开发环境：vs2022
halcon 23.0.5
海康提供的类；MVCamera.cs
实例化海康提供的类，获取图像，然后在halcon 中实现模板匹配。
自己做一个test.shm模板存储在debug文档中，就可以实现模板匹配。
【核心代码】
1.定义相机对象，可以实现图像缩放平移，有些smartwindow 不稳定，可以换成Hwindcontrol控件显示
public Form1()
{
InitializeComponent();
hwindow = hSmartWindowControl1.HalconWindow;//初始化窗口变量s
w_width = hSmartWindowControl1.Size.Width;
w_height = hSmartWindowControl1.Size.Height;
this.MouseWheel = new System.W
2024-06-27 16:29:55
28.4MB
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基于0.15 μm栅长GaAs E-PHEMT工艺，设计了一款可应用于X波段和Ku波段的宽带高效率功率放大器。针对二次谐波会明显降低功率放大器效率的问题，采用四分之一波长微带线组成输出端偏置网络，将二次谐波短接到地，有效地提高了功率附加效率；通过分析匹配网络级数对宽带匹配的影响，输出匹配电路采用电容微带线组成的两级电抗网络实现低Q值匹配，拓展了电路的宽带特性。测试结果表明，该放大器在9~15 GHz工作频率内，连续波饱和输出功率大于28 dBm，功率附加效率为35%～45%，功率回退至19 dBm下时，IMD3小于-34 dBc，该MMIC尺寸为2.34 mm*1.25 mm。
2024-06-24 09:04:08
1.88MB
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使用基于PyTorch框架的LSTM（长短期记忆）网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务，包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型，该模型能够理解并比较两段文本的含义，判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤，包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估
2024-06-17 11:55:22
2.35MB
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this function works on two grayscale, two binary, or two color images. For color images, the number of color planes must match (i.e., size(img1,3) must match size(img2,3).
2024-06-07 09:49:59
2KB
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import cv2 as cv
def ORB_Feature(img1, img2):
# 初始化ORB
orb = cv.ORB_create()
# 寻找关键点
kp1 = orb.detect(img1)
kp2 = orb.detect(img2)
# 计算描述符
kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1)
kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2)
# 画出关键点
outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1, outImage=None)
outimg2 = cv.drawKeypoints(img2, keypoints=kp2, outImage=None)
2024-06-03 16:11:38
8.13MB
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随机选取星图中的三个星体，匹配到星表中的数据，获得星体信息。为了便于可视化，该程序也根据星表模拟了星图，标注匹配结果，在结果中显示星体ID
2024-06-03 10:55:24
3.22MB
本文实例讲述了JS实现的表格操作类。分享给大家供大家参考，具体如下：
运行效果截图如下：
点击此处查看在线演示。
具体代码如下：
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content=text/html; charset=gb2312>
<style type=text/css>*{font-size:14px}button{margin:3px}</style>
[removed]
var mytable=null,mytable2=null;
[removed]=funct
2024-05-24 11:41:37
64KB
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