gesture

手势识别Tkinter实现

proc gesture_init {w} {
    bind $w <1>               "gesture_start $w %x %y"
    bind $w <B1-Motion>       "gesture_move $w %x %y"
    bind $w <ButtonRelease-1> "gesture_end $w"
 }

 proc gesture_start {w x y} {
    global $w.GestureX $w.GestureY $w.Dirs
    set $w.GestureX $x
    set $w.GestureY $y
    set $w.Dirs ""
 }

 proc gesture_move {w x y} {
    global $w.GestureX $w.GestureY $w.Dirs
    set dx [expr {$x-[set $w.GestureX]}]
    set dy [expr {$y-[set $w.GestureY]}]
    if {abs($dx)+abs($dy) < 20} return
    if {[expr {abs(abs($dx)-abs($dy))}] < 10} return
    set dir [expr {abs($dx) > abs($dy) ? ($dx>0?"R":"L") : ($dy>0?"D":"U")}]
    if {$dir != [lindex [set $w.Dirs] end]} {
        lappend $w.Dirs $dir
    }
    $w create line [set $w.GestureX] [set $w.GestureY] $x $y -tags GESTURE
    set $w.GestureX $x
    set $w.GestureY $y
 }

 proc gesture_end {w} {
    global $w.Dirs
    $w delete GESTURE
    puts [set $w.Dirs]
 }

 pack [label .l -textvariable .c.Dirs] -fill both
 pack [canvas .c] -fill both -expand 1
 gesture_init .c

转载于:https://www.cnblogs.com/greencolor/archive/2011/08/26/2154238.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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