{rsthemes} 安装 您可以使用以下方法从GitHub安装rsthemes： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " gadenbuie/rsthemes " ) 然后，使用以下命令安装随附的手工制作的主题： rsthemes :: install_rsthemes() 或者您可以安装主题以及另外一组基于 rsthemes :: install_rsthemes( include_base16 = TRUE ) 用法 rsthemes软件包包括用于探索主题的几个辅助功能。 # list installed themes rsthemes :: list_rsthemes() # Try all themes rsthemes :: try_rsthemes() # Try just the l

Three.js中的圣诞节水晶球 Xmas 2020复活节彩蛋，带有用Three.js制作的一些水晶球 入门 运行以下命令： npm install npm run start 然后在网络浏览器中打开 。 学分 基于 执照 麻省理工学院

matlab弹跳球代码弹球接触参数估计 此提交包含一组使用 Simulink、Simscape Multibody、Image Processing Toolbox 和 Computer Vision Toolbox 创建的模型。 关于模型：这些模型显示了一个工作流程，以找到可以模拟弹跳和碰撞球的真实行为的最佳接触参数。 以下步骤描述了工作流程： 记录球的轨迹 球轨迹后处理 使用 Simscape Multibody 构建物理模型 估计最佳接触参数以匹配真实轨迹 楷模 球跟踪 包含球轨迹跟踪模型 插值 包含MATLAB轨迹数据插值代码 ##ballDropParaEstimation 包含一个真实的物理模型来估计接触参数 ##ballWallCollision 包含球碰撞模型 产品要求： 模型使用以下 MathWorks 产品，均来自 R2019b 版本：1)MATLAB 2)Simulink 3)Simscape Multibody 4)Image Processing Toolbox 5)Computer Vision Toolbox 版权所有 2020 The MathWorks

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球跟踪 通过视频输入跟踪乒乓球并预测轨迹的软件。

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动机 球跟踪是一种现代技术，已经席卷了体育界。 包括网球、板球和乒乓球在内的各种运动都采用球跟踪和路径预测技术来增强观看体验和提高比赛质量，并协助裁判做出决定。 该项目使用 MATLAB 获取移动乒乓球的图像，并在指定时间内跟踪球的路径，并根据最近的轨迹预测其未来路径。 细节 a) 图像采集： 图像采集是通过为网络摄像头的视频输入连续拍摄 10 帧来完成的 b) 球分割： 通过首先删除图像中红色、绿色和蓝色分量都大于某个阈值限制的部分，从图像中分割出球，从而删除具有灰色和黑色阴影的部分。 然后该图像的红色部分被分离，形态学操作确保图像中剩下的唯一对象是球。 图像被转换为​​二进制并检测到球的中心。 c) 寻路： 在获取的帧中包含球中心的向量给出了球跟随的轨迹的粗略概念。 通过将卡尔曼滤波技术应用于数据点集，可以进一步增强这一点。 对于卡尔曼滤波，假设恒定速度模型运动方程：Xk(n)

一种改进Ball Pivoting的散乱点云数据重建算法