应广单片机c编译器

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目标 在本章节中，我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。 基础 那么我们在上一环节上做了什么？我们使用了queryImage，找到了其中的一些特征点，我们使用了另一个trainImage，也找到了该图像中的特征，并且找到了其中的最佳匹配。简而言之，我们在另一个混乱的图像中找到了对象某些部分的位置。此信息足以在trainImage上准确找到对象。 为此，我们可以使用calib3d模块中的函数，即cv.findHomography()。如果我们从两个图像中传递点集，它将找到该对象的透视变换。然后，我们可以使用cv.perspec

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*重要提示：此文件尚未修改以反映 TurboExpo 2019 演示文稿中所做的工作，软件将在以后修复并重新上传。* 这是为能源部国家能源技术实验室开发的软件，奖项编号（ s) DE-FE0027581。 该软件使用单一材料的实验蠕变数据，并使用 Norton、McVetty、Garofalo、Dorn、Soderberg、WIlshire 等模型生成预测。 这些模型有自己的材料常数，可以用来生成预测的 MCR 值。 可以使用不同的优化方法，这些方法在 READ ME 文件中有所描述。