代码为vb.net源码，vs2015平台，功能是通过数据绘图，如坐标点绘制圆弧，直线，文字。里面只测试了这三种。我相信懂的只需要圆弧直线就能画出任意图形的，因为任何图形都是由直线圆弧点组成。这个代码适合新手，做一个看图预览功能。通过中间滚轮键缩放，按下中间滚轮键平移。

在C#编程中，Chart控件是一个非常强大的可视化工具，常用于展示各种数据图表，如折线图、柱状图、饼图等。本教程主要关注如何通过C#实现对Chart控件中的数据点进行框选、删除以及平移操作，这些都是在数据可视化应用中非常实用的功能。 我们要理解Chart控件的基本用法。在C#中，Chart控件是System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting命名空间的一部分。你可以通过Visual Studio的工具箱添加这个控件到窗体上，并通过代码设置其属性，如系列（Series）、X轴和Y轴的标签、数据源等。例如： ```csharp Chart chart1 = new Chart(); chart1.Series.Add("Series1"); chart1.Series["Series1"].Points.AddXY(1, 2); chart1.Series["Series1"].Points.AddXY(2, 4); chart1.Series["Series1"].Points.AddXY(3, 6); ``` 接下来，我们讨论如何实现数据点的框选。框选通常需要鼠标事件处理，如MouseDown、MouseMove和MouseUp。在MouseDown事件中记录起始坐标，MouseMove事件中判断是否形成矩形框，MouseUp事件中完成框选。可以使用HitTest方法检测鼠标位置是否在数据点内，然后将符合条件的数据点保存到一个集合中。 ```csharp private List selectedPoints = new List(); private void chart1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) { // 记录起始坐标 startSelectPoint = e.Location; } private void chart1_MouseMove(object sender, MouseEventArgs e) { if (e.Button == MouseButtons.Left) { // 计算当前矩形框 RectangleF selectRect = new RectangleF(startSelectPoint, new Size(e.X - startSelectPoint.X, e.Y - startSelectPoint.Y)); // 检测数据点是否在框选范围内 foreach (DataPoint dp in chart1.Series[0].Points) { PointF pointInChart = chart1.ChartAreas[0].Transform(dp.XValue, dp.YValues[0]); if (selectRect.Contains(pointInChart)) selectedPoints.Add(pointInChart); } } } private void chart1_MouseUp(object sender, MouseEventArgs e) { // 处理框选后的操作 } ``` 数据点的删除则需要在框选完成后执行。你可以遍历selectedPoints集合，根据坐标找到对应的数据点并从系列中移除。同时，需要更新Chart控件以显示变化。 ```csharp private void chart1_MouseUp(object sender, MouseEventArgs e) { // 删除选中的数据点 foreach (PointF point in selectedPoints) { for (int i = chart1.Series[0].Points.Count - 1; i >= 0; i--) { DataPoint dp = chart1.Series[0].Points[i]; PointF pointInChart = chart1.ChartAreas[0].Transform(dp.XValue, dp.YValues[0]); if (point.Equals(pointInChart)) { chart1.Series[0].Points.RemoveAt(i); break; } } } // 清空已选中的数据点列表 selectedPoints.Clear(); // 更新Chart chart1.Invalidate(); } ``` 实现数据点的平移功能。这涉及到对数据点的X和Y值进行加减操作。可以设置两个变量记录平移的偏移量，每次鼠标移动时更新这些值，并相应地改变数据点的位置。 ```csharp private float offsetX = 0f; private float offsetY = 0f; private void chart1_MouseMove(object sender, MouseEventArgs e) { // ... // 平移操作 if (isDragging) { offsetX += e.X - lastX; offsetY += e.Y - lastY; lastX = e.X; lastY = e.Y; foreach (DataPoint dp in chart1.Series[0].Points) { dp.XValue -= offsetX; dp.YValues[0] -= offsetY; } chart1.Invalidate(); } } private void chart1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) { // ... isDragging = true; lastX = e.X; lastY = e.Y; } private void chart1_MouseUp(object sender, MouseEventArgs e) { // ... isDragging = false; } ``` 以上就是使用C#实现Chart控件数据点框选、删除和平移的基本步骤。通过这些操作，用户可以在交互式图表中更加自由地探索和分析数据。在实际应用中，你可能还需要考虑其他细节，如绘制选区、平滑动画、处理边界条件等，以提供更完善的用户体验。

开发环境：vs2022 halcon 23.0.5 海康提供的类；MVCamera.cs 实例化海康提供的类，获取图像，然后在halcon 中实现模板匹配。 自己做一个test.shm模板存储在debug文档中，就可以实现模板匹配。 【核心代码】 1.定义相机对象，可以实现图像缩放平移，有些smartwindow 不稳定，可以换成Hwindcontrol控件显示 public Form1() { InitializeComponent(); hwindow = hSmartWindowControl1.HalconWindow;//初始化窗口变量s w_width = hSmartWindowControl1.Size.Width; w_height = hSmartWindowControl1.Size.Height; this.MouseWheel = new System.W

通过本次实验，将老师在课堂上讲解的多边形集合变换算法进行具体代码的实现，对于多边形的几何变换从实现最基本的几何变换开始写起，一开始的图形也不要太过复杂，后面我在扩展功能的时候，才逐渐如鱼得水，说明理论应用到实践还是有点差距的，编程要由浅入深，功能要逐步扩展，切忌浮躁；第二个是矩阵的计算问题，发现没有矩阵的相乘函数，这就需要自己去编写，一开始用数组存放的矩阵，发现这样对于矩阵的计算太不方便，而且对于后面用户增加顶点操作也不好实现，转换思路，采用vector动态存放数组，这样初始化单位矩阵和实现矩阵的计算就没有太复杂了。

1、资源内容：yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

QOpenGLWidget显示QImage图片， 实现显示、缩放(放大、缩小), 旋转、平移等功能

影像透视变换-图片透视变换（投影变换） python处理图片，包括图片平移，图片旋转，图片缩放，图片倾斜，透视变换。选择图片中的四个关键点和将要变换的点，用于生成新的透视图 使用平移，缩放，翻转，旋转将一张图片转换为多张图片。 参考链接： : 主框架用的这位大佬的代码，我加了透视变换和鼠标交互的功能。

使用OpenCvSharp中的图像处理函数，实现平移、旋转、镜像、映射等功能，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。

分析了一类新型三平移并联机器人机构，求得其正逆运动位置的解析解。较之已有的三平移并联机构，此类机构不仅位置分析解数低，求解容易，而且正解还具有一定解耦性。机构运动的解耦性与机构的拓扑结构、尺度型、主动副的选择等多种因素有关。本文研究的新机构采用特殊的几何配置极好地解决了并联机构多支路对称布置时不利于解耦、易多出非独立输出运动项的弊端。同时，发现C, P副的采用可降低运动求解特征数（方次），而将C副中的线性移动作为主动输入时其解耦程度优于将旋转运动作为主动输入。机构运动的解耦性为并联机器人的实时控制与规划提

前言 总结一下最近看的关于opencv图像几何变换的一些笔记. 这是原图: 1.平移 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(image0.jpg, 1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] mode = imgInfo[2] dst = np.zeros(imgInfo, np.uint8) for i in range( height ): for j in range( width - 100 ): dst[i, j + 10