主要介绍了C#使用Region对图形区域构造和填充的方法,实例分析了Region类图形操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下

实现计算机视觉(Computer Vision)中的Haralick区域增长算法(Haralick Region Growing Algorithm)用于实现图像分割。

Android 游戏Region碰撞检测Demo源码.rar

OSD（on screen display）功能应用很广泛，譬如监控视频中的实时时间显示、电视转播中的台标和字幕等。本季讲解如何在海思平台上实现图像OSD，核心是海思SDK中提供的OSD功能相关的一些API的使用和调试技巧。

自然场景图像中的文本检测和识别是计算机视觉问题，长期以来一直是计算机工程师面临的挑战。 深度学习的新进步彻底改变了计算机视觉的世界。 本文尝试建立基于深度学习（DL）的文本检测和识别模型，以解释自然场景图像中的文本。 所提出的模型包括三个阶段，即候选文本区域检测，文本区域提取和文本识别。 首先将自然场景图像馈送到候选文本区域检测机制，该机制提取包含文本字符的潜在区域。 在处理的第一阶段中引入的包含非文本的区域在第二阶段中进行过滤。 然后，第二阶段产生的文本区域集将在最后阶段被识别。 候选文本区域检测中使用了最大稳定极值区域（MSER）算法。 该模型使用了两个卷积神经网络，一个在文本区域提取阶段，另一个在文本识别阶段。 看起来自然场景中的文本检测不是一个容易的问题。 在自然场景图像中检测和识别文本字符的复杂性主要是由于文本字符和自然场景的多样性，各种干扰的存在，不同的照明条件，文本的颜色，大小和区域的不同。 ICDAR-2011，ICDAR-2013，CHARS-74K和CIFAR-100数据集用于训练和验证我们的模型。

Region Proposal by Guided Anchoring论文介绍 PPT，介绍论文中Anchor的生成机制

按地区浏览世界幸福报告 对你来说幸福是什么？ 联合国成员国通过其2012年启动的可持续发展解决方案网络（SDSN），已开始量化世界各国的幸福感，以期收集有助于实现可持续发展目标的信息（ SDGs）。 这个过程被称为《世界幸福报告》，在可预见的将来，每年都会有一份新报告提交。 对于联合国来说，量化幸福感涉及测量和汇总6个解释性因素。 这些因素的总和称为“幸福分数”。 联合国已同意的6个解释性因素是： 人均国内生产总值 社会支持 健康预期寿命 自由选择生活 慷慨大方 腐败感。 联合国之所以选择这些因素，是因为最新的研究表明，这6个因素可以最准确地解释各国在生命评估方面的差异。 这六个因素并不是要被解释为特定的因果关系，而是要被理解为与一个国家的幸福和福祉相关的事实。 在新兴的幸福与幸福科学中，它们被视为值得信赖的指标。 （《 2019年世界幸福报告》常见问题解答） 目标： 我想知道

1、Bootstrapper，Shell，Module，Region，Navigation使用 2、Prism工程结构 3、MVVM框架 4、页面导航

Kolmogorov and Zabih’s graph cuts stereo matching algorithm by Vladimir Kolmogorov and Pascal Monasse This software is linked to the IPOL article [1], which gives a detailed description of the algorithm.

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