Logisim浮点库 这是用于logisim的库，它添加了浮点支持 它增加了： 浮点到二进制转换器 二进制到浮点转换器 浮点加法器 浮点减法器 浮点除法器 浮点乘数 浮点模量计算器 浮点触发功能 浮点平方根 浮点探针 浮点比较器 和一个浮点常数

可以配合Vehicle_Key_Point_Orientation_Estimation论文进行学习，这个模型是我根据公开的源代码部分进行绘制，不过只有关键点识别和方向识别部分

matlab 提取 txt点云的边界，

基于仿射和 B 样条网格的两个 2D 彩色/灰度图像或 3D 体积或点数据的配准和数据拟合。 配准可以基于强度/像素，或基于地标/对应点（参见 OpenSurf），或组合进行。 描述 基于像素的配准： 该函数是 D. Rueckert 等人中 b 样条配准算法的（增强）实现。 “使用自由形式变形的非刚性配准：对乳房 MR 图像的应用”。 包括 Rueckert（薄金属片弯曲能量）和 Jacobian（微分形）函数的平滑度惩罚。 还包括将局部标准化互信息作为配准误差，允许图像或体积为不同类型/模态，例如 MRI T1 和 T2 患者扫描。 这个怎么运作： 构建了一个 b 样条控制点网格，它控制输入图像的变换。 误差测量用于测量运动图像和静态图像之间的配准误差。 准牛顿 Matlab 优化器 fminlbfgs（也在 Mathworks 上）用于移动控制点，以实现两幅图像之间的最佳配准，

ROS相机激光雷达校准套件 设置 安装依赖项。 sudo apt install ros-DISTRO-camera-calibration 运行以下命令以在ros_workspace/src目录中克隆lidar_camera_calibration软件包。 cd ~/ros_workspace/src git clone https://github.com/heethesh/lidar_camera_calibration cd ~/ros_workspace/ catkin_make source devel/setup.bash 确保在lidar_camera_calibration/bagfiles文件夹中有ROS bag文件。 然后，您可以使用以下启动文件。 该软件包假定bag文件默认具有至少以下主题名称和消息类型，可以在启动脚本中对其进行修改。 /sensors/vel

Java后端进行经纬度点抽稀聚合，HTML呈现及前端聚合渲染 index.html 谷歌map后端点聚合 geos.html 后端点聚合并渲染 geo_cluster.html mapbox前端点聚合 jpg/heatJpgTile.html 栅格瓦片jpg渲染底图及数据 multilines.html 多点，线面渲染

像点坐标自动提取，使用Matlab软件中图像处理的功能，来实现达亚像素水平的像点定位和坐标的自动获取。

自述文件 这些python程序用于从Bosch motor生成和预处理3D点云。 他们可以借助在自动导出电动机的CAD模型。 之后，它们可以在的帮助下用于生成和标记3D点云数据。 准备中 如果已经下载了Blensor： 将文件夹utils_haodong放入路径：''Blensor-1.0.18-Blender-2.79-Winx64 \ 2.79 \ scripts \ addons'' 开始使用 创建Motor的CAD模型 运行 。 在工作空间中打开一个文本编辑器，并加载文件 。 保存CAD模型的路径可以在第105行至第108行中定义。 def main() : Upper_Bolt_Nummber = ['1', '2', '3'] save_dir_TypeA1 = "F:\KIT\Masterarbeit\Dateset\Test\TestforScript\T

grasp data from ycb and part of the point cloud data

IPFUG官方功能点识别指南-最新版-4.3版（英文版） Function Point Counting Practices Manual 4.3