Qt封装的Halcon显示控件，支持ROI绘制
前言 目前机器视觉ROI交互控件在C#上做的比较多，而Qt上做的比较少，根据作者 VS+Qt+Halcon——显示图片，实现鼠标缩放、移动图片的文章，我在显示和移动控件的基础上，增加了ROI设置功能，并封装成了一个独立的Qt控件。 效果展示 源代码下载地址： Qt封装Halcon显示与ROI交互控件 源码说明 源码是Visual Studio2015+Qt+Halcon12的完整项目，在bin文件内...
强信心 稳预期 促发展丨看汕尾如何绘制“粤海粮仓”新蓝图
现出蓬勃的发展势头。这不仅为地方经济注入了新的活力，也为全省建设“粤海粮仓”创造了更加广阔的发展空间。现阶段，海上汕尾正建设得如火如荼。11月2日，“向海图强看广东”调研采访团队走进汕尾市，感受汕尾在绘制“粤海粮仓”蓝图中的独特魅力。围蚝成兵 小乡村顺势崛起起网收蚝！蔚蓝海域上，记者跟随渔民乘坐专用渔船驶离岸边，在海域中央渔船停下，渔民收起网兜，一排排白嫩肥美的生蚝抓捕上岸，这样周而复始的工作情景在汕...
Qt QPixmap绘制一层透明度蒙版
效果 为了在一个图片上绘制透明蒙层效果，思路： 绘制原图。原图上绘制一层透明度。 代码 QImage image(":/resource/icon24_File_Word.png"); QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(image); ui->label->setPixmap(pixmap); // 重新构造一个Pixmap，并采用CompositionMode...
雷达图应该如何去绘制？
绘制雷达图的步骤： 确定维度：首先确定你需要展示的数据维度，并为每个维度赋予一个明确的标签。 设置数据范围：对于每个维度，确定其数据的范围，即最小值和最大值。这些范围将用于在雷达图上标定刻度。 绘制轴：在纸上或使用绘图软件，绘制出从中心点射出并均匀分布在圆周上的轴。每个轴代表一个维度。 标定刻度：在每个轴上标出刻度，表示数据的范围。 绘制数据点：根据每个维度上的数据值，在相应的轴上标出数据点。数据值...
Python-自动化绘制股票价格通道线
常规方案 通过将高点/低点与其 2 个或 3 个相邻点进行比较来检测枢轴点，并检查它是否是其中的最高/最低点。 对所有枢轴点进行线性回归以获得上方和下方趋势线。 价格离开通道后建仓。 通过这样做，我们得到如下所示的价格通道。我认为我们可以利用给定的数据取得更好的结果。 ...
GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图
'YYYY-MM-dd'}, series: { 0: {color: 'blue'}, }, legend: { position: 'none' } });print(chart); // 为了绘制多个位置，我们需要一个特征集合var locations = ee.FeatureCollection([ ee.Feature(geometry1, {'name': 'bangor'}), ee...
GEE图表——利用chirps降水数据进行某个区域累计降水量的图表绘制
简介 以下是在GEE云平台利用chirps降水数据进行某个区域累计降水量的图表绘制的具体步骤： 1. 打开GEE云平台的网站（https://code.earthengine.google.com）并登录账户。 2. 在左上角的搜索栏中输入“Chirps”，点击回车以搜索Chirps降水数据集。 3. 点击搜索结果中的Chirps数据集并导入到GEE的工作区中。 4. 在左侧的图层面板中，选择Chir...
GEE ——绘制二元分类的特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC)
简介： 一个示例 GEE 脚本，用于绘制二元分类的接收者操作特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC) 并找到最接近完美分类的截止点。 要计算ROC曲线，首先需要计算分类器不同阈值下的真正率（TPR）和假正率（FPR）。TPR是正确分类的正例的比例，而FPR是错误分类的负例的比例。 一旦计算出不同阈值下的TPR和FPR，就可以通过将FPR绘制在x轴上，将TPR绘制在y轴上来绘制ROC曲线。RO...
100天精通Python（可视化篇）——第98天：Pyecharts绘制多种炫酷日历图参数说明+代码实战
文章目录 专栏导读 一、日历图介绍 二、基础配置 1. 配置项类 2. 添加函数 3. 日期标签配置 4. 坐标系配置 三、日历图实战 1. 基础日历图 2. 日历热图 专栏导读 🔥🔥本文已收录于《100天精通Python从入门到就业》：本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从0到100的不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.c...
GEO生信数据挖掘（五）提取临床信息构建分组，分组数据可视化（绘制层次聚类图，绘制PCA图）
上节做了很多的基因数据清洗（离群值处理、低表达基因、归一化、log2处理）操作，本节介绍构建临床分组信息。 我们已经学习了提取表达矩阵的临床信息 # 安装并加载GEOquery包library(GEOquery) # 指定GEO数据集的IDgse_id <- "GSE1297" # 使用getGEO函数获取数据集的基础信息gse_info <- getGEO(gse_id, destdir =...