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  • 2020-05-24 12:00:51

    颜色字符串有'c','m','y','r','g','b','w',和k。分别表示青,红紫,黄,红,绿,白和黑。
    线型字符串有:'-'为实线,'- -’为虚线,':'为点线,'-.'为点虚线,及'none’表示不用线型。
    标记形式有'+','o','*',和'x',填入's'代表正方形,'d'代表菱形,'A'为上三角形,'v'为下三角形,’>’为右三角形,'<’为左三角形,'p’为五角星形,’h'为六角星形,none为不用标记。
     

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    速查matplotlib-python中画图曲线的形状和颜色
    在属性值先写颜色,后写形状如:r-(红色曲线),b–(蓝色短横线)等。

    字符描述
    '-'实线样式
    '--'短横线样式
    '-.'点划线样式
    ':'虚线样式
    '.'点标记
    ','像素标记
    'o'圆标记
    'v'倒三角标记
    '^'正三角标记
    '&lt;'左三角标记
    '&gt;'右三角标记
    '1'下箭头标记
    '2'上箭头标记
    '3'左箭头标记
    '4'右箭头标记
    's'正方形标记
    'p'五边形标记
    '*'星形标记
    'h'六边形标记 1
    'H'六边形标记 2
    '+'加号标记
    'x'X 标记
    'D'菱形标记
    'd'窄菱形标记
    '&#124;'竖直线标记
    '_'水平线标记
    字符颜色
    'b'蓝色
    'g'绿色
    'r'红色
    'c'青色
    'm'品红色
    'y'黄色
    'k'黑色
    'w'白色
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    一、Hough变换是什么?

      Hough变换是由 P.V.C.Hough提出的一种算法,这种算法可以快速、准确的检测出图片中的直线、圆和椭圆等多种形状。在计算机视觉领域中得到了广泛的使用。

    二、Hough变换原理简介

      Hough变换是一种特征提取算法,它已经被广泛的应用在机器视觉、图像分析和影像处理等多个方面。Hough变换的主要用途包括寻找图像中直线、圆或椭圆等在图像中的具体位置,其主要的原理是将图像转换到Hough变换空间中,将直角坐标系中的点转换到极坐标系中,通过数学关系的推导,我们可以得到直角坐标系中的直线对应到极坐标系中就是多条曲线的交点,即图像空间中的直线检测问题转化到Hough空间就成了检测曲线的汇集点点的问题。
      Hough变换的基本思想是基于点和线的对偶关系,图像空间XY中,所有通过点(x,y)的点所表示的方程为: y = p x + q y = p x + q y = p x + q y=px+q\mathrm{y}=p x+qy=px+q y=px+qy=px+qy=px+q;其中P表示的是直线的斜率,q表示直线的截距,也可以表示为 q = − p x + y q = − p x + y q = − p x + y q=−px+yq=-p x+yq=−px+y q=px+yq=px+yq=px+y;如下图所示,图像空间中过 ( x i , y j ) ( x i , y j ) ( x i ​ , y j ​ ) (xi,yj)\left(x_{i}, y_{j}\right)(xi​,yj​) (xi,yj)(xi,yj)(xi,yj)点的直线方程可以表示成 y i = p x i + q y i = p x i + q y i ​ = p x i ​ + q yi=pxi+qy_{i}=p x_{i}+qyi​=pxi​+q yi=pxi+qyi=pxi+qyi=pxi+q;也可以在参数空间中表示为 q = − p x i + y i q = − p x i + y i q = − p x i ​ + y i ​ q=−pxi+yiq=-p x_{i}+y_{i}q=−pxi​+yi​ q=pxi+yiq=pxi+yiq=pxi+yi
    在这里插入图片描述
      通过上图我们可以得出图像空间中共线的点和参数空间中的相交的线具有一一对应的关系;参数空间中相交于同一点的所有直线和图像空间中贡献的点相互对应,这就是所谓的点和线之间的对偶关系。Hough变换就是按照这种关系来将图像空间中的检测问题转变成参数空间中寻找交叉点,然后在参数空间中执行简单的累计统计来完成直线的检测任务。当直线接近于竖直方向时,此时我们用极坐标方程来表示该直线。具体的方程可以表示为 λ = x c o s ⁡ θ + y s i n ⁡ θ λ = x cos ⁡ θ + y sin ⁡ θ λ = x c o s θ + y s i n θ λ=xcos⁡θ+ysin⁡θ\lambda=x \cos \theta+y \sin \thetaλ=xcosθ+ysinθ λ=xcosθ+ysinθλ=xcosθ+ysinθλ=xcosθ+ysinθ;根据上式,我们可以得出对于极坐标系中的任意一组点 ( λ , θ ) ( λ , θ ) ( λ , θ ) (λ,θ)(\lambda, \theta)(λ,θ) (λ,θ)(λ,θ)(λ,θ)都对应这一条直线,即这里将点和线的对偶关系转变成了点和正弦曲线的对偶关系。如下图所示,图a表示的是图像空间中的5个坐标点,它们和图b中的5条曲线相互对应, θ ∈ [ − 90 , + 90 ] , λ ∈ [ − 2 N 2 , + 2 N 2 ] θ ∈ [ − 90 , + 90 ] , λ ∈ [ − 2 N 2 , + 2 N 2 ] θ ∈ [ − 90 , + 90 ] , λ ∈ [ − 22 ​ N ​ , + 22 ​ N ​ ] θ∈[−90,+90],λ∈[−2N2,+2N2]\theta \in[-90,+90], \quad \lambda \in\left[-\frac{\sqrt{2} N}{2},+\frac{\sqrt{2} N}{2}\right]θ∈[−90,+90],λ∈[−22​N​,+22​N​] θ[90,+90],λ[2N2,+2N2]θ[90,+90],λ[22 N,+22 N]θ[90,+90],λ[22N,+22N],其中N表示图像的宽度。即图像空间中的的点和参数空间中的曲线相互对应,图b中的曲线1、3、5这3条曲线都经过K点,对应到图像空间中表示1、3、5处于同一条直线上面;图a中的2、3、4这3个点处于同一条直线上,对应于参数空间中表示它们所对应的曲线2、3、4都通过同一点L。
    在这里插入图片描述

    三、Hough变换实现步骤

    • 步骤1-首先建立一个二维数组,其对应的参数空间为,这个数组其实就相当于一个累加器;
    • 步骤2-然后使用顺序搜索的方式在图像中的所有目标像素中进行快速的搜索,针对图像中的每一个像素而言,在参数空间中根据式 λ = x c o s ⁡ θ + y s i n ⁡ θ λ = x cos ⁡ θ + y sin ⁡ θ λ = x c o s θ + y s i n θ λ=xcos⁡θ+ysin⁡θ\lambda=x \cos \theta+y \sin \thetaλ=xcosθ+ysinθ λ=xcosθ+ysinθλ=xcosθ+ysinθλ=xcosθ+ysinθ计算出一个对应的位置,在累加器对应的位置上执行一次加1操作;
    • 步骤3-然后求出累加器中的最大值,也就是参数空间中的最大值,其对应的位置为 ( λ ′ , θ ′ ) ( λ ′ , θ ′ ) ( λ ′ , θ ′ ) (λ′,θ′)\left(\lambda^{\prime}, \theta^{\prime}\right)(λ′,θ′) (λ,θ)(λ,θ)(λ,θ)
    • 步骤4-最后将获得的参数空间位置 ( λ ′ , θ ′ ) ( λ ′ , θ ′ ) ( λ ′ , θ ′ ) (λ′,θ′)\left(\lambda^{\prime}, \theta^{\prime}\right)(λ′,θ′) (λ,θ)(λ,θ)(λ,θ)输入到式 λ = x c o s ⁡ θ + y s i n ⁡ θ λ = x cos ⁡ θ + y sin ⁡ θ λ = x c o s θ + y s i n θ λ=xcos⁡θ+ysin⁡θ\lambda=x \cos \theta+y \sin \thetaλ=xcosθ+ysinθ λ=xcosθ+ysinθλ=xcosθ+ysinθλ=xcosθ+ysinθ中,从而找到该空间所对应的图像空间中的直线参数,即我们需要检测的结果。

    四、Hough变换直线检测代码实现及效果展示

    # coding=utf-8
    
    # 导入python库
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 读取图片
    img = cv2.imread('test3.jpg') 
    # 彩色图片灰度化
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 执行边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray,100,200)
    # 显示原始结果
    
    cv2.imwrite('edges.png',edges)
    cv2.imshow('edge', edges)
    # plt.subplot(121)
    # plt.imshow(edges)
    
    # 执行Hough直线检测
    lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,160)
    lines1 = lines[:,0,:]
    for rho,theta in lines1:
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 1000*(-b))
        y1 = int(y0 + 1000*(a))
        x2 = int(x0 - 1000*(-b))
        y2 = int(y0 - 1000*(a)) 
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(255,0,0),1)
    
    cv2.imwrite('line.png',img)
    cv2.imshow('line', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    # plt.subplot(122)
    # plt.imshow(img)
    
    
    

    在这里插入图片描述
      上图展示了Hough变换直线检测的结果。第1列表示的是原始的输入图片;第2列表示的是边缘检测的结果;第3列表示Hough直线检测结果。我们可以发现Hough变换准确的检测到图片中的所有直线。需要主要的是用户需要根据自己的需要对边缘检测的参数进行调节。

    五、Hough变换圆形检测代码实现及效果展示

    # coding=utf-8
    # 导入python包
    import numpy as np
    import argparse
    import cv2
    
    # 构建并解析参数
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path to the image")
    args = vars(ap.parse_args())
    
    # 读取彩色图片
    image = cv2.imread(args["image"])
    output = image.copy()
    # 将其转换为灰度图片
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 应用hough变换进行圆检测
    circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2, 100)
    
    # 确保至少发现一个圆
    if circles is not None:
    	# 进行取整操作
    	circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    
    	# 循环遍历所有的坐标和半径
    	for (x, y, r) in circles:
    		# 绘制结果
    		cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
    		cv2.rectangle(output, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)
    
    	# 显示结果
    	cv2.imshow("output", np.hstack([image, output]))
    	cv2.waitKey(0)
    
    
    

    在这里插入图片描述
      上图展示了Hough变换圆形检测的结果。每一行表示一个测试图片,第1列表示的是原始的输入图片,第2列表示的是Hough检测的结果。通过上图我们可以获得一些信息,即Hough变换不仅能够处理简单的情况,也能很好的处理复杂的情况。需要注意的是用户需要根据自己的输入图片去调节cv2.HoughCircles函数中的一些关键参数。

    六、基于Hough的椭圆检测代码实现及效果展示

    # coding=utf-8
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    from skimage import data,draw,color,transform,feature
    
    #加载图片,转换成灰度图并检测边缘
    image_rgb = data.coffee()[0:220, 160:420] #裁剪原图像,不然速度非常慢
    image_gray = color.rgb2gray(image_rgb)
    edges = feature.canny(image_gray, sigma=2.0, low_threshold=0.55, high_threshold=0.8)
    
    #执行椭圆变换
    result =transform.hough_ellipse(edges, accuracy=20, threshold=250,min_size=100, max_size=120)
    result.sort(order='accumulator') #根据累加器排序
    
    #估计椭圆参数
    best = list(result[-1])  #排完序后取最后一个
    yc, xc, a, b = [int(round(x)) for x in best[1:5]]
    orientation = best[5]
    
    #在原图上画出椭圆
    cy, cx =draw.ellipse_perimeter(yc, xc, a, b, orientation)
    image_rgb[cy, cx] = (0, 0, 255) #在原图中用蓝色表示检测出的椭圆
    
    # #分别用白色表示canny边缘,用红色表示检测出的椭圆,进行对比
    # edges = color.gray2rgb(edges)
    # edges[cy, cx] = (250, 0, 0) 
    
    fig2, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, nrows=1, figsize=(8, 4))
    
    ax1.set_title('Original picture')
    ax1.imshow(image_rgb)
    
    ax2.set_title('Detect result')
    ax2.imshow(edges)
    
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述
      上图展示了Hough变换椭圆检测的结果。第1列表示的是原始的输入图片,图中的蓝线表示检测的结果;第2列表示检测的结果,并将其绘制在一张存在的图片中。图中可以看出Hough变换可以很好的检测出图片中的椭圆。

    七、轮廓检测不同形状代码实现及效果展示

    # coding=utf-8
    # 导入python包
    import cv2
    
    # 读取彩色图片
    img = cv2.imread('rect1.png')
    # 转换为灰度图片
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 进行二值化处理
    ret,binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 寻找轮廓
    _,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 绘制不同的轮廓
    draw_img0 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,0,(0,255,255),3)
    draw_img1 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,1,(255,0,255),3)
    draw_img2 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,2,(255,255,0),3)
    draw_img3 = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (0, 0, 255), 3)
    
    # 打印结果
    print ("contours:类型:",type(contours))
    print ("第0 个contours:",type(contours[0]))
    print ("contours 数量:",len(contours))
    
    print ("contours[0]点的个数:",len(contours[0]))
    print ("contours[1]点的个数:",len(contours[1]))
    
    # 显示并保存结果
    cv2.imshow("img", img)
    cv2.imshow("draw_img0", draw_img0)
    cv2.imshow("draw_img1", draw_img1)
    cv2.imshow("draw_img2", draw_img2)
    cv2.imwrite("rect_result.png", draw_img3)
    cv2.imshow("draw_img3", draw_img3)
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
    

    在这里插入图片描述
      上图展示了利用轮廓检测不同形状的结果。每一行展示了一个测试图片,第1列展示的是输入图片,第2类展示的是输出结果。通过上图我们可以看到轮廓检测算法可以准确的检测到图中的所有轮廓并准确的将他们绘制出来。这在现实场景中具有很广泛的应用价值。

    八、获取图像中的黑色形状块

    # coding=utf-8
    # 导入python包
    import numpy as np
    import argparse
    import imutils
    import cv2
    
    # 构建并解析参数
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", help = "path to the image file")
    args = vars(ap.parse_args())
    
    # 读取图片
    image = cv2.imread(args["image"])
    
    # 寻找到图片中的黑色形状块
    lower = np.array([0, 0, 0])
    upper = np.array([15, 15, 15])
    shapeMask = cv2.inRange(image, lower, upper)
    
    # 在mask中寻找轮廓
    cnts = cv2.findContours(shapeMask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = imutils.grab_contours(cnts)
    print("I found {} black shapes".format(len(cnts)))
    cv2.imwrite("Mask.png", shapeMask)
    cv2.imshow("Mask", shapeMask)
    
    # 循环遍历所有的轮廓
    for c in cnts:
    	# draw the contour and show it
    	cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imwrite("shape1.png", image)
    cv2.imshow("Image", image)
    cv2.waitKey(0)
    
    

    在这里插入图片描述
      上图展示了使用python+opencv自动检测到图像中的黑色形状块,第1列表示的是原始的输入图片,和代码中的image对应;第2列表示的是获取到的掩模,对应于代码中的shapeMask;第3列表示的是检测的结果,对应于代码中的image。通过上图我们可以发现该算法能够准确的检测出这些不同的形状块。

    九、移除图中的圆和椭圆

    <pre><code># coding=utf-8
    # 导入python包
    import numpy as np
    import imutils
    import cv2
    
    def is_contour_bad(c):
    	# 近似轮廓
    	peri = cv2.arcLength(c, True)
    	approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)
    
    	# 判断当前的轮廓是不是矩形
    	return not len(approx) == 4
    
    # 首先读取图片;然后进行颜色转换;最后进行边缘检测
    image = cv2.imread("remove.png")
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edged = cv2.Canny(gray, 50, 100)
    cv2.imshow("Original", image)
    
    # 寻找图中的轮廓并设置mask
    cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = imutils.grab_contours(cnts)
    mask = np.ones(image.shape[:2], dtype="uint8") * 255
    
    # 循环遍历所有的轮廓
    for c in cnts:
    	# 检测该轮廓的类型,在新的mask中绘制结果
    	if is_contour_bad(c):
    		cv2.drawContours(mask, [c], -1, 0, -1)
    
    # 移除不满足条件的轮廓并显示结果
    image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    cv2.imwrite("Mask.png", mask)
    cv2.imshow("Mask", mask)
    cv2.imwrite("result.png", image)
    cv2.imshow("After", image)
    cv2.waitKey(0)
    </code></pre>
    

    在这里插入图片描述

    十、思维扩展

      在现实场景中,我们经常会遇到检测图片中具有不同形状的目标的任务。本文主要关注的是直线、圆、椭圆、三角形等,对于那些不规则的形状而言,其实Opencv中已经内嵌了其它的函数,聪明的你一定可以找到这个函数完成一些更加复杂的形状检测任务。

    参考资料

    [1] 参考链接

    注意事项

    [1] 该博客是本人原创博客,如果您对该博客感兴趣,想要转载该博客,请与我联系(qq邮箱:1575262785@qq.com),我会在第一时间回复大家,谢谢大家的关注.
    [2] 由于个人能力有限,该博客可能存在很多的问题,希望大家能够提出改进意见。
    [3] 如果您在阅读本博客时遇到不理解的地方,希望您可以联系我,我会及时的回复您,和您交流想法和意见,谢谢。
    [4] 本文测试的图片可以通过该链接进行下载。网盘链接- 提取码:oluh 。

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    一、控制颜色

     b--blue c--cyan(青色) g--green k--black m--magenta(紫红色) r--red w--white y--yellow 

     

    颜色有三种表示方法,可以用全名,也可以用16进制,也可用RGB或RGBA元组


    二、控制线型

     - 实线-- 短线-.短点相间线:虚点线 

     

    三、控制标记风格

     . Point marker
    
    , Pixel marker
    
    o Circle marker
    
    v Triangle down marker
    
    ^ Triangle up marker
    
    < Triangle left marker
    
    > Triangle right marker
    
    1 Tripod down marker
    
    2 Tripod up marker
    
    3 Tripod left marker
    
    4 Tripod right marker
    
    s Square marker
    
    p Pentagon marker
    
    * Star marker
    
    h Hexagon marker
    
    H Rotated hexagon D Diamond marker
    
    d Thin diamond marker
    
    | Vertical line (vlinesymbol) marker
    
    _ Horizontal line (hline symbol) marker
    
    + Plus marker
    
    x Cross (x) marker

     

     

    四、三个参数搭配使用

    形式:'颜色标记风格线型'

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    y=np.arange(1,3,0.3)
    plt.plot(y,'cx--',y+1,'mo:',y+2,'kp-.')
    plt.show()

     

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10229889.html

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  • MATLAB 曲线形状,粗细,颜色使用大全

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    颜色的改变 可以 通过改变R-G-B 的值改变线条的颜色: matlab命令 :plot(x,y,′...三、改变曲线的形状,粗细,颜色: matlab 命令:plot(x,y,′d−′,′Color′,[0.240.350.67],′linewidth′,2); + 加号 o ...
  • matlab点的形状

    千次阅读 2021-04-18 04:53:35
    同样,从不同视点绘制的三维图形的形状也是不一样的。视 点位置可由方位角和仰角表示。方位角 Matlab 提供了设置视点的函数 view,其调用格式为: view(az,el) ......天津职业技术师范大学本科生毕业设计 基于 matlab ...
  • 通过双向“打靶法”数值求解了两组分膜泡在确定边界条件下的形状方程,计算了不同平均曲率模量比εk和线张力系数λ下的平衡形状。阐述了不同εk和λ下平均曲率模量不相同的两组分膜泡的形状变化,导致这种变化的原因...
  • Python中Matplotlib的点、线形状及颜色(绘制散点图)

    万次阅读 多人点赞 2021-02-01 19:49:20
    我们在Python中经常使用会用到matplotlib画图,有些曲线和点的形状、颜色信息长时间不用就忘了,整理一下便于查找。 安装matplotlib后可以查看官方说明(太长不贴出来了) from matplotlib import pyplot as plt ...
  • 使用此工具可以查看 Rao 的推力优化抛物线喷嘴在您使用不同的输入参数时如何改变形状
  • 如何设置 R 图像的点形状线类型

    万次阅读 2017-02-07 11:08:35
    参数及对应的标记形状如下:需要注意的是,如果我们输出的是位图,填充标记符号 15-18 可能在渲染后出现失真的情况,它们将会出现锯齿,像素化,并且无法居中,无论它们是否源自相同的绘制平台。而标记符号 19 和 21...
  • Matplotlib画图(七)——线的颜色、点的形状
  • 绘制折线图、设置线条形状和marker样式Python可视化:绘制折线图、设置线条形状和marker样式修改线形:线形可选集合修改marker:marker可选集合 Python可视化:绘制折线图、设置线条形状和marker样式 首先画一个简单...
  • 本文实例为大家分享了OpenCV识别提取图像中的水平线与垂直线,供大家参考,具体内容如下 1).原理 图像形态学操作时候,可以通过自定义的结构元素实现结构元素 对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感,这样就...
  • SVG绘制不同形状的图形

    千次阅读 2018-03-01 18:06:00
    绘制不同形状的基本图形    : 绘制矩形( x,y 分别表示偏移左上位置的大小, rx,ry 可以产生圆角类似 radius ) ;  : 绘制圆形( cx,cy 表示圆点的位置, r 表示圆形半径 ) ; <ellipse> : 绘制椭圆...
  • matlab画图点的形状

    千次阅读 2021-04-22 04:02:08
    上面的plot格式中,选项是指为了区分多条画出曲线的颜色,线型及标记点而设定的曲线的属性.MATLAB在多组变量绘图时,可将曲线以不同的颜色,不同的线型及标记点表示...... 数学建模与数学实验 MATLAB作图 二维图形 三维...
  • 纳米晶体的形状效应及基本表征参数间的定量关系,谢丹,汪明朴,本文分析了纳米微粒因形状不同而导致热力学性能差异的形状效应,建立了零维纳米微粒、一维纳米线及二维纳米薄膜随尺寸变化的表面
  • 通过建立旋叶式压缩机中滑片顶部与气缸壁接触...Rv、Rd依气缸壁型线、滑片厚度、滑片倾斜角的不同而异。依据上述理论,对某工业用压缩机的滑片顶部形状进行了优化。试验研究表明,经800h运转后的滑片形状与优化的顶部圆
  • OxyPlot支持的各个曲线形状

    千次阅读 2018-10-17 11:54:16
    OxyPlot支持的各个曲线形状汇总 1、AreaSeries 2、BarSeries 3、BoxPlotSeries 4、CandleStickSeries 5、ColumnSeries 6、ContourSeries 7、ErrorColumnSeries 8、FunctionSeries 9、HeatMapSeries 10、...
  • AltiumDesigner特殊形状pcb绘制教程

    万次阅读 多人点赞 2017-09-17 11:19:30
     在电路板设计的时候,很多情况设计的电路板并不是规则的,因为大部分情况下设计的电路板形状是根据产品的装配结构设计的,所以在设计电路板设计的时候需要设计出很多不同形状的电路板来,然而对于复杂的电路板形状...
  • 在图形表示中,不同的画布或画布中不同的函数,我们常常要用不同形状或颜色来区分开,这里小编向大家介绍这些参数的表示方法;一、控制颜色b--blue c--cyan(青色)g--green k--blackm--magenta(紫红色) r--red w--...
  • KLayout教程(二)编辑不同形状

    千次阅读 2020-12-20 16:54:06
    1.首先在选中你的第一层后,可以画...然后选中外面的形状,然后按住shift选中里面的形状,再edit-selection-subtraction others from first,可以看到操作之后左上角有一条横线,klayout画这样图形都会有的 ,不必在意
  • 本题为填空题,只需要算出结果后,在代码中使用输出语句将所填结果输出即可。... 要求这两部分的形状完全相同。 试计算: 包括这 33 种分法在内,一共有多少种不同的分割方法。 注意:旋转对称的属于同一种分割法。
  • 我们今天用来建立网站的布局原则(列和行,角度... 杂志和报纸一直喜欢用优雅的方式来安排内容的布局,例如在非矩形形状的周围或内部包裹文字。 GreenSocks的多功能杂志 让我们探讨一下CSS Shapes模块如何使我们在...
  • 形状由一对或多对可选参数指定'shape',spec,其中shape可以是“椭圆”,“高斯”或“多边形”之一spec 参数取决于形状——请参阅函数帮助这些线围绕原点等距分布并平行于 y 轴开始。 这是一个中间有一个正方形的 ...

空空如也

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不同形状的线