pClientDC->Rectangle(rect); rect.left -= 5; rect.right += 5; rect.top -= 5; rect.bottom += 5; pClientDC->SelectObject(&pen); pClientDC->Rectangle(rect); pen.DeleteObject(); pen0.DeleteObject(); pClientDC->DeleteDC();

时间: 2024-04-02 14:34:09 浏览: 124
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convex-rect-pack:启发式二维矩形打包算法

这是一个 MFC 程序中的对话框类的成员函数，用于在指定控件周围绘制一个带有白边框的矩形。首先调用 CDC 对象的 Rectangle() 函数在客户区中绘制一个矩形，矩形的位置和大小由 rect 对象指定。接着通过修改 rect 对象的左、右、上、下四个边界值，将矩形扩大 5 个逻辑单位，以便绘制白色边框。然后调用 SelectObject() 函数将黑色画笔对象选入设备上下文对象中，用于绘制边框。再次调用 Rectangle() 函数绘制带有黑色边框的矩形。接着调用 DeleteObject() 函数删除画笔对象，释放资源。最后调用 DeleteDC() 函数删除设备上下文对象，释放资源。
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openmv-ide-windows-2.4.0.zip

img.draw_rectangle(blob.rect()) # 在图像上画出检测到的颜色区域 sensor.skip_frames(time = 20) # 跳过20帧，以降低CPU占用 此外，OpenMV IDE 2.4还提供了丰富的教程和示例库，对于初学者来说是一份宝贵的...

import pygame import math from pygame.sprite import Sprite class Robot(Sprite): def __init__(self, screen): # initialize robot and its location 初始化机器人及其位置 self.screen = screen # load image and get rectangle 加载图像并获取矩形 self.image = pygame.image.load('images/robot.png').convert_alpha() self.rect = self.image.get_rect() self.screen_rect = screen.get_rect() # put sweeper on the center of window 把扫地机器人放在界面中央 self.rect.center = self.screen_rect.center # 初始角度 self.angle = 0 self.moving_speed = [1, 1] self.moving_pos = [self.rect.centerx, self.rect.centery] self.moving_right = False self.moving_left = False def blitme(self): # buld the sweeper at the specific location 把扫地机器人放在特定的位置 self.screen.blit(self.image, self.rect) def update(self, new_robot): # 旋转图片(注意：这里要搞一个新变量，存储旋转后的图片） new_robot.image = pygame.transform.rotate(self.image, self.angle) # 校正旋转图片的中心点 new_robot.rect = new_robot.image.get_rect(center=self.rect.center) self.moving_pos[0] -= math.sin(self.angle / 180 * math.pi) * self.moving_speed[0] self.moving_pos[1] -= math.cos(self.angle / 180 * math.pi) * self.moving_speed[1] self.rect.centerx = self.moving_pos[0] self.rect.centery = self.moving_pos[1] # 右转的处理 if self.moving_right: self.angle -= 1 if self.angle < -180: self.angle = 360 + self.angle # 左转的处理 if self.moving_left: self.angle += 1 if self.angle > 180: self.angle = self.angle - 360 # 上下边界反弹的处理 if (self.rect.top <= 0 and -90 < self.angle < 90) or ( self.rect.bottom >= self.screen_rect.height and (self.angle > 90 or self.angle < -90)): self.angle = 180 - self.angle # 左右边界反弹的处理 if (self.rect.left <= 0 and 0 < self.angle < 180) or ( self.rect.right >= self.screen_rect.width and (self.angle > 180 or self.angle < 0)): self.angle = - self.angle

这是一个使用Pygame库创建的机器人类。它继承自Sprite类，并用于表示一个机器人在屏幕上的移动和旋转。在初始化方法中，它加载机器人图像，并设置其初始位置在屏幕中心。它还定义了一些属性，如角度、移动速度和移动...

!pip install matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(0, 10) ax.axis('off') # UE端发起释放EPS承载 rect_ue = Rectangle((1, 9), 2, 1, linewidth=1, edgecolor='black', facecolor='white') ax.add_patch(rect_ue) ax.text(1.5, 9.5, 'UE\nRelease\nEPS\nBearer', ha='center', va='center') # RRC连接释放 rect_rrc = Rectangle((4, 9), 2, 1, linewidth=1, edgecolor='black', facecolor='white') ax.add_patch(rect_rrc) ax.text(4.5, 9.5, 'RRC\nConnection\nRelease', ha='center', va='center') # Detach请求 rect_detach = Rectangle((7, 9), 2, 1, linewidth=1, edgecolor='black', facecolor='white') ax.add_patch(rect_detach) ax.text(8, 9.5, 'Detach\nRequest', ha='center', va='center') # 信令Attach success/connection success等信令 rect_attach = Rectangle((1, 5), 2, 1, linewidth=1, edgecolor='black', facecolor='white') ax.add_patch(rect_attach) ax.text(1.5, 5.5, 'Attach\nSuccess', ha='center', va='center') rect_conn = Rectangle((4, 5), 2, 1, linewidth=1, edgecolor='black', facecolor='white') ax.add_patch(rect_conn) ax.text(4.5, 5.5, 'Connection\nSuccess', ha='center', va='center') # 释放EPS承载完成 rect_done = Rectangle((7, 5), 2, 1, linewidth=1, edgecolor='black', facecolor='white') ax.add_patch(rect_done) ax.text(8, 5.5, 'Release\nDone', ha='center', va='center') # UE端发起释放EPS承载 -> RRC连接释放 ax.annotate('', xy=(3, 9.5), xytext=(4, 9.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) # RRC连接释放 -> Detach请求 ax.annotate('', xy=(6, 9.5), xytext=(7, 9.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) # Detach请求 -> 信令Attach success/connection success等信令 ax.annotate('', xy=(1, 8), xytext=(1, 5.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) ax.annotate('', xy=(4, 8), xytext=(4, 5.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) # 信令Attach success/connection success等信令 -> 释放EPS承载完成 ax.annotate('', xy=(3, 5.5), xytext=(7, 5.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) plt.show()，这段代码画出来的图比例不太对，请调整

fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1) 完整代码如下： !pip install matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle fig, ax = plt....

修改这段代码绘制边框位置不对=doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vectorYolo::Detection> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); float x = r.x; float y = r.y; float w = r.width; float h = r.height; int class_id = res[j].class_id; float conf = res[j].conf; // 计算边界框的四个顶点坐标 float left = r.x - r.width / 2; float top = r.y - r.height / 2; float right = r.x + r.width / 2; float bottom = r.y + r.height / 2; // 绘制边界框 cv::rectangle(img, cv::Point(left, top), cv::Point(right, bottom), cv::Scalar(0, 255, 0), 2); }

你修改的代码中依然...cv::rectangle(img, cv::Point2f(left, top), cv::Point2f(right, bottom), cv::Scalar(0, 255, 0), 2); 最后，不要忘记在使用完 res_array 后释放内存： delete[] res_array;

std::vector<std::vector<double>> personPosition; std::vector<std::vector<double>> personPositionIOU; res = image.clone(); const int num_point = 17; std::string subpath = path.substr(0, path.length() - 3); std::string txtPath = subpath + "txt"; int personNum = 0; for (auto& obj : objs) { /* cv::rectangle( res, obj.rect, { 0, 0, 255 }, 2 );*/ float recHeight = obj.rect.height; float recWidth = obj.rect.width; float recLeft = obj.rect.x;// -obj.rect.width / 2; float recTop = obj.rect.y;// -obj.rect.height / 2;

- 注释部分是一个调用 cv::rectangle() 函数的代码，它在图像上绘制一个矩形框，用于可视化目标对象的位置。这部分代码已被注释掉，可能是不需要或暂时不使用。 - float recHeight = obj.rect.height;：获取目标...

Mat dstImg(imgL.rows, imgR.cols + Rectcut.x - maxLoc.x, CV_8UC3, Scalar::all(0)); Mat roiLeft = dstImg(Rect(0, 0, imgL.cols, imgL.rows)); Mat debugImg = imgR.clone(); rectangle(debugImg, Rect(maxLoc.x, maxLoc.y, imgtemp.cols, imgtemp.rows), Scalar(0, 255, 0), 2, 8); imwrite("match.jpg", debugImg); Mat roiMatched = imgR(Rect(maxLoc.x, maxLoc.y - Rectcut.y, imgR.cols - maxLoc.x, imgR.rows - 1 - (maxLoc.y - Rectcut.y))); Mat roiRight = dstImg(Rect(Rectcut.x, 0, roiMatched.cols, roiMatched.rows)); roiMatched.copyTo(roiRight); 解释代码

5. 将debugImg保存为名为"match.jpg"的图像文件。 6. 创建一个名为roiMatched的Mat对象，通过imgR的Rect操作符从maxLoc的x和y坐标开始，大小为imgR的宽度减去maxLoc的x坐标以及imgR的高度减去(maxLoc的y坐标减去...

for(unsigned long i = 0; i < polygon.points.size()-1; i++) { float x = polygon.points.at(i + 1).x - polygon.points.at(i).x; float y = polygon.points.at(i + 1).y - polygon.points.at(i).y; QPoint axis(-y, x); std::pair<float, float> projPoy = GetProjectionRange(polygon.points, axis); std::pair<float, float> projRec = GetProjectionRange(rect.points, axis); if(projPoy.second < projRec.first || projRec.second < projRec.second) { return true; } } for(unsigned long i = 0; i < rect.points.size() -1; i++) { float x = rect.points.at(i + 1).x - rect.points.at(i).x; float y = rect.points.at(i + 1).y - rect.points.at(i).y; QPoint axis(-y, x); std::pair<float, float> projPoy = GetProjectionRange(polygon.points, axis); std::pair<float, float> projRec = GetProjectionRange(rect.points, axis); if(projPoy.second < projRec.first || projRec.second < projRec.second) { return true; } }这段代码如何优化

bool isOverlap(const Polygon& polygon, const Rectangle& rect) { auto checkOverlap = [](const std::vector<QPoint>& points, const QPoint& axis) { std::pair, float> proj = GetProjectionRange(points, ...

Rectangle rect; Triangle trgl; Polygon poly; Polygon * ppoly1 = ▭ Polygon * ppoly2 = &trgl; Polygon * ppoly3 = &poly; ppoly1->set_values(5, 8); ppoly2->set_values(5, 8); ppoly3->set_values(5, 8); cout << ppoly1->area() <<" "<<rect.area()<< endl; cout << ppoly2->area() <<" "<<trgl.area()<< endl; cout << ppoly3->area() <<" "<<poly.area()<< endl; return 0;

其中，rect、trgl和poly都是Polygon类的派生类。ppoly1、ppoly2和ppoly3是指向Polygon对象的指针，但是它们实际上指向的是rect、trgl和poly对象。当调用ppoly1、ppoly2和ppoly3的area()函数时，由于这些指针是指向...

import pygame import math from pygame.sprite import Sprite class Detector(Sprite): def __init__(self, screen, robot, dusts): super().__init__() # initialize detector and its location self.screen = screen self.robot = robot self.dusts = dusts # load image and get rectangle self.image = pygame.image.load('images/detector.png').convert_alpha() self.rect = self.image.get_rect() def get_nearest_dust(self): # Obtain the nearest location information of dust nearest_dust = None min_distance = float('inf') for dust in self.dusts: distance = math.sqrt((dust.rect.centerx - self.robot.rect.centerx) ** 2 + (dust.rect.centery - self.robot.rect.centery) ** 2) if distance < min_distance and distance <= 1: nearest_dust = dust min_distance = distance return nearest_dust def blitme(self): # Draw the detector at the specific location self.screen.blit(self.image, self.rect) def update(self): # Update position to be at the center of the robot self.rect.center = self.robot.rect.center

这段代码是一个名为 "Detector" 的类，继承自 Pygame 的 Sprite 类。它用于表示一个探测器，可以检测到最近的灰尘。在初始化时，它接收屏幕、机器人和灰尘的参数，并加载探测器的图像。get_nearest_dust() 方法用于...

PdfDocument pdfDoc = new PdfDocument(new PdfReader("input.pdf"));PdfPage page = pdfDoc.getPage(1);LocationTextExtractionStrategy strategy = new LocationTextExtractionStrategy();PdfCanvasProcessor parser = new PdfCanvasProcessor(strategy);parser.processPageContent(page);List<TextChunk> textChunks = strategy.getResultantTextChunks();for (TextChunk chunk : textChunks) { Rectangle rect = chunk.getBoundingRectange(); System.out.println("Text: " + chunk.getText()); System.out.println("Position: " + rect.getLeft() + ", " + rect.getBottom()); System.out.println("Size: " + rect.getWidth() + " x " + rect.getHeight());}pdfDoc.close();

这段代码使用的是iText 7版本的PdfDocument类、PdfReader类、PdfPage类、LocationTextExtractionStrategy类、PdfCanvasProcessor类和Rectangle类。具体来说，PdfDocument类是用于表示PDF文档的类，PdfReader类是用于...

Canvas { id: canvas // ... Rectangle { id: rect x: 100 y: 100 width: 50 height: 50 color: "red" property bool selected: false MouseArea { anchors.fill: parent onClicked: { rect.selected = true; } } onSelectedChanged: { if (selected) { var selectionBox = canvas.createSelectionBox(rect); selectionBox.rotation = rect.rotation; selectionBox.scaleX = rect.scaleX; selectionBox.scaleY = rect.scaleY; } else { canvas.removeSelectionBox(rect); } } } Rectangle { id: selectionBox color: "transparent" border.color: "blue" border.width: 2 visible: false rotation: 0 scaleX: 1 scaleY: 1 } function createSelectionBox(item) { if (item.parent === canvas) { selectionBox.x = item.x - 5; selectionBox.y = item.y - 5; selectionBox.width = item.width + 10; selectionBox.height = item.height + 10; selectionBox.visible = true; canvas.setChildIndex(selectionBox, canvas.children.length - 1); return selectionBox; } } function removeSelectionBox(item) { if (selectionBox.parent === canvas) { selectionBox.visible = false; } }}代码中的scaleX与scaleY被认定为不合法的定义，应该如何处理

var selectionBox = canvas.createSelectionBox(rect); selectionBox.transform = canvasScale; } else { canvas.removeSelectionBox(rect); } } } Rectangle { id: selectionBox color: "transparent" ...

import tkinter as tk root = tk.Tk() canvas = tk.Canvas(root, width=200, height=200) canvas.pack() rect = canvas.create_rectangle(50, 50, 150, 150, fill="blue") button = tk.Button(root, text="停止动画", command=root.quit) button.pack() dx = 5 dy = 5 while True: canvas.move(rect, dx, dy) canvas.update() # 如果矩形碰到了边界，就反弹回来 if canvas.coords(rect)[0] <= 0 or canvas.coords(rect)[2] >= 200: dx = -dx if canvas.coords(rect)[1] <= 0 or canvas.coords(rect)[3] >= 200: dy = -dy # 等待一段时间，让动画看起来更流畅 root.after(10) root.mainloop()

这段代码使用了Python的GUI库tkinter，创建了一个窗口和一个画布，并在画布上绘制了一个蓝色的矩形。同时还创建了一个按钮，点击该...在while循环中，矩形会以每次移动5个像素的速度向右下方移动，直到程序被手动停止。

int main() { String filename = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; String filename_eye = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml"; CascadeClassifier face_classifiler; CascadeClassifier eye_detect; if (!face_classifiler.load(filename)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } if (!eye_detect.load(filename_eye)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } namedWindow("face", WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture(1); Mat frame; Mat gray; while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); vector<Rect>faces; vector<Rect>eyes; face_classifiler.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30)); for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) { rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0); cv::Point locate; locate.x = (float)(faces[static_cast<int>(t)].x + faces[static_cast<int>(t)].width / 4); locate.y = (float)(faces[static_cast<int>(t)].y - 10); putText(frame, "Person", locate, FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.2, (0, 0, 255), 2, 8); Mat eyeLocate = frame(faces[static_cast<int>(t)]); eye_detect.detectMultiScale(eyeLocate, eyes, 1.2, 10, 0, Size(20, 20)); for (size_t s = 0; s < eyes.size(); s++) { Rect rect; rect.x = faces[static_cast<int>(t)].x + eyes[s].x; rect.y = faces[static_cast<int>(t)].y + eyes[s].y; rect.width = eyes[s].width; rect.height = eyes[s].height; rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); } } imshow("face", frame); if (waitKey(10) == 27) { break; } } capture.release(); destroyAllWindows(); return 0; }

5. 图像处理：将每一帧转换为灰度图像，然后进行直方图均衡化以增强图像对比度。 6. 人脸检测：使用face_classifiler.detectMultiScale()函数检测图像中的人脸，并将检测结果存储在faces向量中。 7. 人脸标记...

#include<iostream> using namespace std; class Rectangle { public: double width; double height; double area() { return width*height; } }; int main() { Rectangle rect1; Rectangle *p; p->width=1.2; cin>>p->height; cout<area(); }

这段代码存在一个问题，即指针p没有被初始化，所以无法访问它所指向的对象...Rectangle rect1; Rectangle *p = &rect1; p->width=1.2; cin>>p->height; cout<<p->area(); 这样就能正确地计算并输出矩形的面积了。

import QtQuick 2.4 import QtQuick.Controls 1.4 import QtQuick.Window 2.3 ApplicationWindow { visible: true width: 800 height: 600 title: "Drawing Board Example" Rectangle { width: 600 height: 400 MouseArea { id: mouseArea anchors.fill: parent hoverEnabled: true property bool isDragging: false property var startPoint: Qt.point(0,0) property var rect: { x: 0, y: 0, width: 100, height: 100, angle: 0 } // 绘制矩形 function drawRect() { canvas.getContext("2d").clearRect(0, 0, width, height); canvas.getContext("2d").save(); canvas.getContext("2d").translate(rect.x, rect.y); canvas.getContext("2d").rotate(rect.angle); canvas.getContext("2d").fillRect(-rect.width / 2, -rect.height / 2, rect.width, rect.height); canvas.getContext("2d").restore(); } // 鼠标事件处理 onPressed: { const x = mouse.x - width / 2; const y = mouse.y - height / 2; if (x > rect.x - rect.width / 2 && x < rect.x + rect.width / 2 && y > rect.y - rect.height / 2 && y < rect.y + rect.height / 2) { isDragging = true; startPoint = Qt.point(mouse.x, mouse.y); } } onPositionChanged:: { if (isDragging) { const dx = mouse.x - startPoint.x; const dy = mouse.y - startPoint.y; rect.x += dx; rect.y += dy; startPoint = Qt.point(mouse.x, mouse.y); drawRect(); } } onReleased: { isDragging = false; } onWheel: { const zoom = angleDelta.y > 0 ? 0.9 : 1.1; rect.width *= zoom; rect.height *= zoom; drawRect(); } // 画布 Canvas { id: canvas anchors.fill: parent contextType: "2d" // 设置画布初始位置和网格线样式 onPaint: { canvas.getContext("2d").translate(width / 2, height / 2); canvas.getContext("2d").lineWidth = 0.5; canvas.getContext("2d").strokeStyle = '#ddd'; // 绘制网格线 for (let i = -width / 2; i <= width / 2; i += 10) { canvas.getContext("2d").beginPath(); canvas.getContext("2d").moveTo(i, -height / 2); canvas.getContext("2d").lineTo(i, height / 2); canvas.getContext("2d").stroke(); } for (let i = -height / 2; i <= height / 2; i += 10) { canvas.getContext("2d").beginPath(); canvas.getContext("2d").moveTo(-width / 2, i); canvas.getContext("2d").lineTo(width / 2, i); canvas.getContext("2d").stroke(); } drawRect(); } } } } }这段代码中的property var rect: { x: 0, y: 0, width: 100, height: 100, angle: 0 }这一行发生报错，请基于qt的qml语言做出修改

property var rect: QtObject { property int x: 0 property int y: 0 property int width: 100 property int height: 100 property int angle: 0 } 将原先的 rect 变量类型修改为 QtObject ，然后在其...

为Rectangle类增加+=、-=、-、+这四个运算符重载函数以及输入>>与输出 加减复合赋值语义定义为固定长方形的左上角、对右下角的坐标进行加减运算使新矩形的长宽为原矩形的长之和或差。将加、减复合赋值函数定义为成员函数，将两个矩形加减运算定义为友元 函数。通过main函数进行验证。 提示:主函数如下[示例] int main（）{ Rectangle rect； cout <<"rect 初始化后:"<<rect<<endl； cin>>rect； cout <<"rect 赋值后:"<<rect<<endl； Rectangle rect1（0，0，200，200）； cout <<"rect1 初始化后:"<<rect1<<endl； rect+=rect1； cout <<" rect+=rect1后:"<<rect<<endl； rect-=rect1； cout <<"再执行rect-=rect1后:"<<rect<<endl； cout<<"============"<<endl；

in >> r.x1 >> r.y1 >> r.x2 >> r.y2; return in; } friend ostream& operator(ostream& out, const Rectangle& r) { out (" << r.x1 ," << r.y1 ) - (" << r.x2 ," << r.y2 )"; return out; } Rectangle&...

c++ 代码实现将下图代码的obj.seg渲染在image上,obj.seg是yolov8预测出来的mask图， cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg"); auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg); if (yolo == nullptr) return; auto objs = yolo->forward(cvimg(image)); int i = 0; for (auto &obj : objs) { uint8_t b, g, r; tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label); cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence); int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10; cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33), cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1); cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16); if (obj.seg) { // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); cv::imwrite("Result.jpg", image); }

cv::Rect seg_rect(obj.left, obj.top, obj.right - obj.left, obj.bottom - obj.top); seg_color.copyTo(image(seg_rect)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); ...

# 获取文本框控件在屏幕上的位置和大小信息 rect = edit.Rectangle() # 计算要点击的坐标位置（相对于控件左上角） x = rect.width // 2 y = rect.height // 2

edit.Rectangle()返回的是一个pywinauto.win32structures.RECT对象，包含了控件的左上角坐标和右下角坐标，可以通过.left、.top、.right和.bottom属性来获取具体的坐标值。其中，width和height属性...

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资源摘要信息:"车牌识别项目系统基于python设计" 1. 车牌识别系统概述 车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术自动识别车牌信息的系统。它广泛应用于交通管理、停车场管理、高速公路收费等多个领域。该系统的核心功能包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 2. Python在车牌识别中的应用 Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，非常适合进行车牌识别系统的开发。Python在图像处理和机器学习领域有丰富的第三方库，如OpenCV、PIL等，这些库提供了大量的图像处理和模式识别的函数和类，能够大大提高车牌识别系统的开发效率和准确性。 3. OpenCV库及其在车牌识别中的应用 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和模式识别的接口。在车牌识别系统中，可以使用OpenCV进行图像预处理、边缘检测、颜色识别、特征提取以及字符分割等任务。同时，OpenCV中的机器学习模块提供了支持向量机（SVM）等分类器，可用于车牌字符的识别。 4. SVM（支持向量机）在字符识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM算法的核心思想是找到一个分类超平面，使得不同类别的样本被正确分类，且距离超平面最近的样本之间的间隔（即“间隔”）最大。在车牌识别中，SVM用于字符的分类和识别，能够有效地处理手写字符和印刷字符的识别问题。 5. EasyPR在车牌识别中的应用 EasyPR是一个开源的车牌识别库，它的c++版本被广泛使用在车牌识别项目中。在Python版本的车牌识别项目中，虽然项目描述中提到了使用EasyPR的c++版本的训练样本，但实际上OpenCV的SVM在Python中被用作车牌字符识别的核心算法。 6. 版本信息 在项目中使用的软件环境信息如下： - Python版本：Python 3.7.3 - OpenCV版本：opencv*.*.*.** - Numpy版本：numpy1.16.2 - GUI库：tkinter和PIL（Pillow）5.4.1 以上版本信息对于搭建运行环境和解决可能出现的兼容性问题十分重要。 7. 毕业设计的意义 该项目对于计算机视觉和模式识别领域的初学者来说，是一个很好的实践案例。它不仅能够让学习者在实践中了解车牌识别的整个流程，而且能够锻炼学习者利用Python和OpenCV等工具解决问题的能力。此外，该项目还提供了一定量的车牌标注图片，这在数据不足的情况下尤其宝贵。 8. 文件信息 本项目是一个包含源代码的Python项目，项目代码文件位于一个名为"Python_VLPR-master"的压缩包子文件中。该文件中包含了项目的所有源代码文件，代码经过详细的注释，便于理解和学习。 9. 注意事项 尽管该项目为初学者提供了便利，但识别率受限于训练样本的数量和质量，因此在实际应用中可能存在一定的误差，特别是在处理复杂背景或模糊图片时。此外，对于中文字符的识别，第一个字符的识别误差概率较大，这也是未来可以改进和优化的方向。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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网络隔离与防火墙策略：防御网络威胁的终极指南

![网络隔离](https://www.cisco.com/c/dam/en/us/td/i/200001-300000/270001-280000/277001-278000/277760.tif/_jcr_content/renditions/277760.jpg) # 1. 网络隔离与防火墙策略概述 ## 网络隔离与防火墙的基本概念 网络隔离与防火墙是网络安全中的两个基本概念，它们都用于保护网络不受恶意攻击和非法入侵。网络隔离是通过物理或逻辑方式，将网络划分为几个互不干扰的部分，以防止攻击的蔓延和数据的泄露。防火墙则是设置在网络边界上的安全系统，它可以根据预定义的安全规则，对进出网络
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在密码学中，对称加密和非对称加密有哪些关键区别，它们各自适用于哪些场景？

在密码学中，对称加密和非对称加密是两种主要的加密方法，它们在密钥管理、计算效率、安全性以及应用场景上有显著的不同。 参考资源链接：[数缘社区：密码学基础资源分享平台](https://wenku.csdn.net/doc/7qos28k05m?spm=1055.2569.3001.10343) 对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这种方法的优点在于加密速度快，计算效率高，适合大量数据的实时加密。但由于加密和解密使用同一密钥，密钥的安全传输和管理就变得十分关键。常见的对称加密算法包括AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）、3DES（三重数据加密算法）等。它们通常适用于那些需要
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我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法

![网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) # 1. 网络测试与性能评估基础 网络测试与性能评估是确保网络系统稳定运行的关键环节。本章节将为读者提供网络测试和性能评估的基础知识，涵盖网络性能评估的基本概念、目的以及重要性。我们将探讨为什么对网络进行性能评估是至关重要的，以及如何根据不同的业务需求和网络环境制定评估策略。 ## 1.1 网络测试与性能评估的重要性 网络性能的好坏直接影响用户体验和业务连续
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在永磁同步电机中，如何利用有限元仿真技术模拟失磁故障对电机性能的影响？

要了解永磁同步电机（PMSM）失磁故障对性能的具体影响，有限元分析（FEA）是一种强有力的工具。通过FEA，我们可以模拟磁场变化，评估由于永磁材料部分或完全失去磁性所引起的电机性能下降。在《永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究》这份资料中，您将找到构建电机模型和进行仿真分析的详细步骤。 参考资源链接：[永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究](https://wenku.csdn.net/doc/7f9bri0z49?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，创建一个精确的电机模型至关重要。这包括电机的几何结构、材料属性以及边界条件。在这个模型中，永磁材料的退磁特性需要特别注意，