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Shape from shading is a simple method to recover surface topography by using a single iamge. This is a original introduction of shape from shading technology.

图像的均方误差的matlab代码 shape_from_metric %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 这次新增了十六面体的实验，虽然现在来看并不是重点。 这次发现一个问题，虽然这问题之前就说过了，也就是初始化。我使用的是各边长的平均值作为初始值并取得了较好的正确率。但是这是因为之前的八面体各边长度相差不大。这次在创建凸多面体时新加了一个功能，即控制上下两个顶点到x-y平面的距离，令其为rand(1)z+1，z为用户指定的。 然后调整z。 对于十六面体，当z=1时，正确率为100%；当z=10，正确率为85%；当z=100时，正确率为45.6%；当z=1000时，正确率为3%。 对于八面体，结果就更差了，当z=1时，正确率为97.5%；当z=10时，正确率仅为8.4%；当z=100时，正确率为1.7%。 只所以当z增大时正确率会降低是因为初始值取的不好，即各边长的平均值作为初始值可能并不是一个好的选择。但是从另一个角度来看，由于只知道边长，故也想不出更加好的初始化作为对角线长度。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 上次之所以正确率这么低主要是代码写错了。

全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量shape数据全球海岸线矢量sha

样条拟合 用于说明 OpenGL 中样条拟合的 C++ 代码 设计一个工具，用户可以使用以下技术以交互方式绘制控制点序列并绘制平滑曲线： (i) 通过在参数空间中计算适当的一阶导数并指定结束条件（通过绘制箭头来显示导数方向），以获得通过这些点中的每一个的分段平滑二阶连续曲线， (ii) 通过这些控制点使用三次 B 样条和 Beta 样条（以适当的参数作为输入）， (iii) 通过绘制具有 (n+1) 个控制点的 n 阶贝塞尔曲线。 该工具还应具有以下功能： (i) 交互式拖动控制点，导致曲线形状发生变化。 当得到所需的形状时，应与参数等一起保存。 (ii) 该工具可以同时处理不同组或组的控制点。 每个组都可以通过以下操作进行编辑： (a) Deletion of a point, (b) Insertion of a new point, and (c) Modi

Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements

人脸识别与训练模型。

Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection文献中源码，进行多种几何形状的分割。具体的编译及环境配置参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/123949701?spm=1001.2014.3001.5501

迁移学习在深度学习中是经常被使用的方法，指的是在一个任务中预训练的模型被用于另一个任务的模型训练，以加快模型训练，减少资源消耗。 然而网络搜索相关的话题，基本上只涉及加载预训练模型的特定变量值的方法，即不涉及预训练模型某个变量与当前任务网络对应变量shape改变的处理。 在具体的语音合成多说话人模型迁移学习得到单说话人模型的任务中，就涉及到了迁移变量改变shape的情况，将解决方法如下列出。 文章目录一. 问题来源二. 相关接口三. 解决方法 一. 问题来源        语音合成多说话人模型迁移学习得到单说话人模型的任务中，涉及了迁移变量改变shape的情况。        一个不可避免的是