利用Matlab语言。采用做差也就是差影法的算法。利用测试图片和背景图片进行做差，提取出车型的轮廓。因为考虑到会有一些噪声和抖动的干扰。这个时候结合形态学的方法，将噪声给滤除掉。因为总体来说，测试图片和背景图片进行做差。车型的轮廓它肯定是最大的一个连通域。其他的噪声和一些噪点是比较小的联通域。可以把比较小的帘头一点去掉，留下精准的车型的轮廓。这个时候去统计车型轮廓的车棚和车底的长度。根据这个长度的比例来判别是小轿车，面包车，还是公交车等等。制作一个GUI人机交互界面进行展示。

minecraft seusv11光影，较seusv10.1有较大提升。对电脑的配置要求较高，建议在mx150显卡以上级别。对cpu性能要求不高，仅4代i3即可运行，下载后把压缩包放置在minecraft的shaderpacks文件夹中，不要解压，直接放入。

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里面有源码，直接将该项目导入eclipse中即可运行。里面还有软件工程对应的文档， 源码里有图片，因图片较多，如有需要可自行下载图片添加进去。

该算法可以实现深度学习去除各类图像中的伪影。Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。 Encoder 负责特征提取，可以将各种特征提取网络放在这个位置。 Decoder 恢复原始分辨率，该过程比较关键的步骤就是 upsampling 与 skip-connection。 Unet主要可分为三部分来看分别为左（特征提取），中（拼接），右（上采样） 特征提取部分：它是一个收缩网络，通过四个下采样，使图片尺寸减小，在这不断下采样的过程中，特征提取到的是浅层信息。具体过程是，输入图片然后经过两个卷积核（3x3后面紧跟着一个Relu）以论文原图为例：输入572x572，经过两个卷积核（大小为3x3）大小从572-570-568，然后经过一个Maxpool（2x2）图片尺寸变为284这即为一个完整的下采样，接下来三个也是如此。在下采样的过程中，

OSGB 转 3dtile 工具。 新版，亲测可用。 使用步骤： 1. 准备 OSGB 数据，设置文目录结构。 2. 执行命令，生成 3dtile。 3. 将 3dtile 拷贝至 tomcat 中查看效果。 可参照博客：https://blog.csdn.net/linzi19900517/article/details/127111353

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建立了一套针对由金属伪影造成的CT图像质量退化的恢复算法。利用Non-Local前置滤波（Non-Local Pre-filter，NL-PF）对原始CT图像进行全局滤波，从而有效地滤除原始图像中的噪声并对射线状金属伪影进行了平滑，其后配合最大互信息量分割算法（Mutual Information Maximized Segmentation，MIMS）从图像中分割出伪影成份，并利用其周围非伪影部分的像素对伪影类像素进行插值处理得到一个称之为“伪组织”类的图像。最后，通过融合“伪组织”图像的sinogram和原始CT图像的sinogram，得到校正的sinogram并采用滤波反投影重建算法完成金属伪影的CT校正图像。利用所提出的方法可以对含有金属伪影的CT图像进行有效伪影消除，其中射线状伪影消除效果显著。另外，此方法还可以锐化器官轮廓，避免了临床上由于金属伪影导致的放射治疗效果下降。实验表明，金属伪影消除算法可以有效地消除高密度物体造成的金属伪影，从而提高临床诊断和治疗的效果提供技术支持。

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