用以使solidworks 可以绘制符合国标的焊件 sw2007-2010可用

STL 模型是通过将实体模型曲面细分为三角形而获得的。 镶嵌的精度由弦误差控制，弦误差是镶嵌模型与原始实体模型之间的最大形状差异。 细分实体模型所需的三角形数量是可接受的弦误差和零件几何复杂性的函数。 在 STL 文件创建过程中生成的大量三角形可能会影响对模型进行切片以及随后为每个切片创建轮廓所需的时间。 制造所需的切片数量通常来自用户指定的层厚度和零件构建方向。 STL文件中定义的三角形面必须由每个切片进行切片，并且必须为每个切片构造轮廓； 因此，算法的效率在切片和轮廓创建所需的时间中起着巨大的作用。 为了减少切片时间，本文提出了一种具有高效轮廓构造的改进切片算法。该方法具有高效、健壮性和自动识别内外轮廓的能力等重要特点。

建筑物面数据shp格式，,CGCS2000坐标系，包含建筑面要素和楼层信息，可在arcgis打开，编辑

5.6 图像间的欧氏距离计算 根据每个图形返回的向量，可计算两个图形向量之间的距离，该距离称为图像的欧 式距离。欧式距离算法的核心是：设图像矩阵有 n 个元素（n个像素点），用 n个元素 值(x1，x2，...，xn)组成该图像的特征组（像素点矩阵中所有的像素点），特征组形 成了 n维空间（欧式距离就是针对多维空间的），特征组中的特征码（每一个像素点） 构成了每一维的数值，就是 x1（第一个像素点）对应一维，x2（第二个像素点）对应二 维，. . .，xn（第 n个像素点）对应 n维。在 n维空间下，两个图像矩阵各形成了一 个点，然后利用数学上的欧式距离公式计算这两个点之间的距离，距离最小者就是最匹 配的图像。 欧式距离公式： 点 A = （x1, x2, ... , xn）； 点 B = （y1, y2, ... , yn）； AB^2 = (x1-y1)^2+(x2-y2)^2+...+(xn-yn)^2； AB就是所求的 A，B两个多维空间中的点之间的距离 [16] 。效果如图 5-13所示：

获取图形边缘轮廓，将轮廓图形n等分，并求出n边凹多边形内角，通过骨料计算公式计算骨料的棱角指数AI。 可以参考博客 https://blog.csdn.net/weixin_45633089/article/details/123155140

在分析火焰图像特性的基础上,论述了一种基于面积阈值和集合运算轮廓提取的方法,并结合火焰的图像特性进行火焰检测。该方法首先运用迭代阈值方法选取阈值,把灰度图像转化为二值图像,然后依据集合论的知识对连通区域进行运算,再依据面积阈值去除噪声,提取物体的轮廓,最后结合火焰的色彩分布特征进行火焰检测。实验表明:该方法具有较好的准确性、可靠性和鲁棒性。

用户友好的编辑框允许完整输入运动类型及其属性，以及凸轮及其从动件的特性。 下面是位移、速度和加速度的图表，以及凸轮轮廓和从动件的动画模拟。 我把我的代码放在这里是因为它帮助我个人更多地了解凸轮及其控制方程。 所以我在代码中添加了注释，希望能为机械专业的学生和新程序员提供帮助。

车辆特征提取(小波轮廓检测和Moracev焦点检测) 车辆特征提取(小波轮廓检测和Moracev焦点检测)

张开华ILF代码及文章，基于活动轮廓模型的，

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