关于计算机图形学的编程实习，实现的功能包括图形显示，图形变换（放大、平移、旋转等），二维裁剪等

带板检测的车辆速度估算 该项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法来识别超速车辆。 从视频中获取一系列图像后，使用Haar Cascade分类器检测卡车。 使用大量正负图像训练分类器模型，以制作XML文件。 接下来是跟踪车辆并借助其各自的位置，ppm（每米像素）和fps（每秒帧）来估计车辆的速度。 现在，已识别卡车的裁剪图像将被发送以进行车牌检测。 CCA（连接组件分析）有助于进行车牌检测和字符分割。 使用字符图像（20X20）对SVC模型进行训练，并且为了提高准确性，还完成了4次交叉折叠验证（机器学习）。 该模型有助于识别分段字符。 识别后，将卡车的计算出的速度及其车牌号一起输入到excel表中。 还为这些卡车分配了一些ID，以生成系统化的数据库。 要运行Speed_Detection _＆_ License_Plate_Detection.py，请按照以下步骤操作： 从此站点下载

本程序三维光照模型部分用到OpenGL，因此使用时需配置一下OpenGL 出现问题可联系邮箱 179136182@qq.com 互相交流 本资源可以实现的具体功能有： 画直线圆多边形 多边形填充 直线裁剪 三种曲线绘制（可移动） 二种曲面绘制（16点控制，可移动） 三维图形旋转（立方体 可更改 点击该功能后按ENTER键出现图形） 光照模型（茶壶 点击该功能后按ENTER键 可以旋转茶壶 ）

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北京市DEM高程，分辨率30m。裁剪后。初始来源地理空间数据云。

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