创建平头缓冲区

 创建平头缓冲区08-10-30 11:09:35 bbs.esrichina-bj.cn 

              
核心提示:我们平常使用ITopologicalOperator的buffer是圆角的图形。


我们平常使用ITopologicalOperator的buffer是圆角的图形。如下图
   3.JPG (6.51 KB)

2008-10-13 18:06

但实际上我们经常需要像下面那样的平头buffer的效果。
   1.JPG (4.77 KB)

2008-10-13 18:06

   2.JPG (6.07 KB)

2008-10-13 18:06

如何做到这种效果?应以为网友的要求,说一下思路。
下面是使用线去生成这种平头的buffer图形

1.分别使用线的图形向正方向和负方向平移一定的距离,使用IConstructCurve接口可以实现等距偏移
这样可以很好的支持曲线和折线
2.分别把偏移后的两条线的所有节点添加到一个IPointCollection里面
3.用一个PolygonClass去初始化一个IPointCollection,把刚才的所有节点注入此IPointCollection
4.重排IPointCollection的节点次序,将其转换为Polygon。

具体代码如下:

        /// <summary>
        /// 平头buffer
        /// </summary>
        /// <param name="myLine">用做buffer的线图形</param>
        /// <param name="bufferDis">buffer的距离</param>
        /// <returns></returns>
        /// 创建人 : 懒羊羊
        private IPolygon FlatBuffer(IPolyline myLine, double bufferDis)
        {
            object o = System.Type.Missing;
            //分别对输入的线平移两次(正方向和负方向)
            IConstructCurve mycurve = new PolylineClass();
            mycurve.ConstructOffset(myLine, bufferDis, ref o, ref o);
            IPointCollection pCol = mycurve as IPointCollection;
            IConstructCurve mycurve2 = new PolylineClass();
            mycurve2.ConstructOffset(myLine, -1 * bufferDis, ref o, ref o);
            //把第二次平移的线的所有节点翻转
            IPolyline addline = mycurve2 as IPolyline;
            addline.ReverseOrientation();
            //把第二条的所有节点放到第一条线的IPointCollection里面
            IPointCollection pCol2 = addline as IPointCollection;
            pCol.AddPointCollection(pCol2);
            //用面去初始化一个IPointCollection
            IPointCollection myPCol = new PolygonClass();
            myPCol.AddPointCollection(pCol);
            //把IPointCollection转换为面
            IPolygon myPolygon = myPCol as IPolygon;
            //简化节点次序
            myPolygon.SimplifyPreserveFromTo();
            return myPolygon;

本篇文章来源于GIS动力站|www.gispower.org 原文链接:http://www.gispower.org/article/arcgis/ao/2008/1030/08103011935JB09II38GG286J04896F.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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