Question

4. Запишите алгоритмы выделения и группировки объектов: Выделение объектов Группировка объектов​

Answer 1

Ответ:

Процесс выделения одного из нескольких элементов несложен. На панели инструментов выберите инструмент Указатель  , предназначенный для выделения объектов. После этого подведите указатель мыши к блоку, с которым вы хотите выполнить дальнейшие действия и щелкните на нем левой кнопкой мыши.

Для выделения нескольких объектов (фигуры) нажмите клавишу Ctrl или Shift и, не отпуская ее, щелкните на последующих выделяемых блоках. После выделения клавишу отпустите.

Чтобы сгруппировать (объединить несколько фигур), после их выделения откройте контекстное меню правой кнопки мыши от одного из выделенного объекта и выполните команду Фигура→Группировать.

При необходимости разгруппировать фигуры, выделите объект откройте меню Фигура→Группировать→Разгруппировать.

Если вы не хотите тратить время на настройку визуального оформления иллюстрации, воспользуйтесь одной из «цветовых тем», входящих в комплект поставки Microsoft Visio. Цветовые темы представляют собой наборы параметров оформления, таких как цвет заливки объектов и цвет соединительных линий, которые при выборе темы автоматически применяются ко всем элементам иллюстрации.

Для того чтобы использовать цветовую тему, нажмите кнопку Тема  , расположенную на панели инструментов Форматирование. При нажатии на эту кнопку, на экране открывается панель тем, на которой находится набор образцов цветового оформления.

Задание 6.В ранее выполненных блок-схемах (см. рис. 2.7., рис. 2.8.) выполните объединение (группирования) объектов. К блок-схемам примените цветовую тему. Сохраните. Выполнение этого задания изложено в теоретических сведениях.

 

Текстовые элементы в Microsoft Visio

Все текстовые элементы, используемые в Microsoft Visio, можно разделить на три группы:

· текстовые подписи к элементам – вводится в процессе создания или редактирования отдельных блоков иллюстрации и являются их составляющими частями. Сложные элементы, состоящих из нескольких объектов (например, графики), могут содержать несколько текстовых подписей. В зависимости от типа объекта, подписи могут располагаться прямо в его поле рядом;

· самостоятельные надписи (текстовые блоки) – существуют в виде отдельных элементов и могут быть перемещены или настроены независимо от остальных частей изображения. Надписи могут иметь достаточно большой объем;

· выносные элементы и комментарии – объекты этого типа специально предназначены для размещения подписей и «выносок», поясняющих значение других элементов. Выносные элементы имеют специальные органы управления, позволяющие оптимальным образом настроить отображение текста. Это отличает их от объектов других типов.

Объяснение:

Answer 2

Конечно, ниже приведены общие шаги для алгоритмов выделения и группировки объектов на изображении:

Алгоритм выделения объектов:

1. Загрузка изображения:

   • Загрузите изображение, на котором нужно выделить объекты.

2. Предобработка изображения:

   • Произведите предобработку изображения, такую как уменьшение шума, улучшение контраста или нормализация цветовых значений.

3. Выбор метода выделения:

   • Выберите подходящий метод выделения объектов, такой как пороговая обработка (thresholding), сегментация по цветам (color-based segmentation), краевая детекция (edge detection) или использование нейронных сетей для семантической сегментации.

4. Применение метода выделения:

   • Примените выбранный метод к предобработанному изображению для выделения объектов.

5. Постобработка:

   • Произведите постобработку результатов, чтобы удалить мелкие объекты, заполнить дыры в объектах или объединить близко расположенные объекты.

Алгоритм группировки объектов:

1. Выделение объектов:

   • Примените алгоритм выделения объектов, чтобы получить отдельные объекты на изображении.

2. Извлечение признаков:

   • Для каждого объекта извлеките характеристики (признаки) объекта, такие как размер, форма, цвет и текстура.

3. Выбор метода группировки:

   • Выберите метод группировки, такой как иерархическая кластеризация, метод k-средних (k-means), или метод DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise).

4. Применение метода группировки:

   • Примените выбранный метод группировки к признакам объектов, чтобы объединить объекты в группы на основе их характеристик.

5. Визуализация результатов:

   • Визуализируйте результаты, например, путем отображения групп объектов разными цветами или метками на исходном изображении.

Помните, что выбор метода выделения и группировки объектов зависит от конкретной задачи и характеристик данных.