Substance Designer 2019材质纹理贴图生成工具

Substance Designer 2020材质纹理贴图生成工具

有助于掌握了解JAVA读、写图像的基本方法。掌握图像数据的读取方法。 掌握简单的肤色检测方法。掌握简单的图像像素统计方法。 了解利用灰度共生矩阵法进行图像纹理分析的基本原理。

香草师范更新 与着色器兼容的Minecraft纹理包，基于香草，但具有法线和适当的光泽度信息。 此资源包与“ oldPBR”和“ labPBR”标准兼容，并且应可在大多数着色器上正常使用。 :warning: 此版本适用于Minecraft 1.16及更高版本 :warning: 描述 我不想使用任何这些花哨的高分辨率纹理包来享受法线贴图和镜面高光。 因此，我决定自己制作，但要基于香草纹理。 这个纹理包是免费的，每个人都可以使用！ 但是，如果您希望支持我，可以加入我的Patreon： ://www.patreon.com/Poudingue 版权 您可以使用我的纹理包，屏幕截图，视频，用于个人用途或重新分发的修改来做任何您想做的事情，只要您不出售它并提供指向此页面或我的Patreon页面的链接即可。 哦，也不要将它与realistico混合使用。 死了严重。 绝对不是在开玩笑。 我真的坚持，这并不具有讽刺意味

基于图像纹理和阴影的信息判断物理光学特性，根据该特性是否一致提出一种检测图像真实性的算法。通过建立线性规划方程限定楔形方向和角度，并运用共轭梯度法去判定正确的纹理信息。纹理限定的光源位置或楔形的交集都可以作为判定图像真实性的依据。结合阴影和纹理的约束条件，使得楔形的参数更加精确。实验结果显示，所建立的算法可以正确显示光源的信息和图像中物体的光学特性，并判断图像是否被篡改。

基于图像纹理，通过图像灰度值或真彩值，构建灰度共生矩阵，提取7个特征值，利用欧氏距离，求图像相似度

matlab 分类代码纹理分类 地震资料的纹理分类 这些是我用来对地热地震数据进行图像分类和聚类分析的 MATLAB m 文件。 需要更改聚类属性的变量名称数量以适合您的应用程序。 如果将地震数据保存为“Amplitude.txt”，并将其加载到本地工作区，纹理分类代码应该可以工作。 您需要将地震属性导出为文本文件（OpendTect 地震数据导出为文本工作正常），并将它们加载到工作区中，使其名称与代码匹配。 请注意，当属性标准化或在同一范围内变化时，聚类会得到优化。 考虑缩放属性，使它们具有相同的范围。 例如，幅度 [-1 到 1]，从 [0 到 2] 的相似度

基于灰度共生矩阵求的彩色图像的纹理特征，计算求的一些纹理信息。

基于人类对纹理的视觉感知的心理学的研究，Tamura 等人提出了纹理特征的表达[14]。Tamura 纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性，分别是粗糙度（coarseness） 、对比度 （contrast） 、 方向度 （directionality） 、 线像度 （linelikeness） 、 规整度 （regularity） 和粗略度 （roughness） 。 其中，前三个分量对于图像检索尤其重要。Matlab实现Tamura特征的提取。

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