采用傅立叶变换轮廓术，针对基频提取的关键技术采用逐行傅立叶变换，准确提取基频信息的方法恢复相位信息。在此基础上，以未畸变条纹为基准，得出被测物体的真实位相值。该方法只需一幅条纹图，节约了测量时间。实验证明可实现无接触面型的自动传感。

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。

上海建筑shp资源

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西安市的建筑物轮廓数据，数据为shp数据格式

武汉建筑物轮廓

可以检测出视频中运动的目标，并且标出该轮廓

给物体添加高光特效、光圈等 多参数可配置

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GearGen 用go语言编写的简单齿轮轮廓生成器，并输出到SVG。 安装 使用go工具安装应用程序源。 go get github.com/stuphi/GearGen go install github.com/stuphi/GearGen ＃＃用 GearGen -h 这将为您提供各种选择。 animation.sh 这演示了该程序的一种可能用法。脚本的示例输出如下所示。