C++根据计算几何算法，充分考虑矩形重叠的各种情况，可以准确计算矩形的重叠率

本文实例为大家分享了mpvue左侧导航与右侧内容联动的具体代码，供大家参考，具体内容如下 效果图如下： （1）左侧导航联动右侧内容 实现：点击左侧导航，右侧内容滑到对应的位置，并且导航上有current当前样式。 mpvue用的还是微信小程序提供的组件scroll-view，它里面有一个属性scroll-into-view，值为某子元素的id，滚动到该元素。 template: <li class=menu-item v-for=(item,index) in goods :

需求概述： 　　在屏幕上用手指画出一个区域，返回所圈的区域坐标。 　　技术实现： 　　自定义View，设置画笔及对应参数，在onTouchEvent（）回调函数里，对触摸事件进行判断。画出矩形图形。 　　代码： 　　自定义View： public class GameView extends View { // 声明Paint对象 private Paint mPaint = null; private int StrokeWidth = 5; private Rect rect = new Rect(0,0,0,0);//手动绘制矩形 public GameView(

python 植物大战僵尸代码实现（2）：植物卡片选择和种植功能介绍植物卡片选择和种植完整代码代码实现植物卡片类卡片栏类鼠标图片切换提示种在哪个方格中编译环境 功能介绍 最近一直在给这个植物大战僵尸游戏添加新的植物和僵尸, 因为网上的图片资源有限，能加的植物和僵尸比较少， 目前进展如下： 功能实现如下： 支持的植物类型：太阳花，豌豆射手，寒冰射手，坚果，樱桃炸弹。新增加植物：双重豌豆射手，三重豌豆射手，食人花 ，小喷菇，土豆地雷，倭瓜。 支持的僵尸类型：普通僵尸，棋子僵尸，路障僵尸，铁桶僵尸。新增加读报僵尸。 使用json文件保存关卡信息，设置僵尸出现的时间和位置。 增加每关开始时选择上场植物

飞机大战（Python）代码分为两个python文件，工具类和主类，需要安装pygame模块，能完美运行（网上好多不完整的，调试得心累。实现出来，成就感还是满满的），如图所示： 完整代码如下： 1.工具类plane_sprites.py import random import pygame # 屏幕大小的常量 SCREEN_RECT = pygame.Rect(0, 0, 480, 700) # 刷新的帧率 FRAME_PER_SEC = 60 # 创建敌机的定时器常量 CREATE_ENEMY_EVENT = pygame.USEREVENT # 英雄发射子弹事件 HERO_FIRE_

基于python+OpenCV的车牌号码识别，供大家参考，具体内容如下 车牌识别行业已具备一定的市场规模，在电子警察、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用。一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分：车辆图像获取、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别 1、车牌定位的主要工作是从获取的车辆图像中找到汽车牌照所在位置，并把车牌从该区域中准确地分割出来 这里所采用的是利用车牌的颜色（黄色、蓝色、绿色） 来进行定位 #定位车牌 def color_position(img,output_path): colors = [([26,43,46], [34,255,255])

标签图 LabelImg是图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 批注以PASCAL VOC格式（ 所使用的格式）另存为XML文件。 安装 下载预编译的二进制文件 苹果系统。 macOS的二进制文件尚不可用。 帮助将不胜感激。 目前，它必须。 从源代码构建 Linux / Ubuntu / Mac至少需要 ，并已通过PyQt 4.8进行了测试。 的Ubuntu Linux的 Python 2 + Qt4 sudo apt-get install pyqt4-dev-tools sudo pip install lxml make qt4py2 python labelImg.py python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] Python 3 + Qt5 sudo apt-ge

无限滚动的ScrollView 自定义的Scroll Rect 无限滚动的ScrollView 自定义的Scroll Rect 无限滚动的ScrollView 自定义的Scroll Rect

基于HALCON，大恒相机读取距离2.4米，场地上大小7.5X7.5cm的板子，找到外接圆圆心的像素坐标和圆半径，同时识别多个，可调节板子大小

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！ 车牌号检测需要大致分为四个部分： 1.车辆图像获取 2.车牌定位、 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分，将其他部分均变为黑色背景。这里我采用cv2.grabCut方法，可将图像分割成前景与背景。分割