7. DIFFERENT STROKES

最新推荐文章于 2024-11-19 12:33:44 发布
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本文介绍如何使用Stroke面板调整描边样式，包括设置描边粗细、使用虚线描边创造邮票效果以及在直线路径工具中应用曲线。
1、stroke面版可以设置stroke头的样式、粗细、线条、箭头等。

2、使用虚线的笔触可以形成邮票的效果。

3、直线path工具中还可以选择使用曲线。
Machine Learning Engineering Case Studies with Python notebook
AI天才研究院
08-06 1434
作者：禅与计算机程序设计艺术Machine learning engineering (MLE) is the process of developing machine learning systems that can perform tasks with high accuracy and efficiency at scale. MLE involves designing, building, testing, deploying, monitoring, and maintaining mach
SW练习_点的位置_点线关系
mush_me的专栏
04-16 605
求最后两个点，是在图形的外面，还是里面 package com.company; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; /** meng3.wei 2020.04.16 4 1 1 1 3 3 3 3 1 0 0 2 2 out in */ public class 点的位置 { p...
AtCoder NIKKEI Programming Contest 2019 C. Different Strokes （贪心）
weixin_30522183的博客
01-27 192
题目链接：https://nikkei2019-qual.contest.atcoder.jp/tasks/nikkei2019_qual_C 题意：给出 n 种食物，Takahashi吃下获得 ai 快乐值，Aoki 吃下获得 bi 快乐值，两人轮流吃，他们的目标是最大化自己获得的快乐值减去她人获得的快乐值吗，问最后该值是多少。 题解：易知 Takahashi 要最大化答案而Aoki 要...
Different Strokes for a LineSeriesGroup
架空空的专栏
08-15 409
I have a LineSeriesGroup with 5 data series. I would like to change  the stroke on one of the 5 to be a thicker stroke. Is this possible?
全国統一プログラミング王決定戦予選/NIKKEI Programming Contest 2019 Announcement C - Different Strokes
bggl的博客
02-09 396
Time Limit: 2 sec / Memory Limit: 1024 MB Score : 400 points Problem Statement There are N dishes of cuisine placed in front of Takahashi and Aoki. For convenience, we call these dishes Dish 1, D...
全国統一プログラミング王決定戦予選/NIKKEI Programming Contest 2019 Announcement C - Different Strokes【贪心】
nobleman
01-27 598
C - Different Strokes Time limit : 2sec / Memory limit : 1024MB Score : 400 points Problem Statement There are N dishes of cuisine placed in front of Takahashi and Aoki. For convenience, we call these...
跟李笑来学美式俚语（Most Common American Idioms）: Part 16
阿正的梦工坊
11-19 930
Most Common American Idioms: Part 16
fontcustom.css,GitHub - FontCustom/fontcustom: Generate custom icon webfonts from the comfort of the...
weixin_39941859的博客
08-04 212
Font CustomIcon fonts from the command line.Generate cross-browser icon fonts and supporting files (@font-face CSS, etc.)from a collection of SVGs(example).InstallationRequires Ruby 1.9.3+, WOFF2, Fo...
PHP7函数大全（4553个函数）
huidaoli
05-13 3166
a 函数说明 abs 绝对值 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 addcslashes 以 C 语言风格使用反斜线转义字符串中的字符 addslashes 使用反斜线引用字符串 apache_child_terminate 在本次请求结束后终止 apache 子进程 apache_getenv 获取 Apache subprocess_env 变量 ...
1.4. Technical Investigation
mounter625的专栏
10-20 534
1.4. Technical Investigation The first section of this chapter introduced some good investigation practices. Good investigation practices lay the groundwork for efficient problem investigation and re...
英语-四级作文常用名言和谚语.doc
10-11
23. "Different strokes for different folks." - 人各有志，每个人都有自己的生活方式。 24. "An old man is treasure of a family." - 家有一老如有一宝，老年人的经验和智慧是家庭的宝贵财富。 25. "He that ...
基于创意序列学习的艺术风格学习与绘制系统.pdf
12-16
艺术创作系统 called A4 (AI-assisted Artistic Creation System) is proposed, which innovatively serves non-photorealistic rendering by automatically generating strokes in a specific artist's style....
Write a passage to describe a photo: Use different descriptive methods;
05-21
Here is an example passage using different descriptive methods: This photo captures a serene scene of a beautiful sunset over a tranquil lake. The sky is painted with strokes of pink and orange hues...
网球比赛YOLO视觉分析.zip
01-07
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【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）
01-07
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。
Android多线程下载
01-07
源码地址： https://pan.quark.cn/s/dcbecb73e50d M3U8-Downloader-Build Release Download M3U8-Downloader 直接下载 M3U8-Downloader是基于Electron框架开发的一款可以下载、播放HLS视频流的APP，功能特点如下： 流程原理图 -- -- 官网 M3U8-Downloader 官网 QQ交流群：341972319 点我加QQ交流群 获取M3U8视频地址 在chrome浏览器打开视频网页，按下F12,页签点击到Network页面，在Filter框里输入"m3u8",然后按F5刷新页面，如果网页里的视频使用的是HLS源，就可以在这里捕获到视频流地址，然后选中右键 Copy -> Copy Link Address. 提供m3u8源地址，下载并无损转码Mp4文件 自定义头添加-视频教程 下载可执行包 [推荐] 蓝奏下载 Windows 、Linux、MacOS 下载 下载 Releases下载 运行源码 NodeJS开发环境搭建 安装NodeJs最新版，NodeJs Download Clone 代码 在任意文件夹下新建一个文件夹存放代码，并执行以下命令 Yarn 环境安装 Package 依赖安装 运行M3U8-Downloader 打包发布 Enjoy it 赞赏 赞赏链接
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
最新发布
01-07
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4，采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的估算，进而完成无传感器矢量控制（FOC）。同时，研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证（可能使用Simulink）以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试，旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化；③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习，有条件者应在实验平台上进行验证，重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
QSPI协议解析包(基于PulseView软件使用)
01-07
1. 在PulseView软件中，可用于解析QSPI协议 2. 当前作者只验证过QSPI的4线写指令、单线读指令，其他指令暂未验证。
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
01-07
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
private string RecognizeText() { using (MemoryStream ms = new MemoryStream()) { theInkCanvas.Strokes.Save(ms); var ink = new Ink(); ink.Load(ms.ToArray()); using (RecognizerContext context = new RecognizerContext()) { if (ink.Strokes.Count > 0) { context.Strokes = ink.Strokes; RecognitionStatus status; Console.WriteLine(context.Factoid); var result = context.Recognize(out status); if (status == RecognitionStatus.NoError) return result.TopString; else return ""; } else { return null; } } } }这个怎么能将避免将数字识别成别的?
06-25
<think>我们正在讨论如何提高C#InkRecognizer的数字识别准确性，避免将数字误识别为其他字符。用户的问题：C#InkRecognizer在数字识别时出现错误，如何提高数字识别准确性？思路：1.了解InkRecognizer的基本使用和限制。2.分析可能影响识别准确性的因素（如书写质量、识别器设置等）。3.提出具体的改进方法（如预处理、后处理、选择更好的识别器、训练自定义识别器等）。4.提供代码示例（如果需要）。注意：InkRecognizer是用于手写识别的类，在System.Windows.Ink命名空间（WPF应用程序中）。可能的原因和解决方案：1.书写质量：用户书写不规范可能导致识别错误。可以引导用户规范书写。2.识别器设置：可以尝试设置识别器的属性，比如Factoid（事实框）来指定识别类型（例如数字）。3.使用多个识别器：结合多个识别器的结果，或者使用投票机制。4.后处理：对识别结果进行校验和纠正（例如，如果识别出的字符不是数字，则根据上下文或规则进行修正）。5.使用自定义识别器：如果有大量样本，可以训练自定义识别器（但这可能需要额外的工具和资源）。6.预处理：对墨迹数据进行预处理，比如平滑、去除噪声等。具体步骤：一、使用Factoid提高准确性通过设置Factoid为"Number"，可以告诉识别器我们期望的是数字，从而提升数字识别的准确率。示例代码：```csharpusingSystem.Windows.Ink;//假设有一个InkCanvas控件，名为inkCanvasvarstrokes=inkCanvas.Strokes;if(strokes.Count>0){using(varrecognizer=newRecognizer()){varrecoContext=recognizer.CreateRecognizerContext();//设置Factoid为NumberrecoContext.Factoid="Number";recoContext.Strokes=strokes;RecognitionStatusstatus;varresults=recoContext.Recognize(outstatus);if(status==RecognitionStatus.Success&&results!=null&&results.Count>0){stringrecognizedText=results[0].TopString;//使用recognizedText}}}```二、墨迹预处理在识别前，可以对墨迹进行平滑处理，减少抖动。可以使用StrokeCollection的平滑方法。示例代码：```csharp//平滑处理StrokeCollectionsmoothedStrokes=newStrokeCollection();foreach(StrokestrokeininkCanvas.Strokes){//使用平滑算法，例如拟合曲线或平均滤波StrokesmoothedStroke=stroke.Clone();smoothedStroke.Smooth();smoothedStrokes.Add(smoothedStroke);}//然后使用smoothedStrokes进行识别```三、后处理识别结果可能是多个候选，我们可以检查候选结果，如果第一个结果不是数字，则检查后续候选结果中是否有数字。示例代码：```csharp//在识别后，处理多个候选结果if(results!=null&&results.Count>0){stringbestCandidate=null;//遍历候选结果，寻找一个完全由数字组成的字符串for(inti=0;i<results.Count;i++){stringcandidate=results[i].TopString;if(System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(candidate,"^[0-9]+$")){bestCandidate=candidate;break;}}//如果没有找到纯数字的候选，可以使用第一个候选，或者进行其他处理if(bestCandidate==null){bestCandidate=results[0].TopString;}//使用bestCandidate}```四、使用更高级的识别引擎考虑使用Windows10及以上版本中的Windows.Media.Ocr命名空间下的OCR功能，或者使用第三方OCR库（如Tesseract）专门用于数字识别。五、用户书写规范在界面上提供数字书写的示例，引导用户按照规范书写（例如，数字0和字母O的区别，1和7的区分等）。六、多次识别取最优可以多次收集用户的输入（比如要求用户书写两次），然后比较两次的识别结果，如果一致则采用，否则提示用户重新输入。七、使用数字专用识别器如果有条件，可以开发或使用专门针对数字训练的识别器。总结：提高数字识别准确性的方法包括设置Factoid、墨迹预处理、后处理以及结合多种识别策略。根据应用场景选择合适的方法。注意：以上代码示例是基于WPF的InkCanvas和InkRecognizer，如果使用其他平台（如UWP），API可能有所不同。相关问题：1.如何设置InkRecognizer的Factoid属性以优化数字识别？2.在C#中如何对墨迹进行平滑处理？3.如何使用后处理技术纠正识别错误？4.是否有专门用于数字识别的第三方库推荐？5.如何训练自定义的手写数字识别器？</think>### 提高 C# InkRecognizer 数字识别准确性的方法 在 C# 中使用 InkRecognizer 时，数字识别错误通常由书写质量、识别器配置或墨迹处理方式引起。以下是系统性解决方案： #### 一、优化书写输入 1. **规范书写区域** - 使用 `InkCanvas` 控件时设置网格线辅助定位： ```csharp inkCanvas.DefaultDrawingAttributes.Height = 5; // 笔迹粗细 inkCanvas.DefaultDrawingAttributes.Width = 5; inkCanvas.Background = new DrawingBrush(new Grid()) { Viewport = new Rect(0,0,20,20) }; // 添加背景网格 ``` - 提示用户书写时**填满单元格**（如将数字高度控制在 15-20 像素） 2. **约束输入类型** 通过 `RecognitionMasks` 限制识别范围： ```csharp recognizerContext.RecognitionMasks = RecognitionMasks.Character | RecognitionMasks.Digit; ``` #### 二、配置识别器参数 1. **设置 Factoid 约束** 强制识别器专注数字： ```csharp using (RecognizerContext context = new RecognizerContext()) { context.Factoid = "Number"; // 关键配置 context.Strokes = inkCanvas.Strokes; RecognitionStatus status; RecognitionResult result = context.Recognize(out status); string recognizedText = result.TopString; } ``` 2. **调整识别超时** 避免快速书写导致的识别不全： ```csharp recognizerContext.EndInkInputTimeout = 1000; // 延长等待时间(ms) ``` #### 三、墨迹预处理 1. **平滑笔迹** 减少手抖影响： ```csharp foreach (Stroke stroke in inkCanvas.Strokes) { stroke.Smooth(); // 默认使用CurveFitting平滑算法 } ``` 2. **去除孤立点** 删除干扰噪点： ```csharp var validStrokes = inkCanvas.Strokes.Where(s => s.StylusPoints.Count > 3); inkCanvas.Strokes = new StrokeCollection(validStrokes); ``` #### 四、后处理校验 1. **候选结果过滤** 检查识别结果的备选方案： ```csharp foreach (RecognitionResult result in results) { if (int.TryParse(result.TopString, out _)) { return result.TopString; // 优先返回数字结果 } } ``` 2. **正则表达式验证** 强制结果符合数字格式： ```csharp string filtered = Regex.Replace(recognizedText, @"[^\d]", ""); ``` #### 五、替代方案（当内置识别器不足时） 1. **使用 Tesseract OCR** 安装 `Tesseract` NuGet 包： ```csharp using (var engine = new TesseractEngine("./tessdata", "eng", EngineMode.Default)) { engine.SetVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789"); // 白名单 using (var img = Pix.LoadFromMemory(inkCanvas.ToBitmap())) using (var page = engine.Process(img)) { string text = page.GetText(); } } ``` 2. **集成机器学习模型** 使用 ML.NET 训练数字分类模型： ```csharp var pipeline = mlContext.Transforms .ConvertToImage(28, 28, "Features") .Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers .ImageClassification(featureColumnName: "Features")); ``` > **关键建议**：当识别关键数字（如金额、验证码）时，建议**二次确认机制**——显示识别结果并让用户手动确认[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何实现 InkCanvas 的实时笔迹预览与识别反馈？ 2. Tesseract OCR 在 C# 中处理手写数字的最佳实践是什么？ 3. 怎样为特定用户训练个性化的手写识别模型？ 4. WPF 与 UWP 平台的 InkRecognizer 有何差异？ 5. 如何优化墨迹数据存储以减少识别延迟？ [^1]: 微软官方文档建议对关键数据输入增加用户确认环节，参见《Ink Recognition Best Practices》。
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