CAD展点

为了有效简化稠密采样点模型,提出了一个面元重建和几何简化算法。该算法在每个采样点附近重建一个函数曲面,根据给定误差得到置信邻域,重新计算函数曲面,得到更大的置信邻域,如此反复迭代,产生一个具有最大置信邻域,并在更大范围内逼近原模型的面元。采用面元简化方法对点模型进行简化,删除了相互重叠而形成的冗余面元,从空面元集开始,每次选出一个最佳面元添加到该集,直到该集完全覆盖原模型表面。实验结果表明,在一定误差控制下,该算法能有效减少稠密采样点模型的点数,简化模型能很好地保持原始模型的几何形状。

线性代数的讲义 各章总结，知识点贯穿各章总结，知识点贯穿

EMD的matlab代码分享MSN：用于密集点云完成的变形和采样网络 MSN是一种基于学习的形状补全方法，可以保留已知结构并生成密集且分布均匀的点云。 有关更多详细信息，请参阅我们的 AAAI 2020。 在这个项目中，我们还提供了点云的地球移动距离（EMD）的实现，它基于拍卖算法，只需要 $O(n)$ 内存。 完成后获得 32,768 分 用法 1) 环境和先决条件 pytorch 1.2.0 CUDA 10.0 Python 3.7 2) 编译 编译我们的扩展模块： cd emd python3 setup.py install cd expansion_penalty python3 setup.py install cd MDS python3 setup.py install 3) 下载数据和训练好的模型 从 下载数据和训练模型。 由于规模较大，我们不提供训练集的部分点云。 如果要训练模型，可以使用 和 生成它们。 我们为每个 CAD 模型生成 50 个局部点云。 4) 训练或验证 运行python3 val.py来验证模型或python3 train.py从头训练模型。 E

构造了基于小波系数的多变点检测算法,该算法可应用于非参数回归模型多变点检测.渚河水文时间序列实例分析结果表明,检测的结果与实际情况相符合.该方法不需要对时间序列做任何参数化的假定便能方便地检测出变点的位置,同时还能够给出变点个数的估计.

MATLAB 散点图函数在显示大数据集（例如 1000000 点）时存在重大问题。 但是，将数千个点一个一个地绘制在另一个点上并没有太多信息。 scatter_LDS 减少了显示的数据量，同时保留了孤立点。 例如，假设您正在进行一项研究，其目的是根据两个指标估计心肌梗塞的概率： - 24 小时动态心电图记录期间心房颤动的持续时间（存储在矢量“holter”中）。 - 心脏压力测试期间的峰值缺血性 ST 压低（存储在向量“ST”中）。 此外，对于那些经历过心肌梗塞的患者，布尔向量“MI”的值为“真” 自上述测试以来的 5 年内。 使用以下命令初始化变量： >> N = 1e6; >> t = 20*abs(randn(1,N)); >> MI = t<=5; >> holter = max(0,min(100, 15*randn(1,N)+30+40*5./t)); >> ST = (5-

去铯点云铺瓦工 _ _ _ __ _ ___ ___ ___ ___(_)_ _ _ __ ___ | |_(_) | ___ _ __ / _ |/ _ \ / __/ _ \/ __| | | | | '_ _ \| __| | |/ _ \ '__| | (_| | (_) | (_| __/\__ \ | |_| | | | | | | |_| | | __/ | \__, |\___/ \___\___||___/_|\__,_|_| |_| |_|\__|_|_|\___|_| __| | A Cesium Point Cloud tile generator written in golang |___/ Go Cesium点云Tiler是一个工具

在MFC下打开一张图片，并且可以显示鼠标点位置，以及鼠标点10*10处的灰度值，20*20范围内的灰度直方图

有一篇关于harris角点检测在彩色图像中的应用论文，还有在matlab上实现的程序。

运行文件 main.m，一切正常。 矩阵 A 包含数据点，可以在文件 inputfile.m 中更改