pytorch-projection_sngan 使用光谱归一化和投影判别器的条件图像生成的Pytorch实现。 频谱归一化： : 投影判别器： : id 核心代码严格从迁移 该代码正在工作。 当前没有时间改进培训代码并进行更多的实验。 我会尽快做到的。

首先成像区域中与雷达距离相同的点，它们到雷达的时延是相同的，减去回波信号起始点的时间后，它们的时延仍然相同。以蓝色为例，假设图中的红点是点目标所在的位置，红色曲线为点目标的距离徙动曲线，当雷达运动到蓝色位置时刚好扫到点目标。取当前方位向距离升采样后回波数据，由于成像区域中与雷达距离相同的点，它们到回波信号采样起始点的时延是相同的，因此它们在升采样数据上的移动距离也是相同的。实现代码： ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Xc Lbb」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/jshdhhdhy/article/details/131563123

发现有人对智能家居方案感兴趣，我做了不少，但没做成这个行业，发表到这里，希望能帮助到其他人

用后向投影算法进行合成孔径成像，实现多个点目标成像

相移+格雷码，多频外差，代码（matlab c++） 单目结构光三维扫描 双目结构光三维扫描 相机标定，投影仪标定，系统标定 基本matlab版本相位编码与解码 基于c++版本相位编码与解码 这段代码主要是实现了相移+格雷码编码与解码以及三频四相编码与解码的功能。 ----一下内容来源于AI对源码的解读，仅供参考 首先，代码中包含了两个类：GrayCoding和MultiFrequency。GrayCoding类用于相移+格雷码编码与解码，MultiFrequency类用于三频四相编码与解码。 在GrayCoding类中，GenerateFringe函数用于生成相移+格雷码的条纹图像。代码中定义了一些变量，如条纹宽度P、相移步数N、图像分辨率Rows和Cols等。然后，通过嵌套循环生成四步相移的条纹图像，并保存为G1.bmp、G2.bmp、G3.bmp和G4.bmp。接着，生成格雷码的条纹图像，并保存为G5.bmp、G6.bmp、G7.bmp、G8.bmp、G9.bmp和G10.bmp。 SolvePhase函数用于解码相移+格雷码的条纹图像。首先，定义了一些变量，如phi、ph

全站仪格网因子设置在测绘生产中的应用较少,一般为了计算和施工方便,将其设置为1或关闭,但是当测区海拔较高或远离测区中央子午线或采用国家坐标系时,要正确的顾及格网因子,避免施工中不必要误差产生。文中从工程应用的角度,对全站仪格网因子误差产生、改正方法进行了系统研究。

matlab 矩阵数组应用之： 将图像通过矩阵表示，运用相位相关法或者投影法计算出两个图像矩阵之间的关联关系，最后将他们拼接成一个矩阵用于表示一张大图

【OpenGL】正交投影和透视投影矩阵（二） —— 结合OpenGL代码验证

高精度光学玻璃折射率是保证光学设计和成像质量的重要条件，主要由V 棱镜折射仪进行检测。在图像对准式V 棱镜折射仪中，用于对准的平行光管所成狭缝中的单线图像质量，直接影响折射率测量中的对准精度，尤其当单线与背景对比度不高时，会大大影响仪器的测量精度。提出一种自适应灰度拉伸和垂直投影相结合的图像增强算法,该方法能快速提取低对比度的单线图像。通过对比实验证明了本算法的有效性，将测角精度提高到了±1"，算法稳定测量重复性优于1×10-6，对提高测量光学玻璃折射率的精度有实际意义。

小弟我初学OpenGL，为了研究OpenGL的透视原理和图形点选、拖拽原理，摸索编写了此程序，希望能对此方面感兴趣的同道有所帮助。 使用说明： 1、单击左键可点选图形。 2、点选图形后，按住左键可拖拽图形。 3、点选图形后，Release左键，单击右键可改变图形的深度或还原视景体。 4、按住滚轮移动鼠标可旋转视景体。