人工智能-机器学习-金属有机骨架材料中流体吸附性质的量化计算与分子模拟研究.pdf

此函数采用灰度图像并返回其最小有界框骨架图像和边界点的 xy 坐标，这里的边界_x 和边界_y 是参考图像左下角的坐标，即类似于几何（笛卡尔）坐标系

本Demo 是为了在android上跑TensorFlow模型的 方便那些想把TensorFlow官网上的demo集成到自己项目里却又找不到头绪的人使用 正所谓前人栽树后人乘凉 https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation Denis Tome, Chris Russell, Lourdes Agapito提出的Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image论文 在此特别感谢上述作者，喜欢原作的可以去使用原项目。同时欢迎大家下载体验本项目，如果使用过程中遇到什么问题，欢迎反馈。 如果需要自动打标请使用：https://github.com/yuxitong/AutoMarKingTensorFlowPython 另外特别感谢 zyxcambridge(https://github.com/zyxcambridge) 童鞋 manoshape(https://github.com/manoshape)

PyOpenGL骨骼动画 使用PyOpenGL的OpenGL骨骼动画 Sebastian Lague的Blender教程 TheThinMatrix的骨骼动画教程 PyOpenGL-skeleton-animtion csdn博客页面 动画gif

从细胞骨架网络的荧光图像计算形态特征的代码。 有关更多信息，请参阅 Flores 等人。 科学报告9，文章编号3241（2019）

骨架模具的设计与制造.zip骨架模具的设计与制造.zip

2016年 给水用钢骨架聚乙烯塑料复合管

这个包中的文件包含了一种对二进制图像进行骨架化的方法的 Matlab 实现。 这些是我自己的实现Alex Telea 向我传达的一种骨架化方法（ http://www.win.tue.nl/~alext/ ）。 有关更多详细信息，请参阅他的论文。 骨架化（粗略地说）是将二值图像或轮廓“细化”为一个像素宽度的脊椎。 图像处理工具箱通过 bwmorph 函数提供骨架化支持，但其结果并不总是符合我们的直觉。 我发现这里使用的方法通常会产生更令人满意的结果。 还有一个用于在骨架化图像中定位端点和连接点的例程。 （注意：此代码尚未针对速度进行优化。） 错误修复 7/18/07：在极少数情况下，孤立点会被错误地分配为 skg 的无限值。

matlab骨架提取源代码ARIA：自动根图像分析 一种分析农作物幼苗根系图像的软件 #####开发于：Ganapathysubramanian组（） 由Nigel Lee，Marcus Naik开发； GUI开发：Zaki Jubery 特征 过程分为两个步骤：图像处理和特征提取。 用户可以包括自定义图像分割脚本 在玉米和大豆根上成功测试。 大豆的全自动处理，无需用户输入即可定义根的起点 将图像转换为等效图形。 简单地以图形操作查询多个特征 提取与根角度，次生根数和根的整体形状有关的特征 允许扩展的模块化框架 基于GUI的框架，易于使用 两篇配套文件以支持该软件 依存关系 MATLAB（最低版本：2018b，带有图像处理工具箱，并行计算工具箱和MATLAB分布式计算服务器，生物信息学工具箱） 如何使用它 配置： 下载源代码后。 运行ARIA2.m函数。 图像处理（GUI）： 图像位置：选择图像文件夹的位置。 输出位置：选择保存处理过的图像的位置 需要定义起点：大豆否，玉米是 成像方法：如果选择了扫描仪，则无需选择任何分割方法 处理器数量：最多支持16个 细分方法：用户定义（默认），k

matlab骨架提取源代码通过基于拉普拉斯算子的收缩的点云骨架 （自动从code.google.com/p/skeletonization导出） 比比克斯 @inproceedings{cao_smi10, author = {Junjie Cao and Andrea Tagliasacchi and Matt Olson and Hao Zhang and Zhixun Su}, title = {Point Cloud Skeletons via Laplacian-Based Contraction}, booktitle = {Proc. of IEEE Conf. on Shape Modeling and Applications}, year = 2015} 抽象的 我们提出了一种通过基于拉普拉斯算式的收缩提取曲线骨架的算法。 我们的算法可以应用于具有边界，多边形汤和点云的曲面。 我们开发了一种收缩操作，旨在通过局部Delaunay三角剖分和拓扑稀化来处理广义离散几何数据，尤其是点云。 我们的方法对噪声具有鲁棒性，并且可以处理少量的丢失数据，从而允许对点云进行基于骨架的