摘要：为了实现农作物图像多目标的准确识别，提出了四连通或八连通的连通域判别法。 利用 MATLAB
的数值计算、图形处理和可视化建模以及动态仿真等功能，对黄瓜植株花朵图像预处理，去除干扰目标，
对目标处理结果进行整合，进而得到多目标处理结果。 结果表明该方法依据图像信息即可有效地实现多
目标的分离和识别。
2022-07-23 15:51:46
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一行代码快速实现特征提取！
理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501
function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options)
% 特征提取函数
% 输入：
% data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错
% options：其他设置，使用结构体的方式导入。
% featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中：
% 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）：
% psdE：功率谱熵
% svdpE：奇异谱熵
% eE：能量熵
% ApEn：近似熵
% SampleEn：样本熵
% FuzzyEn：模糊熵
% PerEn：排列熵
% enveEn：包络熵
2022-07-22 18:25:57
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给写了2个方法，一个是直接截取单个需要的字符串，比如字符串string a="ab123456",我只需要提取3，那么就是单独截取就可以了，从2开始到4结束就行。
第二个是把所有的符合条件的字符串都截取出来，提取出来，比如字符串 string a="ab123456，"ab323456"，那么就只要截取2到4之间的字符串，然后存入到了一个列表里，想提取直接读取列表就可以了，非常方便实用哦。
2022-07-22 18:03:26
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脑脊液
基于布料模拟的机载LiDAR滤波方法。 这是文章的代码：
W. Zhang，J。Qi *，P。Wan，H。Wang，D。Xie，X。Wang和G. Yan，“一种基于布料模拟的易于使用的机载LiDAR数据过滤方法”，遥感。，vol。 8号6，第501，2016.（ ）
新功能已实现：
现在，我们用swig包装了CSF的Python接口。 现在使用起来更简单。 这项新功能可以使CSF更易于嵌入到大型项目中。 例如，它可以与Laspy（ ）一起使用。 您要做的只是将点云读取到python 2D列表中，并将其传递给CSF。 以下示例显示了如何将其与laspy一起使用。
# coding: utf-8
import laspy
import CSF
import numpy as np
inFile = laspy . file . File ( r"in.las" , mod
2022-07-22 09:28:01
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用于提取Nar文件（用在csol等游戏里的）的工具nartool的c#版的源码。
2022-07-22 09:07:00
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Python 提取Abaqus ODB 中的场变量Field output 与历史变量History output 方法 胡剑桥 jianqiaohu@126.com 1 创建bat 文件这一步并不是必须的但是推荐使用用来提供ODB 路径以及写出文件路 径的方法方便在windows command 中提交也可以直接在Python 中提供读写路径 2 关于场变量和历史变量的提取Python 对接o
2022-07-20 10:47:15
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