問題タブ [skew]

スキャンした画像のコレクションがたくさんありますが、それらはすべて多少歪んでいて、周囲に白い領域があります。

したがって、これらの画像には、大きな白い領域で囲まれた長方形の色があります。問題は、これらの色の長方形が画像の境界線と平行ではないことです。

これらの色の長方形をプログラムで検出する方法が必要だと確信しています。そうすれば、画像を回転させて（つまり、ゆがめないで）、切り抜いて、興味深い部分だけを残すことができます。このプロセスが何と呼ばれているのかよくわからないので、Googleで解決策を探すのに苦労しています。

誰かが私を始めるためのアプローチを知っていますか？調べておくべきライブラリはありますか？または役立つアルゴリズムの名前？

このプロジェクトでJavaを使用することを計画していますが、まだ実際には開始していないため、どの言語でもライブラリの提案を受け入れることができます。

これが可能かどうかはわかりませんが、基本的には、画像の幅/サイズと傾きを変更する 2 つの度があります。変換行列 ( <Matrix3DProjection/>) では、次のように機能します。

したがって、 と がある場合X = 30°、Y=40°私の行列は次のとおりです。

そうなる

代わりに使用したいのは a<TransformGroup/>ですが、その部分がよくわかりません<SkewTransform AngleY="???"/>。上記のM11とM22の値を使用することで、十分に簡単に<ScaleTransform/>思えます。ScaleXScaleY<ScaleTransform ScaleX=".866" ScaleY=".766"/>

しかし、 0.321の値からのAngleY部分を把握できません。これを手動で行うと、 の値が非常に正確に見えることがわかります。しかし、この背後にある数学を理解することはできません。<SkewTransform/>M12AngleY="20.3"

誰か知っていますか？

私は技術面の面接に向けて勉強していて、1、2 年前のデータ構造に関する講義のスライドを読んでいました。

左派ヒープのマージの最悪のケースの実行時間が O(log n) であるのに対し、スキュー ヒープの場合は O(n) である理由が明確ではありません。

左派のヒープは、小さい方のルートを持つツリーを選択し、その右側のサブツリーを大きい方のツリーと再帰的にマージすることで、A と B をマージします。次に、ヌル パスの長さをチェックし、左派の構造プロパティに違反している場合は、2 つのサブツリーを交換します。

スキュー ヒープも同じことを行いますが、A と B を再帰的にマージするたびに 2 つのサブツリーをやみくもに交換します。

スキュー ヒープのマージの最悪のケースが O(n) になるのはなぜですか? 再帰的にマージするときに高さの境界を保証できないためですか (毎回サイドを交換しているため)? これは、ツリー内のすべてのノードの高さの合計が O(n) になるというフロイドのアルゴリズムと関係がありますか?

これが可能かどうかはわかりませんが、一連のポイントを取得し、それらに対してモーメント、スキュー、尖度の値を計算する何かを実行し、それらの要素を取得してリバースする別の関数を使用できるようにしたいと思います。モーメント、スキュー、および/または尖度の変更された値を使用して、新しいポイントのセットを設計します。私はすでにDelphiPro6の分析機能を持っています。それは次のとおりです。

の出力パラメーター"var"のいずれかに変更を加え、それらを入力パラメーターとしてパートナー関数に戻した後、新しいデータ配列を返すことができるパートナー関数を探していMomentSkewKurtosis()ます。たとえば、データのスキューを増やして、新しいスキュー値を生成するのに十分なだけ変更された元のポイントのセットである新しいポイントのセットを取得したいとします。

画像をJPEGに保存しようとしています。以下のコードは、画像の幅が4の倍数の場合は正常に機能しますが、それ以外の場合は画像が歪んでいます。それはパディングと関係があります。デバッグ中は、各行に0を埋め込むことで、画像をビットマップとして正しく保存できました。ただし、これはJPEGでは機能しませんでした。

覚えておくべき主なポイントは、私の画像がネイティブコールから受け取ったbgr（青緑赤各1バイト）バイト配列として表されていることです。

また、C ++でJPEGを作成することも検討しましたが、その内容はさらに少なくなりましたが、それでもオプションです。

どんな助けでも大いに感謝します。レオン

how can we generate random numbers using skew normal distribution in multivariate case?

平均、SD、スキュー、および尖度がわかっているRで分布を生成することは可能ですか? これまでのところ、乱数を作成し、それに応じて変換するのが最善の方法のようです。適応できる特定のディストリビューションを生成するように調整されたパッケージがある場合、私はまだそれを見つけていません。ありがとう

誰かがこのようなスキューを達成する方法を知っていますか？

CSSの新しい変換プロパティを使用していますか？

あなたが見ることができるように、私は両方の角を歪めようとしているので、これが可能かどうか誰かが知っていますか？

奥行きがあるように見えるように、ビットマップをゆがめたい (これが正しい言葉でない場合は訂正してください)。私が求めていることを視覚化する良い方法は、スターウォーズのクレジットがどのように角度を付けて深さを示すかということです.

私は次のことを試しました：

と

しかし、私はあまり成功していません。上記のメソッドは常にビットマップを平行四辺形に変換するようです。代わりにビットマップを台形に変換する方法はありますか?

これは、Romain が指摘してくれた例から取ったコードのスニペットです。

私は、GD ライブラリを使用して、php で画像を歪める関数を見つけようと、あらゆる場所を探してきました。ImageMagick が提案されているスレッドを読みましたが、残念ながらサーバー上のそのライブラリにアクセスできないため、GD を使用せざるを得ません。ソース画像と宛先画像を指定し、画像の各コーナーに 4 セットの X 座標と Y 座標を指定できるものを探しています。したがって、次のようなものが理想的です。

誰かがこのような素晴らしい機能を持っているか知っているなら、ありがとう!