概述 Triangler是使用生成低多边形图像的工具。 目录 样本 执照 安装 下载Windows Binary 您可以下载Windows二进制文件。 请注意，Windows二进制文件比从源代码运行的速度慢。 下载页面 注意：二进制发行版通常较旧，需要重建。 有关用法，请参见#usage部分。 从源头运行 您需要Python 3.6或更高版本。 我强烈建议使用Anaconda虚拟环境。 您可以在此处下载Anaconda 。 请按照下面的手册使用Anaconda为Triangler创建python虚拟环境。 $ conda create -n triangler python=3.8 $ activate triangler (triangler)$ git clone https://github.com/tdh8316/triangler.git (triangler)

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使用K均值的体外LSCI图像中的血管定位 该存储库具有实现会议文章中描述的方法的功能：使用在“ 图像在体外的LSCI图像中进行血管定位” ，这是项目“血管的可视化和定位”的一部分而开发的。 抽象的 激光散斑对比度成像中血管的可视化和定位是生物医学应用（例如皮肤病学，神经科学和眼科学）中的一项重要任务，因为它可以确定血管的存在并评估诸如血流的性质。 这项工作建立了可视化方法的综述，用于对比度计算和激光散斑对比度成像的改进。 另外，通过聚类以自动方式提出了血管的定位。 结果表明，血管的定位很大程度上取决于对比度的计算和改善。 如果血管和生物组织区域彼此分开得很好，并且噪声水平较低，则K均值聚类是在激光斑点对比成像中定位血管的强大工具。 内容 组织 没有声明其他内容目录。 贡献者 算法，应用程序和工具的代码由以下人员贡献： F. Lopez-Tiro，H.Peregrina-Barreto，J

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人脸识别 这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架，并基于 论文上完成的，其中主要分为四大块：人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下： 人脸检测：使用的是 mtcnn 网络，模型大小约 1.9MB，耗时约 30ms； 人脸矫正：OpenCV 的仿射变换，耗时约 0.83ms； 提取特征：使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络，耗时约30ms； 特征比对：使用曼哈顿距离，单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms； 注册人脸 注册人脸的方式有两种，分别是: 打开相机注册: $ python register_face.py -person Sam -camera 按 s 键保存图片，需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。 导入人脸图片: 保证文件的名字与注册人名相