classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过Python实现BP神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。 1.目标 通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示： 3.准备数据 目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为110，分类标识为‘0’ 第2类：半径范围为1020，分类标识为‘1’ 第3类：半径范围为20~30，分类标识为‘2’ 代码如下：data_generate.py import numpy as np import math import random import csv # 只生成第一象限内的坐标即

Qt中使用QWidget重绘实现圆环形渐变色进度条，支持不确定进度模式，支持设置背景图片，另外组件的整体尺寸，圆环粗细，各部分颜色，字体都是可以随意调整的，还支持QWidget的QSS语句调整背景色，外边框等，灵活度很高，开箱即用。演示效果请看这篇博文： https://blog.csdn.net/wu10188/article/details/137512677

matlab霍夫圆检测代码 circle_detect_on_phone_screen circle_detect_on_phone_screen 项目简介： 目录 辅点检测程序说明 一、MSER算法 'RegionAreaRange',[600 3000] 'ThresholdDelta' Eccentricity偏心率 二、霍夫变换找圆形区域 代码 辅点检测程序说明 辅点检测程序主要分两个主要部分： MSER区域提取 霍夫变换找圆形区域 辅点区域为用这两个算法的检测到的结果区域进行叠加 一、MSER算法 MSER = Maximally Stable Extremal Regions 目前业界认为是性能最好的仿射不变区域，MSER是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域，特点： 1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性 2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定 3.可以检测不同精细程度的区域 如下图：不同色彩的区域即为MSER探测出的灰度较为连续的区域。 在MSER算法运用到辅点的探测中时，运用辅点区域的特性对两个参数进行设置 'RegionAreaRange',[6

提出了一种在互耦条件下基于酉张量分解的多输入多输出（MIMO）雷达非圆目标稳健的角度估计算法。所提算法首先在张量域利用互耦系数矩阵的带状对称Toeplitz结构来消除未知互耦的影响，然后通过构造一个特殊的增广张量捕获非圆信号的非圆特性与其固有的多维结构特性，并利用增广张量的 centro-Hermitian 特性通过酉变换转化为实值张量，最后利用高阶奇异值分解（HOSVD）获得信号子空间，结合实值子空间技术获得目标的离开方向（DoD）和到达方向（DoA）估计。由于同时利用信号的非圆结构与多维结构特性，所提算法具有比现有的子空间算法更准确的角度估计性能，同时所提算法只需要实值运算，具有较低的运算复杂度。仿真结果表明，所提算法具有有效性与优越性。

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动态设置textview指定颜色圆角背景

基于圆向量函数的圆柱分度凸轮的设计，孟凡银，张云文，针对目前圆柱分度凸轮的设计方法复杂的问题，应用圆向量函数推导出了凸轮廓面方程，计算了凸轮机构的压力角。采用Matlab软件编程、

机构运动分析的圆向量法，通过圆向量求解简单连杆机构的运动分析问题

内容索引:VC/C++源码,界面编程,圆角按钮　　一组漂亮的圆角按钮附源代码，编译环境VS2005，可以编译通过，演示如图示，看着挺舒服，可以为你的窗体增添一些灵动，希望喜欢。

实验任务及内容 基于MFC实现以下功能： 1.分别用中点画线算法、DDA画线算法、Bresenham画线算法绘制直线； 2.使用中点画圆算法绘制圆； 3.使用中点画椭圆算法绘制椭圆； 4.分别使用4邻域内点表示和边界表示法实现区域填充。 编程测试环境 Visual Studio 2019 PDF文档中包括对三种画线方法、中点画圆、中点画椭圆、两种区域填充程序的预期功能、设计思路详细分析及运行结果展示