:用于探地雷达 (GPR) 数据处理的免费开源软件包 如果您有任何问题、意见或建议,请随时与我联系(英语、法语或德语): 我正在空闲时间开发这个包,作为给 GPR 社区的礼物。 任何支持将不胜感激! 是一个免费的开源软件包,用于读取、导出、分析、处理和可视化探地雷达(GPR) 数据。 是用编写的, 是一种用于统计计算和图形的高级编程语言,在 GNU 通用公共许可证下免费提供,可在 Linux、Windows 和 MacOS 上运行。 是一种解释性脚本语言(未编译),与 python 或 matlab 具有相同的脉络。 最初是为了弥补商业 GPR 数据处理应用程序的缺点而开发的。 的最终目标是通过提供对灵活丰富的 R 环境的访问来促进 GPR 相关研究。 还具有教学它鼓励学生和研究人员通过 GitHub 存储库和 R 文档(提供教程的配套网站: : 上的各种教程了解 GPR 信号处
2021-09-22 19:43:29 1.1MB processing open-source package r
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专注于应用于音频信号的频谱建模。 读者应该已经熟悉傅里叶变换和基本数字信号处理。
2021-09-22 15:59:05 92B 计算机科学
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| 概述 FFCreatorLite是基于的轻量级且灵活的短视频处理库。 您只需要添加一些图片,音乐或视频剪辑,就可以使用它快速创建一个非常令人兴奋的视频专辑。 如今,短视频已成为一种越来越流行的媒体交流形式。 像和的TikTok是充满各种精彩短片的。 因此,如何使用户轻松,快速地在网络上直观地创建视频剪辑。 或基于图片文本内容,短视频的动态批量生成是一个技术问题。 FFCreatorLite是基于著名的视频处理库开发FFmpeg ,和拼接的复杂和繁琐的命令行参数FFmpeg (这不是那么容易),使用FFmpeg各种过滤器和功能,实现动画和视频剪辑和生成最终影片。 因此,它的处理速度超出了您的想象,甚至比还要快。 有关更多介绍,请参见 特征 基于node.js的开发,它非常易于使用,并且易于扩展和开发。 仅依靠FFmpeg ,易于安装,跨平台且对机器配置的要求较低。 视频处理速度非
2021-09-22 15:49:22 25.64MB nodejs video ffmpeg video-processing
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Sea Ice Image Processing with MATLAB 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
2021-09-22 15:05:38 24.55MB Sea Ice Image Processing
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cs3451project3 计算机图形项目 3:光线追踪 客观的 这个项目的目标是编写一个光线追踪渲染器。 您的程序应该能够根据定义的场景描述语言从文件中读取场景数据。 通过此操作,您的程序将随后渲染场景的图像并将该图像写出到文件中。 在这个项目中,我们将只使用两个几何图元:球体和三角形。 我们将实现阴影和反射,但不实现折射。
2021-09-22 14:46:27 306KB Processing
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text2sql-data 该存储库包含用于构建和评估将句子映射到SQL的系统的数据和代码,这些数据和代码是作为以下部分开发的: ,Catherine Finegan-Dollak,Jonathan K.Kummerfeld,Li Zhang,Karthik Ramanathan,Sesh Sadasivam,Rui Zhang和Dragomir Radev,ACL 2018 对于一系列领域,我们提供: 带注释变量的句子 SQL查询 数据库模式 数据库 这些是先前数据集和我们开发的新数据集的改进形式。 我们有单独的文件描述,和。 版 描述 4 数据修复 3 Spider和WikiSQL的数据修复和数据添加 2 修正了错误定义的变量的数据 1个 ACL 2018论文中使用的数据 引用这项工作 如果您在工作中使用此数据,请引用我们的ACL文件和适当的原始来源,并列出数据的版本号。 例如,在您的论文中,您可以编写(使用下面的BibTeX): In this work, we use version 4 of the modified SQL datasets from \c
2021-09-22 14:40:59 31.02MB nlp natural-language-processing sql database
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易影 什么是ezimage? 加载和显示图像,并使用单行代码访问其内容数据。 PIL和IPython.display包装,非常适合机器学习和图像处理。 从本地计算机或网络轻松加载PNG / JPEG图像(或其列表),并以任何所需格式(例如NumPy / PyTorch / TensorFlow /等)使用其数据。 显示或保存任何格式或顺序的数据数组( CHW / WCH )。 全部带有单线。 安装 pip install ezimage 用法示例 from ezimage import ezimage img = ezimage ( 'https://tinyurl.com/yyxvexs6' ) img . CHW img . display () 观看本教程以获取指导。 描述 使用户能够轻松地从路径,URL或直接提供数据数组来加载图像。 如果提供了列表,则将重新映射ezimage实
2021-09-21 22:59:20 5KB jupyter ipython image-processing pil
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一本讲解无线通信数字信号处理使用MATLAB怎样实现,信道,信号估计与检测,调制方法等实用资料,内含MATLAB 代码,有利于学习无线通信系统的MATLAB仿真。
2021-09-21 19:57:08 7.74MB 无线通信
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This book is the culmination of over a decade of teaching of a newly designed umbrella course on visual computing that would provide students with funda- mentals in the different areas of computer graphics, computer vision and image processing. Looking back, this was a very forward looking curriculum which be- came the launching pad for all computer graphics, computer vision and image processing students at UCI and helped future new faculty hires in this direction to count on this course to provide exposure to fundamentals that are common to all these domains. This course is a core entry-level course in the graduate curriculum providing students the opportunity to explore a larger breadth be- fore moving on to more focused channels of computer graphics, computer vision and/or image processing. It is also being adopted as one of the core courses for our professional masters degree program which began in Fall 2017. Interestingly, the research community has also followed this trend since 2006 when we started to see researchers from one of the domains of computer graphics, computer vision and image processing having strong presence in others leading to a young and dynamic research sub-community that traverses all these domains with equal dexterity. Therefore, having a breadth of knowledge in the general area of visual computing is perceived today as a strength that helps students delve easily into inter-disciplinary domains both within CS and other domains where it is being extensively used.
2021-09-21 09:31:35 116.28MB Vision Graphics Image Processing
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Stentiford 算法可以表述如下: 1. 找到图像中的像素与模板 T1 中的像素匹配的像素位置 (i, j)。 使用此模板,从左到右和从上到下移动图像顶部的所有像素。 2. 如果中心像素不是端点,并且连接数 = 1,则将此像素标记为删除。 端点像素:如果一个像素仅连接到另一个像素,则该像素被视为端点。 也就是说,如果一个黑色像素在八个可能的邻居中只有一个黑色邻居。 3. 对匹配 T1 的所有像素位置重复步骤 1 和 2。 4. 对其余模板重复步骤 1-3:T2、T3 和 T4。 T2 将匹配对象左侧的像素,从下到上和从左到右移动。 T3 将沿图像底部选择像素并从右到左和从下到上移动。 T4 定位对象右侧的像素,从上到下,从右到左移动。 5. 将标记为删除的像素设置为白色。
2021-09-20 15:09:03 2KB matlab
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