选址与路径优化matlab代码STOMPSelfJoin 这是 STOMP 算法的 GPU 实现。 STOMP 将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。 您可以在 对于附加功能和更好的性能，您应该使用 环境 这个基础项目需要： 至少有 9.0 版的 CUDA 工具包可用。 还需要具有 CUDA 支持的 NVIDIA GPU。 您可以找到与 CUDA 兼容的 GPU 列表 目前使用 Makefile 在 linux 下构建。 应该在windows下编译，但未经测试。 用法 编辑生成文件 默认情况下支持 Volta，但如果需要，请根据 GPU 的计算能力设置 ARCH 的值。 “-gencode=arch=compute_code,code=sm_code”，其中代码对应于您希望添加的计算能力或架构。 确保 CUDA_DIRECTORY 对应于系统上安装 cuda 的位置。 这通常是 Linux 上的/usr/local/cuda-(VERSION)/ 此外，默认情况下，内核参数仅针对 volta 优化，如果您正在为 Pascal 或更早版本构建，请相应地调整 STOMP.cu 中

解压密码及视频演示：http://www.bilibili996.com/Course?id=4739103000210

南京禄口机场范围内的建筑轮廓模型（arcgis导出的wrl格式，可以用blender导入）

使用OpenCV编写一个程序，该程序完成在源图像中使用特殊颜色 直接标记出轮廓的任务。

整像素提取轮廓边缘，找到包围齿轮的点，最小二乘法计算圆心，找到齿顶圆。最后，计算齿根圆半径。在图中标记圆心，画出齿顶圆和齿根圆（Matlab实现）

主要为大家详细介绍了opencv提取轮廓大于某个阈值的图像，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

【建筑轮廓】-青岛建筑轮廓数据.zip

识别图像中图形的边界并勾勒轮廓

在分析传统主动轮廓模型的基本原理、数学表征及算法实现的基础上，针对其收敛于局部极小值和依赖初始位置选取方面存在的不足，提出了改进的主动轮廓模型。该模型通过对一阶连续性能量Econt的改进和增加外部约束能量Esand,使MRI图像边缘提取能够接近真实边缘且不依赖初始位置选取。通过脑部肿瘤边缘提取实验证实了该改进主动轮廓模型的有效性。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：车辆特征提取_小波轮廓检测_Moracev焦点检测_车辆检测_moracev_车辆识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员