己知点坐标和半径R,求每隔45度半径与同心圆交汇的坐标

绘制同心圆坐标
本文介绍了一个使用JavaScript绘制多个同心圆并计算每隔45度角处坐标的方法。通过一个具体示例展示了如何设置HTML页面,并利用JavaScript计算不同半径下圆周上的坐标点,最后将这些点绘制在页面上。

需求如下图

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
    <title>javascript己知点坐标和半径R,求每隔45度半径与同心圆交汇的坐标</title>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
    <style>
        span {
            position: absolute;
            color: red;
            font-weight:bold;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <script>
        var showCircle = function () {
            var PI = Math.PI;
            return {
                draw: function (r, _x, _y) {
                    var x, y;
                    var _pt = [];
                    for (var i = 0; i < 360; i += 45) {
                        x = Math.cos(PI / 180 * i) * r + _x;
                        y = Math.sin(PI / 180 * i) * r + _y;
                        var O = document.createElement('span');
                        O.appendChild(document.createTextNode('.'));
                        document.body.appendChild(O);
                        O.style.left = x + 'px';
                        O.style.top = y + 'px';
                        let pt = { x, y };
                        _pt.push(pt);
                    }
                    Points.push(_pt);
                    
                }                
            }
            
        }();
        var Points = [];
        for (let r = 80; r < 200; r+=20){
            showCircle.draw(r, 200, 200);
        }     
        console.log(Points);
    </script>
</body>
</html>

转载于:https://www.cnblogs.com/zzws/p/8824783.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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