项目，包含了一些常用的功能，场景、灯光、摄像机初始化，模型、天空盒的加载，以及鼠标点击和悬浮的事件交互。 cnpm/npm install 下载依赖 npm run dev  启动项目后就可以运行了。

2.2 二维平面摄像测量 在实际科研和工程中，许多应用对象分布在同一物平面内，测量对象的几何参数及 其运动、变化都在同一平面内，这时用单台像机就可以测量得到各种所需几何和运动参 数。根据中心透视投影模型，可以直接导出单台像机测量物平面内目标运动参数的算法。 2.2.1 单像机平面摄像测量基本原理 如图 2.1.5，如果被测物面与像机光轴垂直，即与像面平行，根据中心透视投影关系， 显然目标及其所成的像满足相似关系，只相差一个放大倍数。因此只要从图像上提取所 需目标的几何参数，乘上实际放大倍数，就得到空间物体的实际几何参数。再结合序列 图像的时间轴信息，可以得到物体的运动参数。当物体在同一平面内分布，但是此物体 平面与摄像机光轴并不垂直时，若已知光轴与物平面的夹角，可以先通过角度投影变换， 将图像校正成像面与物面平行的情况，使两者满足相似关系。 图 2.1.5 单像机平面摄像测量基本原理 常见的二维平面测量主要有物体二维几何位置、尺寸、形状、变形测量、位移和速 度的测量。其基本原理是利用单幅图像进行目标几何参数测量，或利用不同时刻在同一 角度拍摄的图像，测量图像目标的变化和运动参数。 在二维平面摄像测量中，放大倍率的确定至关重要。如果物平面内能够提供某个方 向上某对象的已知尺寸，则可以得到目标在物平面该方向上的几何或运动参数与目标成 像之间的比例关系，完成测量。 常用、简单的方法是在测量物面上放置带有绝对尺度 光心 像距 物距 物平面 像面

毕设课设_基于MATLAB的平面参数测量系统（GUI，面积，周长参数） ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。 ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。

在计算机科学领域，尤其是图形学和物理建模中，表面粗糙度是一个重要的概念，它能够影响光线反射、散射和吸收等光学现象。本项目主要关注如何使用MATLAB进行三维随机粗糙表面的模拟，特别是基于高斯分布的表面模型。MATLAB是一款强大的数学计算和数据分析软件，它提供了丰富的工具箱，可以方便地进行复杂的数据处理和图形可视化。 我们要理解“三维粗糙表面”的概念。在三维空间中，一个物体的表面不总是平滑的，可能存在各种微小的凹凸不平，这些微结构集合起来就形成了表面的粗糙度。这种粗糙度对光线与表面的交互有显著影响，比如在视觉效果上会影响物体的光泽和色彩。 “高斯粗糙表面”是模拟粗糙表面的一种常见方法，它基于高斯随机过程。高斯过程是一种统计模型，其中任何有限子集的随机变量都服从多维正态分布。在模拟粗糙表面时，我们通常假设每个位置的微凸起或微凹陷是高斯随机变量，通过它们的均值和方差来控制表面的平均高度和起伏程度。 在MATLAB中实现这个模拟，通常会涉及以下步骤： 1. **生成随机数**：使用MATLAB的`randn`函数生成遵循标准正态分布的随机数，代表表面的高度偏差。 2. **尺度调整**：根据需要模拟的表面粗糙度，对生成的随机数进行缩放，以确定表面的平均起伏。 3. **坐标网格**：创建一个三维坐标网格，表示模拟的表面区域。 4. **构建表面**：将随机数与坐标网格相结合，形成一个三维数组，代表每个位置的表面高度。 5. **图形渲染**：使用MATLAB的图形功能，如`surf`或`mesh`函数，将模拟的粗糙表面可视化。 6. **交互式GUI**：在项目中提到的"粗糙表面计算机模拟GUI.rtf"可能是一个用户界面，允许用户调整参数，如高斯分布的均值、方差以及网格大小，实时观察模拟结果的变化。 通过这样的模拟，我们可以研究不同的表面粗糙度对光学性质的影响，例如在光学成像、光照计算、材料表征等领域都有实际应用。此外，这种方法还可以扩展到其他类型的随机过程，如莱维飞行或其他概率分布，以模拟更复杂的表面特性。 本项目提供了一个实用的工具，通过MATLAB实现了对三维粗糙表面的直观理解和分析，对于学习和研究表面物理特性的人员来说，具有很高的价值。通过交互式GUI，用户不仅可以生成逼真的模拟结果，还能深入理解表面粗糙度如何影响实际的物理现象。

将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测，通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤，得到钢轨表面深度的变化值，并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示，通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域，从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用，可以达到的最大检测速度为1.5m/s，深度检测分辨力为0.2mm。

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深度学习框架三维识别分割，CT，CBCT牙齿重建，识别 本文介绍了一种基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 知识点： 1. 深度学习框架：本文介绍了基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法采用多模态融合技术，融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 2. CBCT 牙齿重建：CBCT（ Cone-Beam Computed Tomography）是一种常用的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。本文介绍了一种基于 CBCT 的牙齿重建方法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 3. 多模态融合：本文介绍了一种多模态融合技术，用于融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据。该技术可以实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。 4. 深度学习在数字牙科学中的应用：本文介绍了深度学习技术在数字牙科学中的应用，用于实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 5. 牙齿骨骼重建算法：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿骨骼重建算法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 6. 牙齿识别：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿识别方法，用于识别牙齿的形状和结构。该方法可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 7. 数字牙科学：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗规划和决策中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 8. 医疗成像技术：本文介绍了一种基于 CBCT 的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 9. 牙齿治疗规划：本文介绍了牙齿治疗规划在数字牙科学中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 10. 数字牙科学在牙齿治疗中的应用：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。

【作品名称】：基于OSGEarth引擎，实现三维动态海洋流场可视化 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：基于OSGEarth引擎，实现三维动态海洋流场可视化

本实例使用threejs+vue,实现三维IT机房可以将机房数据可视化，让企业更好的监控和管理 IT 机柜，在前端页面对 IT 机房进行三维展示，当鼠标划入IT 机柜的时候，提示当前机柜的详细信息，一键显示机房中过热的机柜，包含机房模型。下载即可允许，代码清晰明了，容易理解

阐述了采场围岩三维力学特征及其影响因素,在分析冲击地压发生机理的基础上,初步探讨了综采采场围岩应力壳演化特征与发生冲击地压的联系,认为随开采特点及影响因素的改变,采场围岩应力壳的演化及发展为冲击地压的孕育发生创造了力学及能量条件,强调充分认识采场围岩应力壳的演化特征对防治冲击地压等煤矿动力灾害具有重要意义。