private void InitializeGraph(ZedGraphControl zedGraphControl, string title, double yMin, double yMax) { DateTime dateTime = DateTime.UtcNow; double min = new XDate(dateTime.ToLocalTime()); GraphPane graphPane = zedGraphControl.GraphPane; graphPane.Title.Text = title; graphPane.Title.FontSpec.Family = "宋体"; graphPane.Title.FontSpec.Size = 20; graphPane.Title.FontSpec.FontColor = Color.Yellow; graphPane.XAxis.Title.Text = ""; graphPane.YAxis.Title.Text = "浓度值%"; graphPane.YAxis.Title.FontSpec.Size = 20; graphPane.YAxis.Title.IsOmitMag = true; graphPane.XAxis.Type = AxisType.Date; graphPane.XAxis.Scale.Format = "MM-dd HH:mm:ss"; graphPane.YAxis.Scale.Format = "F2"; graphPane.XAxis.Scale.Min = min; graphPane.YAxis.Scale.Min = yMin; graphPane.YAxis.Scale.Max = yMax; graphPane.IsAlignGrids = true; graphPane.Border.Color = Color.CornflowerBlue;// 外边框 graphPane.Fill = new Fill(Color.Black);// 设置黑色 graphPane.Chart.Fill = new Fill(Color.Black);// 设置曲线区域的矩形框的颜色 graphPane.Chart.Border.Color = Color.FromArgb(150, 150, 150);// 设置绘制曲线区域的矩形框的边框颜色 ConfigureAxis(graphPane.XAxis, Color.FromArgb(150, 150, 150));// 主刻度颜色 ConfigureAxis(graphPane.YAxis, Color.Yellow);// 主刻度颜色 zedGraphControl.IsEnableHZoom = true; zedGraphControl.IsEnableVZoom = true; zedGraphControl.IsEnableZoom = true; zedGraphControl.AxisChange(); zedGraphControl.Refresh(); } private void ConfigureAxis(Axis axis, Color color) { axis.MajorGrid.IsVisible = true; axis.MajorGrid.Color = Color.FromArgb(150, 150, 150); axis.MajorGrid.DashOn = 1f; 代码中的ZedGraph控件的图表中图格固定,但X轴上的时间移动

时间: 2025-07-07 16:45:54 浏览: 11
<think>嗯,用户想在ZedGraph控件中实现固定网格的同时让X轴的时间动态移动。首先,我需要理解这两个需求的具体含义。固定网格可能是指保持网格线的数量或者间隔不变,而动态移动X轴时间则意味着随着新数据的增加,X轴的时间标签能够自动滚动或更新,保持最新的时间在可视范围内。 我需要回忆一下ZedGraph的相关属性和方法。根据用户提供的引用,比如引用[2]提到横纵轴缩放控制,zgc.IsEnableHZoom = false可以禁止横向缩放,这可能和固定网格有关。引用[3]中的zgc.IsEnableHPan控制横向移动,如果设为false,可能禁止用户拖动,但用户需要动态移动,可能需要程序控制轴的滚动。 首先,固定网格可能需要设置X轴的最小值和最大值,并且禁止用户缩放和拖动。然后,动态移动时间轴可能需要定期更新X轴的范围,例如当新数据点到达时,将X轴的最大值设置为最新的时间,最小值相应地增加,保持时间窗口固定。例如,始终显示最近的一小时数据,这样每次新数据到来时,X轴的起始和结束时间都向前推移。 接下来,我需要考虑如何在代码中实现这一点。可能需要处理新数据添加的逻辑,每次添加数据后,计算新的X轴范围。例如,假设时间窗口是固定的,比如60秒,那么每次更新时,X轴的最大值是当前最新时间,最小值是最大值减去60秒。同时,可能需要设置X轴的MajorStep来固定网格的间隔,比如每10秒一个主刻度,这样网格线数量保持不变。 另外,需要注意ZedGraph的性能,频繁更新轴的范围可能会导致界面卡顿,所以需要合理控制更新的频率或者使用双缓冲等技术。参考引用[4]中的曲线生成方法,可能需要结合数据添加和轴范围调整的步骤。 还需要检查是否有相关的属性或事件可以绑定,比如数据添加的事件,自动触发X轴的调整。例如,在添加数据点后立即调用AxisChange()方法,然后手动设置X轴的范围。 可能遇到的挑战是如何确保在动态移动时,网格线保持固定数量,这需要正确设置刻度计算方式为线性或者手动指定MajorStep和MinorStep。如果使用时间轴,可能需要将X轴的Type设置为DateAsOrdinal或Date,并正确格式化时间标签。 总结步骤可能是:1. 禁用用户缩放和拖动;2. 设置X轴为时间格式;3. 固定网格的刻度间隔;4. 动态更新X轴范围以显示最新时间;5. 在添加数据时触发更新逻辑。</think>在ZedGraph中实现固定网格同时让X轴时间动态移动,可以通过以下步骤实现: ### 1. 基础配置 ```csharp // 获取图表面板引用 GraphPane myPane = zedGraphControl1.GraphPane; // 设置X轴为时间格式 myPane.XAxis.Type = AxisType.Date; myPane.XAxis.Scale.Format = "HH:mm:ss"; // 时间显示格式 // 禁止用户缩放和拖动(保持网格固定) zedGraphControl1.IsEnableHZoom = false; // 禁用横向缩放[^2] zedGraphControl1.IsEnableHPan = false; // 禁用横向拖动[^3] ``` ### 2. 固定网格设置 ```csharp // 手动设置网格间隔(示例:30秒一个主刻度) myPane.XAxis.Scale.MajorStep = 30; myPane.XAxis.Scale.MinorStep = 5; // 禁止自动计算刻度范围 myPane.XAxis.Scale.MinAuto = false; myPane.XAxis.Scale.MaxAuto = false; ``` ### 3. 动态移动实现 ```csharp // 数据更新时调用此方法 void UpdateXAxisRange(double newTime) { // 设置时间窗口长度(示例:显示最近5分钟) double windowLength = 300; // 单位:秒 // 更新X轴范围 myPane.XAxis.Scale.Min = newTime - windowLength; myPane.XAxis.Scale.Max = newTime; // 强制刷新显示 zedGraphControl1.AxisChange(); zedGraphControl1.Invalidate(); } // 示例数据添加(时间使用DateTime.ToOADate()转换为double) PointPairList points = new PointPairList(); points.Add(DateTime.Now.ToOADate(), 10); UpdateXAxisRange(DateTime.Now.ToOADate()); ``` ### 4. 定时刷新(可选) ```csharp // 使用Timer实现自动滚动 System.Windows.Forms.Timer timer = new System.Windows.Forms.Timer(); timer.Interval = 1000; // 1秒刷新 timer.Tick += (s, e) => { if(points.Count > 0) { UpdateXAxisRange(points[points.Count-1].X); } }; timer.Start(); ```
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改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片: img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像: gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点: # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量: # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵: # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张: # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

import torch from torch.utils.data import Dataset import cv2 import os import xml.etree.ElementTree as ET class ChessDataset(Dataset): def __init__(self, data_dir, transform=None): self.data_dir = data_dir self.transform = transform self.image_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(data_dir, "train")) if f.endswith(".jpg")] self.class_names = ["帅", "仕", "相", "俥", "傌", "炮", "兵", "将", "士", "象", "車", "马", "砲", "卒"] def __len__(self): return len(self.image_files) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.data_dir, "train", self.image_files[idx]) xml_path = os.path.join(self.data_dir, "annotations", self.image_files[idx].replace(".jpg", ".xml")) # 解析XML标注 tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() boxes, labels = [], [] for obj in root.findall("object"): cls_name = obj.find("name").text bndbox = obj.find("bounding box") xmin = int(bndbox.find("xmin").text) ymin = int(bndbox.find("ymin").text) xmax = int(bndbox.find("xmax").text) ymax = int(bndbox.find("ymax").text) boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax]) labels.append(self.class_names.index(cls_name)) # 加载图像 image = cv2.imread(img_path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 应用数据增强 if self.transform: transformed = self.transform(image=image, bboxes=boxes, class_labels=labels) image = transformed["image"] boxes = transformed["bboxes"] labels = transformed["class_labels"] # 转换为Tensor boxes = torch.as_tensor(boxes, dtype=torch.float32) labels = torch.as_tensor(labels, dtype=torch.int64) return image, boxes, labels 怎样导入图片集

def table_line(img, size=(512, 512), hprob=0.5, vprob=0.5, row=50, col=30, alph=15): sizew, sizeh = size inputBlob, fx, fy = letterbox_image(img[..., ::-1], (sizew, sizeh)) pred = model.predict(np.array([np.array(inputBlob) / 255.0])) pred = pred[0] vpred = pred[..., 1] > vprob ##竖线 hpred = pred[..., 0] > hprob ##横线 vpred = vpred.astype(int) hpred = hpred.astype(int) colboxes = get_table_line(vpred, axis=1, lineW=col) rowboxes = get_table_line(hpred, axis=0, lineW=row) ccolbox = [] crowlbox = [] if len(rowboxes) > 0: rowboxes = np.array(rowboxes) rowboxes[:, [0, 2]] = rowboxes[:, [0, 2]] / fx rowboxes[:, [1, 3]] = rowboxes[:, [1, 3]] / fy xmin = rowboxes[:, [0, 2]].min() xmax = rowboxes[:, [0, 2]].max() ymin = rowboxes[:, [1, 3]].min() ymax = rowboxes[:, [1, 3]].max() ccolbox = [[xmin, ymin, xmin, ymax], [xmax, ymin, xmax, ymax]] rowboxes = rowboxes.tolist() if len(colboxes) > 0: colboxes = np.array(colboxes) colboxes[:, [0, 2]] = colboxes[:, [0, 2]] / fx colboxes[:, [1, 3]] = colboxes[:, [1, 3]] / fy xmin = colboxes[:, [0, 2]].min() xmax = colboxes[:, [0, 2]].max() ymin = colboxes[:, [1, 3]].min() ymax = colboxes[:, [1, 3]].max() colboxes = colboxes.tolist() crowlbox = [[xmin, ymin, xmax, ymin], [xmin, ymax, xmax, ymax]] rowboxes += crowlbox colboxes += ccolbox rboxes_row_, rboxes_col_ = adjust_lines(rowboxes, colboxes, alph=alph) rowboxes += rboxes_row_ colboxes += rboxes_col_ nrow = len(rowboxes) ncol = len(colboxes) for i in range(nrow): for j in range(ncol): rowboxes[i] = line_to_line(rowboxes[i], colboxes[j], 10) colboxes[j] = line_to_line(colboxes[j], rowboxes[i], 10) return rowboxes, colboxes

import os import cv2 import numpy as np def gabor_kernel(ksize, sigma, gamma, lamda, alpha, psi): """ reference https://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma / gamma ymax = xmax = ksize // 2 # 9//2 xmin, ymin = -xmax, -ymax # print("xmin, ymin,xmin, ymin",xmin, ymin,ymax ,xmax) # X(第一个参数,横轴)的每一列一样, Y(第二个参数,纵轴)的每一行都一样 (y, x) = np.meshgrid(np.arange(ymin, ymax + 1), np.arange(xmin, xmax + 1)) # 生成网格点坐标矩阵 # print("y\n",y) # print("x\n",x) x_alpha = x * np.cos(alpha) + y * np.sin(alpha) y_alpha = -x * np.sin(alpha) + y * np.cos(alpha) print("x_alpha[0][0]", x_alpha[0][0], y_alpha[0][0]) exponent = np.exp(-.5 * (x_alpha ** 2 / sigma_x ** 2 + y_alpha ** 2 / sigma_y ** 2)) # print(exponent[0][0]) # print(x[0],y[0]) kernel = exponent * np.cos(2 * np.pi / lamda * x_alpha + psi) print(kernel) # print(kernel[0][0]) return kernel def gabor_filter(gray_img, ksize, sigma, gamma, lamda, psi): filters = [] for alpha in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4): print("alpha", alpha) kern = gabor_kernel(ksize=ksize, sigma=sigma, gamma=gamma, lamda=lamda, alpha=alpha, psi=psi) filters.append(kern) gabor_img = np.zeros(gray_img.shape, dtype=np.uint8) i = 0 for kern in filters: fimg = cv2.filter2D(gray_img, ddepth=cv2.CV_8U, kernel=kern) gabor_img = cv2.max(gabor_img, fimg) i += 1 p = 1.25 gabor_img = (gabor_img - np.min(gabor_img, axis=None)) ** p _max = np.max(gabor_img, axis=None) gabor_img = gabor_img / _max print(gabor_img) gabor_img = gabor_img * 255 return gabor_img.astype(dtype=np.uint8) def main(): dir_path = '7/' files = os.listdir(dir_path) for i in files: print(i) img = cv2.imread(dir_path + "/" + i) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gabor_img = gabor_filter(img_gray, ksize=9, sigma=1, gamma=0.5, lamda=5, psi=-np.pi / 2) Img_Name = "5/gabor/" + str(i) cv2.imwrite(Img_Name, gabor_img) main()

import os import xml.etree.ElementTree as ET # 定义类别顺序 categories = ['hat','nohat'] category_to_index = {category: index for index, category in enumerate(categories)} # 定义输入文件夹和输出文件夹 input_folder = r'f:\data\Annotations' # 替换为实际的XML文件夹路径 output_folder = r'f:\data\labels' # 替换为实际的输出TXT文件夹路径 # 确保输出文件夹存在 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 遍历输入文件夹中的所有XML文件 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.xml'): xml_path = os.path.join(input_folder, filename) # 解析XML文件 tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() # 提取图像的尺寸 size = root.find('size') width = int(size.find('width').text) height = int(size.find('height').text) # 存储name和对应的归一化坐标 objects = [] # 遍历XML中的object标签 for obj in root.findall('object'): name = obj.find('name').text if name in category_to_index: category_index = category_to_index[name] else: continue # 如果name不在指定类别中,跳过该object bndbox = obj.find('bndbox') xmin = int(bndbox.find('xmin').text) ymin = int(bndbox.find('ymin').text) xmax = int(bndbox.find('xmax').text) ymax = int(bndbox.find('ymax').text) # 转换为中心点坐标和宽高 x_center = (xmin + xmax) / 2.0 y_center = (ymin + ymax) / 2.0 w = xmax - xmin h = ymax - ymin # 归一化 x = x_center / width y = y_center / height w = w / width h = h / height objects.append(f"{category_index} {x} {y} {w} {h}") # 输出结果到对应的TXT文件 txt_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.txt' txt_path = os.path.join(output_folder, txt_filename) with open(txt_path, 'w') as f: for obj in objects: f.write(obj + '\n' ————————————————

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<think>嗯,用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先,我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2],延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题,尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存,再更新数据库,然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢? 用户可能已经知道延迟双删的基本思想,但需要更详细的步骤和注意事项。比如,为什么要延迟?延迟多久合适?这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法,但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来,我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先,第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富,涉及到多个层面的IT技术和管理机制,具体如下: 1. Asp.net技术框架:Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台,支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架,意味着它将利用这一技术平台的特性,比如丰富的类库、集成开发环境(IDE)支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件:TreeView是一种常用的Web控件,用于在网页上显示具有层次结构的数据,如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中,TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能,便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计:Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块,包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作,从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理:角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分,用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中,角色可以进行添加、编辑(修改角色名称)、删除以及上下移动(改变排列顺序)。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑:描述中详细说明了角色管理的操作步骤,如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除,提供了明确的用户交互流程,体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性:系统提供了默认的管理帐号和密码(均为51aspx),这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中,出于安全考虑,这些默认信息需要立即更改,并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构:文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分,比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理,Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件,Web.Config用于存储和配置应用程序的设置,DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件,表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理,我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块,具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率,还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时,该系统还遵循了一定的软件工程实践,如模块化设计和配置文件的使用,以保障系统的可维护性和可扩展性。