quiverwcolorbar 通过根据矢量幅度为箭头分配颜色，为原始 quiver 函数添加了功能。 相应的颜色条跨越数据集的最小值和最大值，或者可以由用户指定。 对颜色条边界的任何更改都会相应地更改矢量颜色。 句法： quiverwcolorbar(x,y,u,v,scale,'bounds',[colormin colormax]) 输入： x, y: 向量位置u、v：矢量方向（东西、南北） scale：用于设置向量长度的标量值'bounds'：用于指定颜色条轴最小值和最大值的可选设置 例子： x = rand(1,50).*100; y = rand(1,50).*100; u = rand(1,50) .* 10; v = rand(1,50) .* 10; 规模= 0; 数字; quiverwcolorbar(x',y',u',v',scale); ％相比于： 数字; qu

从文件中读取顶点着色器、片元着色器，用于读取着色器的代码readShaderSource()提供。它读取着色器文本文件并返回一个字符串数组，其中每个字符串是文件中的一行文本。然后根据读入的行数确定该数组的大小

使用openGL API glGetShaderInfoLog函数获取着色器编译错误信息

WerchPowell着色算法的代码：着色法的贪心策略是，在相容的情况下优先安排度数大的活动。每安排一个活动，下一颜色就不用考虑涂色过的点以及和它的边了，涂第一个颜色时如果把尽可能多的边去掉，下一个颜色时就更有可能将更多的点涂成同一个颜色。

一、问题描述 设计地图着色软件，对江西地图中11个地级市进行着色，要求相邻地级市使用不同的颜色，并保证使用的颜色最少。 二、基本要求 1.地图采用图型数据结构，每个地级市为一个节点，边表示对应的两个地级市相邻。 2.设计着色算法，保证临接点不是同一种颜色。 3.演示程序以用户和计算机的对话方式进行

着色_GAN 使用条件生成对抗网络进行灰度图像着色。 这是DCGAN的PyTorch实现，如论文“中所述 先决条件 Python 3.6 火炬 方法 在传统GAN中，发生器的输入是随机产生的噪声数据z。 但是，由于其输入的性质，该方法不适用于自动着色问题。 必须修改发生器，以接受灰度图像作为输入而不是噪声。 通过使用称为的GAN变体解决了此问题。 由于没有引入噪声，因此将生成器的输入视为零噪声，而将灰阶输入作为先验： 鉴别器从生成器和原始数据中获取彩色图像，并以灰度输入作为条件，并试图分辨出哪对包含真正的彩色图像： 网络架构 生成器的体系结构受U-Net的启发：模型的体系结构是对称的，具有n个编码单元和n个解码单元。 为了区分，我们使用类似的架构作为基线收缩路径。 数据集 我们使用CIFAR-10数据集。 要培养对fulldataset模式，下载数据集。 参考 使用GAN进行图像着

物质编辑 基于Three.js，WebGL和Vue.js的材质和着色器编辑器

地图着色问题 ，包含源代码，设计思路，设计结构

unity3d outline shader 模型描边 边框着色器插件

取消旧版 快速入门：使用DeOldify（免费！）的最简单方法是在此处： DeOldify图像着色的最高级版本仅在此处可用。 免费尝试一些图片！ 图片（艺术） | 视频 NEW使用默认的图像着色器（又称“艺术”）有麻烦吗？ 请尝试以下“稳定”的方法。 它通常不会产生像“艺术”一样有趣的颜色，但是毛刺明显减少了。 图像（稳定） 老爱尔兰在Colour的John Breslin的视频教程表格中提供了有关如何使用上述Colabs的说明。 这很棒！ 点击下面的视频图像观看。 在获取更多更新 。 目录 关于DeOldify 简而言之，该项目的任务是对旧图像和胶片进行着色和还原。 我们将详细介绍一些细节，但首先让我们看一些漂亮的图片和视频！ DeOldify中令人兴奋的新东西 毛刺和伪像几乎被完全消除 更好的皮肤（更少的僵​​尸） 更详细，更真实的渲染 更少的“蓝色偏见” 视频-实际