matlab开发-使用滑块进行三维图像旋转。图形用户界面已经被用来表示一个图像，并以三维形式围绕三个轴旋转该图像。

https://blog.csdn.net/qq_51658711/article/details/125115931 觉得代码不错的话可以下载一下这个图片自己跑一跑程序，就不消耗嘉然们的积分了。

三维图像边缘曲面模型交互式选择抽取算法.doc

使用该程序实现二维可见光图像的旋转，完成后采用双线性插值法来获得更加清晰的图像

3DModeling 基于2D图像的3D人体建模 所用语言：C++ 所用库：OpenGL, OpenCV 二维图片1：人体正面图 二维图片2：人体背面图 二维图片3：人体侧面图 图像处理生成标准图4（用于3D标准模型的纹理贴图）

本书主要介绍的用c语言实现的二维图形的基本变换的一些算法

matlab集成c代码 SeisCompletionGAN 构建一种对抗生成网络对有缺失的地震二维图像进行重建恢复。 代码环境 python 3.5.4 / Tensorflow 1.9.0 训练集 使用真实地震工区的地震segy格式数据，通过matlab进行读取，分割，得到了10万二维地震图片作为训练数据，5000作为测试数据。 预处理 将.mat数据通过Python转换为图片，并采用缺失道的处理，在输入网络前进行处理加速网络的收敛。 生成器/补全网络 将预处理完成的数据输入补全网络。补全网络如下 采用了白化操作——将输入数据分布变换到0均值，单位方差的分布，加速神经网络的收敛。 补全网络采用了一种编码-解码的结构，类似于自编码器，从最初为了之后的处理而降低分辨率，这样的操作可以降低存储空间和计算时间。 补全网络通过反卷积操作可以使图像在最初的降维后恢复原始的分辨率。 补全网络未采用池化操作来降低分辨率，只使用带步长的卷积操作来降低图像分辨率，相比池化能够在缺失区域产生不那么模糊的纹理。 补全网络采用均方误差作为生成器的损失。 使用加速模型的收敛，在一定程度缓解了梯度消失的问题。 激

本文是基于三维图像块匹配的去噪方法，是基础的学习。

人脸识别技术作为最重要的生物特征识别技术之一，可以利用每个人独一无 二的人脸特征来进行身份识别。在信息技术高度发达的现代社会，个人信息的鉴 别与保护已成为了重中之重。人脸识别技术以其高效性、准确性、非接触性等独 有的优点迅速成为了鉴别个人信息的重要技术手段。本文首先介绍了人脸识别技 术的研究背景与发展现状，然后具体介绍了四种经典的人脸识别方法，分别是主 成分分析、线性判别分析、局部保持投影和基于核的人脸识别方法。在学习了这 些经典方法后，本文改进了四种两维判别分析的人脸识别方法，解决了一些已有 方法的问题，这一部分是论文的主要研究内容：

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