使用双缓冲机制绘制中心位于窗口客户区中心的立方体线框模型，使用方向键旋转立方体，观察立方体的三维形状。

利用opencv接口库函数和相关定位球体算法,完成通过摄像头实时定位视频流中的球体运动轨迹

1、可将抽奖结果进行保存实时下载到 excel 中；2、已抽取人员不在参与抽取，抽中的人员不在现场可以重新抽取；3、刷新或者关掉服务器，会保存当前已抽取的数据，不会进行数据重置，只有点击界面上的重置按钮，才能重置抽奖数据； 4、每次抽取的奖品数目可配置；5、抽取完所有奖品后还可以继续抽取特别奖(例如：现在抽取红包，追加的奖品等)，此时默认一次抽取一个。

用MATLAB画三维球体、半球体、圆柱、山峰等图像，源代码，可直接运行

支持如下： （1）opengl es绘制三角形拼成球体 （2）图片作为纹理映射到整个球面上 （3）双点触控缩放球体 （4）拖动旋转球体

在黑洞的表面（甚至地平线）附近，以平方小单位为单位（以及一些转换为量子位）具有最大的信息密度。 同样，我们的想象力是我们可以绘制到电模式中最密集的视觉皮层层上的所有可能事物的集合。 更大的层具有更多的神经元来处理这些可能性。 黑洞皮层是一种视觉皮层，其神经元层的密度类似于从黑洞到不同半径的密度。 我们认为，我们的眼睛所看到的是想象力，是最密集和最小的一层。 递归外部的SphereSurfaces具有更多的神经元，更多的表面积，但密度更低，因为它最终必须缩减尺寸以简化高级构想，例如10000个Wikipedia页面名称覆盖了世界的大部分地区。 我们可以将Wikipedia看作是大脑上方的一层，它是一个大的SphereSurface表面积（一个数十亿个大脑分层的大脑皮层）和一个很小的（10000个最重要的页面）密度。

mapbox-gl+Three.js实现三维球体专题图，3D气泡图、动画效果、轻量级！

首先正演出重力异常曲线，再分别加上5%，10%，20%的噪声，通过重力异常曲线用最小二乘法反演出地下球体的半径，埋深以及重力密度。

GDI绘制立方体圆矩形，基础知识

针对不均匀光照条件下球体识别误检率问题。充分利用球体的颜色和形状信息。对彩色图像经过图像增强预处理后，通过基于HSV彩色空间模型阈值分割的方法，对球体颜色进行识别。将图像转为灰度图像后，通过自适应阈值分割的方法有效地去除了不均匀光照条件对图像分割的影响。在使用Candy边缘检测算法对边缘进行提取后通过基于霍夫变换找圆的方法找出球体的圆。最终经过两个先验信息特征量的交叉匹配，确定目标球体。实验表明该算法有效提升了不均匀光照条件下球体目标识别的准确率。