本案例属于热-结构耦合场分析问题，也属于旋转摩擦生热问题，选用耦合场三维六面体二十节点SOLID226单元进行分析，将角速度转换为切向位移载荷施加在铜块上。

作为广谱中的关键组成部分 基于视觉的智能应用（Dalal和Triggs） 2005;Felzenszwalb， McAllester， and Ramanan 2008），目标 同时定位和分类图像中的对象。 由于卷积神经网络（CNN）（Krizhevsky，Sutskever和Hinton 2012）的强大能力，最近提出了许多基于CNN的对象检测模型，这些模型大致可以分为两类，比如一级和两级对象检测器。具体来说，两级探测器首先选择可能的目标区域 （建议），然后对这些区域进行分类。

MFC程序中使用OpenGL绘制多个图形，使用鼠标点选其中的某个物体。

matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建了两

改进YOLOv5_v7 _ 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv_迪菲赫尔曼的博客-CSDN博客.mhtml

unity 从UI上拖出3D物体，（2D转3D）

ROS+PX4无人机进行物体识别和控制舵机投放物体

本作品基于现有图像识别技术，针对图像识别对环境的苛刻要求，研究了一种非接触物体尺寸形态测量系统。该系统结合激光管测距、目标精准捕捉以及目标识别算法，最后得到目标物体的形态和尺寸。选用STM32F401最小系统为核心板，用舵机搭建二维云台，选用OpenMV、L10雷达测距模块测量目标物的形态尺寸以及与装置的距离，测量结果从串口输出显示在OLED屏上。 该系统主要由STM32F4系列单片机，机器视觉模块，激光测距模块，人机交互模块以及二维云台组成。机器视觉模块识别物体形状和尺寸，激光测距测量被测物与该测量装置的距离。两者所测数据返回给单片机，单片机控制云台完成指定任务后将测量数据显示在人机交互模块上。 OpenMV采用的STM32F427拥有丰富的硬件资源，引出UART，I2C，SPI，PWM，ADC，DAC以及GPIO等接口方便扩展外围功能。USB接口用于连接电脑上的集成开发环境OpenMVIDE，协助完成编程、调试和更新固件等工作。TF卡槽支持大容量的TF卡，可以用于存放程序和保存照片等。

tensorflow检测物体实例:TensorFlow.js是Tensorflow的JavaScript版本。你可能听说过Tensorflow，因为它是世界上最受欢迎的机器学习工具。 TensorFlow.js充分吸取了机器学习的优点，并将应用于支持JavaScript 的node.js和浏览器中。更好的是，TensorFlow.js中包含几个主要的TensorFlow模型库中用于计算机视觉的预构建模型。本文会介绍其中两个模型。

非常难得的actionscript 3教程，有很多动画制作原理，同时是理解面向对象语言很好的入门