像对齐，旋转图像都是一项基础且重要的操作。

嗨，紫玉灵神熊·2025-04-30 08:30

漫谈 Clustering (2): k-medoids

k-medoids和k-means不一样的地方在于中心点的选取，在k-means中，我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值：RoughCollie并且我们

smoothylx·2025-04-28 04:52

数据挖掘实验：k_means、k_medoids聚类算法的实现（Python）

目录前言一、k-means算法二、k-medoids算法三、实验结果展示总结前言本文是基于划分的聚类算法研究与实现，实现了k均值及k中心点聚类算法，并在数据集上完成测试。

一只西绿柿·2025-04-28 04:22

考研单词笔记 2025.04.21

attentionn兴趣，关注，注意力，殷勤，照料，维修attentivea注意的，殷勤的centern中心，中央，中心点v以…为中心，围绕着，将…放在中央concentratev专注，专心，集中（注意力

丰锋ff·2025-04-22 06:48

将NWPUD数据集转化为yolo格式

第一个程序：在yolo模型中要使用这个数据集的话需要将其转换为类别（编号），x，y，w，h的形式，其中x，y，w，h是目标框相对于图片的框中心点坐标的比例和宽高相对于图像总体尺寸的比例。

朝朝暮暮Quake·2025-04-21 07:15

将西工大的NWPU VHR-10 dataset数据集标签转换成yolo格式

NWPUVHR-10dataset数据集给的自带的标签是如下形式：在yolo模型中要使用这个数据集的话需要将其转换为类别（编号），x，y，w，h的形式，其中x，y，w，h是目标框相对于图片的框中心点坐标的比例和宽高相对于图像总体尺寸的比例

爱健身的小范·2025-04-21 07:43

python将图片以及标注信息按类别分开

现有的数据集一张图片上往往有多个标注类别，这样训练出的模型可以识别多个类别目标，我们需要只能识别单一类别的模型思路：将原有的数据集按照类别分开，重新进行训练原数据集结构：标注信息（yolo格式的五列标注信息：类别、中心点的

次次皮·2025-04-18 00:42

opencv膨胀操作的详细流程

准备好结构元素（structuringelement），它是一个小的矩阵，大小通常是奇数，并且有一个明确的中心点。

2401_87862479·2025-04-17 05:35

opencv腐蚀的操作过程

准备好结构元素（structuringelement），它是一个小的矩阵，大小通常是奇数，并且有一个明确的中心点。

2401_87862479·2025-04-17 05:34

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

重新计算每个簇的中心点，即将该簇中所有数据点的平均值作为新的中心点。重复步骤2和3，直到簇的分配不再改变或者达到预定的迭代次数。K-均值算法的优点包括：算法简单且易于实现。对大型数据集具有较高

born-stubborn·2025-04-15 20:26

【设计模式之中介者模式 -- C++】

中介者通过成为对象之间通信的中心点，使得对象不需要显式地相互引用，从而使其更容易独立地改变它们之间的交云。组成中介者（Mediator）接口：定义了与各个同事（Colleague）对象通信的接口。

Conce-lin·2025-03-29 16:31

【OpenCV_python】噪点消除（滤波）边缘检测Canny算法轮廓绘制

图片降噪均值滤波blur中心点的像素值等于核值区域的平均值importcv2img_gs=cv2.imread('.

de-feedback·2025-03-26 15:34

matlab代码通过一系列的计算和绘图操作，将ZHLY空域的3D结构、跑道、中心点以及地形以可视化的方式展示出来

%完整版ZHLY空域3D可视化代码%定义中心点ZHLY的坐标lat_ZHLY=34+44/60+29/3600;%转换为十进制度数lon_ZHLY=112+23

神经网络15044·2025-03-16 22:25

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a

星绘搜题·2025-03-15 09:50

九点标定 opencv 方式实现手眼标定

opencv获取中心点位置代码：MatSrcMat(nImgWidth,nImgHeight,CV_8UC3);UCharToMat(pSrcImg,nImgHeight,nImgWidth,24,SrcMat

孙春泉·2025-03-12 18:17

目标检测

3.GroundTruth格式：包含类别和边界框坐标，常见的有YOLO（归一化中心点坐标和宽高）、VOC（左上角和右下角坐标）、COCO（左上角坐标和

煤烦恼·2025-03-11 15:22

Adobe XD的使用快捷键和一些知识点

按下空格键不松快速放大选中元素：Ctrl+3快速显示所有内容：Ctrl+0单独调整某个角度为圆角：按下ALT键不松，选中选择工具，鼠标左键拖动画圆：1.按下shift键不松，鼠标拖动，以鼠标箭头为起始点画圆2.找到中心点

遇到困难睡大觉哈哈·2025-03-08 18:19

上线DeepSeek大模型，黄山“大位”智算中心正式点亮

2月28日，智启黄山，算领未来——黄山“大位”智算中心点亮仪式在黄山市大位人工智能计算中心举行，标志着黄山“大位”智算中心正式投入运营。

·2025-03-07 21:32

工业机器人reLTOOL坐标方向_工业机器人工具坐标系（TCF）标定的六点法原理

一、基本步骤(1)在机器人动作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点；(2)在工具上确定一个参考点(最好是工具中心点ToolCenterPoint,TCP);(3)手动操纵机器人的方法移动TCP，以四种不同的工具姿态与固定点刚好碰上

weixin_39992831·2025-03-07 01:45

[Machine Learning] K-means算法

给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。

进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

机器学习——无监督学习(k-means算法)

步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

每个簇通过一个中心点来表示（即质心

路野yue·2025-02-21 15:32

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

10.3字符串manacher算法

利用回文的对称性避免重复计算奇偶统一处理：通过插入特殊字符将奇偶长度回文统一处理动态维护边界：记录当前已知最右回文边界及其对应的中心二、关键数据结构vectorradius;//存储每个位置的回文半径intcenter=0;//当前中心点

赵鑫亿·2025-02-16 19:56

yolov8(8.2.10)+deepsort（demo）

保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码：importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

荷泽泽·2025-02-07 06:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立

theskylife·2025-02-07 06:16

openmv模块学习笔记：openmv瞳孔识别代码详细解析

该脚本使用#find_eyes函数来确定应该包含瞳孔的roi的中心点。它通过基本上找到瞳孔#中心的眼睛最黑暗的区域的中心。##注

DIY机器人工房·2025-01-27 18:39

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