上图包含4个点，用户可以在图像框架内拖动任何点，我想要用户绘制矩形的算法(逻辑)是有效的矩形或NOT。Rect应该是有效的SHAPE(梯形三角形，四边形)。什么可以是确定矩形是否为有效形状的最佳方法。以下形状无效 最佳答案 您想检查您的形状是否为四边形，尤其是凸四边形(查找concave和convex多边形)。对于您展示的两个问题，您可以使用两个测试:对于第一种情况，您只需检查两侧之间的内角是否大于180度，即您的多边形是否为凸面。为此，请检查此question在SO中。我不确定检查“凸性”是否能解决第二种情况。你应该试试。如果不是
每当我尝试运行我的iOS模拟器时，我都会收到该错误。所有模块都已安装，我的图片的文件路径是正确的，除了出现在我的模拟器中的错误外，我的IDE中没有抛出任何错误。错误图片如下。这是Login.js:importReact,{Component}from'react';import{StyleSheet,TextInput,Text,TouchableOpacity,KeyboardAvoidingView}from'react-native';classLoginextendsComponent{onButtonPress(){this.props.navigator.push({id:
我有一个非常基本的多边形，它是我游戏中Sprite的纹理，但是当我尝试从该纹理为Sprite创建物理体时，我收到此错误:2016-06-1908:25:21.707SpaceEscape[14677:5651144]PhysicsBody:Couldnotcreatephysicsbody.此外，该游戏使用了许多不同的简单多边形，对于一些可以创建physicsBody，但对于另一些会出现错误。funcsetPhysics(size:CGSize){self.physicsBody=SKPhysicsBody(texture:asteroidTexture,size:size)self.
我想知道判断一个Shape对象是否与另一个形状相交的最佳方法。目前，只要涉及与矩形相交的形状或反之，我的游戏中的碰撞检测就会得到解决。我遇到的问题是Shape类中的intersects()方法只能将Rectangle或Point作为参数，而不能将另一个Shape作为参数。有没有一种有效的方法来测试两个Shape对象是否以任何方式重叠？我尝试的一种方法是使用for循环生成点区域以测试它们是否在形状中，然后构建一个Point对象数组以发送到另一个形状进行测试，但这显着降低了我的帧率，因为所有不必要的比较。我在这里找了又找类似的东西，但没有找到任何东西。如果这是重复的，请提前道歉。
我正在从大量384x286黑白图像手动创建我的数据集。我加载这样的图像:x=[]forfinfiles:img=Image.open(f)img.load()data=np.asarray(img,dtype="int32")x.append(data)x=np.array(x)这导致x成为一个数组(num_samples,286,384)print(x.shape)=>(100,286,384)阅读keras文档并检查我的后端，我应该向卷积步骤提供一个由(行、列、channel)组成的input_shape因为我不知道样本大小，所以我希望作为输入大小传递，类似于(None,286,3
我有一个神经网络，来自一个tf.data数据生成器和一个tf.keras模型，如下(一个简化版——因为会太长):数据集=...tf.data.Dataset对象，使用next_x方法调用x_train迭代器的get_next对于next_y方法调用y_train迭代器的get_next。每个标签都是one-hot形式的(1,67)数组。图层:input_tensor=tf.keras.layers.Input(shape=(240,240,3))#dimofxoutput=tf.keras.layers.Flatten()(input_tensor)output=tf.keras.De
我正在Keras的函数式API(使用TensorFlow后端)中训练具有多个输出层的文本情感分类模型。根据Keras规范，该模型将Keras预处理API的hashing_trick()函数生成的Numpy散列值数组作为输入，并使用二进制单热标签的Numpy数组列表作为其目标用于训练具有多个输出的模型(请在此处查看fit()的文档:https://keras.io/models/model/)。这是模型，没有大部分预处理步骤:textual_features=hashing_utility(filtered_words)#Numpyarrayofhashedvalues(training
我最近开始在YouTube上关注SirajRaval的深度学习教程，但是当我尝试运行我的代码时出现错误。该代码来自他的系列文章“如何制作神经网络”的第二集。当我运行代码时出现错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\dpopp\Documents\MachineLearning\first_neural_net.py",line66,inneural_network.train(training_set_inputs,training_set_outputs,10000)File"C:\Users\dpopp\Documents\Ma
我在Tensorflow中收到以下警告:UserWarning:ConvertingsparseIndexedSlicestoadenseTensorofunknownshape。这可能会消耗大量内存。我得到这个的原因是:importtensorflowastf#Flattenbatchelementstorank-2tensorwhere1stmax_lengthrows#belongtofirstbatchelementandsoforthall_timesteps=tf.reshape(raw_output,[-1,n_dim])#(batch_size*max_length,n
我正在学习scikitlearn中的随机森林，作为一个例子，我想使用随机森林分类器进行文本分类，使用我自己的数据集。所以首先我用tfidf对文本进行矢量化并进行分类:fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10)classifier.fit(X_train,y_train)prediction=classifier.predict(X_test)当我运行分类时，我得到了这个:TypeError:Asparsematrixwaspassed
