照片速写：从图像推断轮廓图 此回购包含我们草图生成器的培训和测试代码。 我们还提供了 。 有关技术细节和数据集，请参阅和 。 配置 现在，该代码已更新为使用PyTorch 0.4，并可以在Windows，Mac和Linux上运行。 对于PyTorch 0.3的过时版本（仅Linux），请检出分支。 Windows用户应找到相应的.cmd文件，而不是下面提到的.sh文件。 一线安装（在Conda环境中） conda env create -f environment.yml 然后激活环境（草图），就可以开始了！ 有关conda环境的更多信息，请参见。 手动安装 请参阅environm

相位测量轮廓术凭借其高精度、非接触的优点在现代生活中受到了极大的重视，但其应用却受到正弦光栅复杂制作工艺的限制。根据相位测量轮廓术的基本原理，提出了基于三角形分布光栅的相位测量轮廓术。同正弦光栅相比，三角形分布光栅的制作工艺相对简单，更具有实用意义。对这两种方法的精度进行了比较和分析，并分别在无噪声的理想情况和有噪声的实际情况下，分析了光栅周期、条纹对比度以及物体最大高度对测量精度的影响。通过计算机模拟与实验表明，基于三角形分布光栅的相位测量轮廓术具有较高的精度和可行性。

此 Matlab 代码实现了一种新的水平集公式，称为距离正则化水平集演化 (DRLSE)，由李春明等人在 IEEE Trans. 论文“距离正则化水平集演化及其在图像分割中的应用”中提出。 图像处理，卷。 19 (12), 2010 与传统水平集公式相比，DRLSE 的主要优点包括： 1) 它完全消除了重新初始化的需要； 2）它允许使用较大的时间步长来显着加快曲线的演化，同时确保数值精度； 3) 与传统的水平集公式相比，非常容易实现且计算效率更高。 该包仅将基于边缘的活动轮廓模型作为 DRLSE 的一个应用程序实现。 可在以下网站的其他已发表论文中找到DRLSE的更多应用： http://www.imagecomputing.org/~cmli/

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.

完整的轮廓提取程序，在MATLAB环境下运行，只需把你所需的图片载入即可

这包含用于切片 stl 文件并创建连续轮廓的 matlab 文件，机器可以沿着该轮廓移动以进行 3D 打印的沉积。 主文件是 slice_stl_create.m 支持函数是triangle_plane_intersection.m、read_binary_stl_file.m、orient_stl.m、rotate_stl.m和plot_slices.m。 脚本 stl_slice_and_plot.m 是使用这些函数的示例。

WordNote 在学习C＃语言和WinForms API的过程中，我使用所有基本功能从Windows实现了Wordpad应用程序。与以前开发的记事本不同，此应用程序支持格式化和打印文本，包括字体，粗体和斜体，颜色，居中等，但不具有拼写检查，分页管理和表格创建等功能。

采用OPENCV在VC6.0下实现的轮廓检测，首先通过二值化，然后调用库函数实现轮廓检测

主要二线城市如：石家庄、苏州、天津、杭州、合肥、济南、昆明、南昌、南京、厦门、西安、武汉、宁波、青岛、三亚、成都、福州、常州、贵阳、郑州、重庆共21个城市的建筑物轮廓和楼层矢量数据，shp格式

距离正则化水平集演化模型，DRLSE，无需初始化模型基础上引入新的符号距离保持项。水平集分割经典算法。里面有文献和代码，可以直接运行。