WPF Multi-Touch 开发:Windows 7 安装多点触屏模拟器,详情请参考cnblog
2021-09-13 14:27:34 7.31MB Multi-Touch 多点触控 多点触摸 WIN7
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Bubbleplot 生成一个散点图,可以实现多达 6 维数据的可视化。 用于显示数据的维度包括 X、Y 和 Z 坐标、标记大小、颜色和形状。 数据类型可以是数字或分类(或字符串)。 您还可以使用文本注释标记每个点此功能与 clickableLegend 配合得非常好,允许您突出显示或隐藏/显示气泡图中的点组。 用法: 气泡图(x,y,z,siz,col,形状) 绘制 3D 气泡图。 请参阅下面的输入参数说明。 气泡图(x,y,[],大小,col,形状) 绘制二维气泡图。 气泡图(...,文本数组) 允许您传入字符串元胞数组以注释每个点在情节上。 默认情况下,字符串也显示为文本标签存储在线条对象的 UserData 属性中气泡图(...,textarray,'ShowText',假) 不会在屏幕上显示文本,但会将其存储在用户中数据属性。 这在创建自定义数据提示时很有用。 [hLine, h
2021-09-10 17:35:45 514KB matlab
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效果图:https://blog.csdn.net/qq_36749728/article/details/120015004
2021-09-03 20:04:52 33.94MB 任务点赞源码 点赞源码
2个C语言编写的鼠标连点成品源代码 可直接编译
2021-09-03 17:26:28 49.63MB c c++ 鼠标连点 鼠标连点器
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神策数据:iOS全埋点技术白皮书
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影响地面三维激光扫描点云精度的因素有很多, 它们共同存在且交互影响, 研究各因素及其交互作用对点云数量、点云反射强度和点云标准偏差的影响有利于有效地提高地面点云精度。选择目标物的颜色、粗糙度、距离作为研究对象, 利用多因素方差分析法、多元线性回归分析法, 分析了各因素及其交互作用影响的显著性, 并拟合了点云标准偏差和点云反射强度的回归方程。研究结果表明:目标物距离对点云数量的影响较大, 5 m距离的点云数量约是30 m距离的40倍, 距离与点云数量成反比; 目标物颜色对点云反射强度的影响较大, 白色最大点云强度可达0.54, 而黑色只有0.18, 点云反射强度从大到小为白色、绿色、蓝色、红色、黑色; 目标物距离对地面三维激光扫描点云标准偏差影响最大, 30 m距离的点云标准偏差是5 m距离的3倍左右, 颜色次之, 粗糙度的影响不明显, 点云标准偏差与点云反射强度具有幂函数关系。
2021-08-23 19:36:35 3.15MB 遥感 地面三维 点云数量 点云反射
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三维点云是物理世界的三维数据表达形式,其应用日益广泛,如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作,PointNet++是对PointNet的改进技术。作为点云处理深度学习方法的里程碑工作,启发了很多后续研究。 本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括:  (1)提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法; (2)在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试; (3)详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节,并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。 需要学习TensorFlow版PointNet++的学员可前往本人推出了课程《PointNet++点云处理TensorFlow版》
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DRIVE数据集的关键点的groundtruth,这是荷兰的一个团队标记的,是广泛流传的一个.其涉及到的算法主要有MICCAI的论文Multi-task那篇,BICROS算法等. 注意:这里只有点的坐标以及一位专家的手动分割图,想要原图的话去我的另一个资源里找,谢谢~
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C++实现三维空间中点到点、点到直线、点到平面的距离计算。
2021-08-20 09:05:00 328KB C++ 解释几何
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张彬,熊传兵.基于体素下采样和关键点提取的点云自动配准[J].激光与光电子学进展,2020,57(04) 没积分可以百度云下载,点个赞就好 链接:https://pan.baidu.com/s/1aDOsrKN1pPNqnWXQlCdWIQ 提取码:c8x9
2021-08-09 15:06:22 9.19MB pcl 点云处理 双目视觉
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