在本文中，我们提出了一种新颖的基于轮廓的形状描述符，称为多尺度距离矩阵（MDM），以捕获形状几何图形，同时不影响平移，旋转，缩放和双边对称性。 该描述符进一步与降维相结合，以提高其判别能力。 所提出的方法避免了在大多数先前的形状识别算法中使用的费时的逐点匹配。 因此，它速度快，适合实时应用。 我们通过在两个数据集上进行实验，将提出的方法应用于计划叶子识别的任务：瑞典叶子数据集和ICL叶子数据集。 实验结果清楚地证明了提出的描述符的有效性和效率。

是一个C#的C#双线性、临近点、反距离三种插值源代码。用于插值、图像缩放等用途

本文根据美国萨德雷达的公布资料，对探测距离进行了理论分析。对于军事爱好者和雷达设计者有一定帮助。66666666

手写字符的识别是任何模式识别问题中最重要的任务。 在本文中，我们讨论了一种使用神经网络和欧几里德距离度量来识别手写字符的方法。 首先神经网络经过一个学习阶段，然后网络被用来识别未知的手写字符。 对于不匹配的手写字符，使用欧氏距离度量来提高识别率。

针对山西煤炭运销集团芦子沟煤业有限公司10#和11#两层极近距离煤层联合开采中出现的问题。通过现场调研、实验室力学性能试验、理论分析及数值模拟相结合的方法,对煤柱稳定性、煤柱宽度的留设及其支撑压力的分布和煤柱支撑压力对底板的破坏范围进行研究,利用FLAC3D数值模拟软件,确定适合该矿合理回采巷道的外错布置方式的合理错距为9 m。

贵州某矿6#煤层和5#煤层为近距离煤层,下煤层回采巷道的支护问题一直是影响整个回采工作的重要因素,针对该矿下煤层回采巷道的支护问题,采用钻孔窥视仪对下煤层回采巷道的围岩结构进行了全断面探测,分析了巷道围岩破坏特征;在此基础上,结合FLAC3D数值模拟软件,研究了上煤层残留煤柱底板应力分布特征,分析了上煤层遗留煤柱集中应力对下煤层回采巷道围岩稳定性的影响,并根据下煤层回采巷道围岩受力和变形特征,提出了非对称支护设计方案,现场监测数据表明该非对称支护方案能够较好的控制巷道围岩变形。

模式识别实验报告 1、最大最小距离聚类法 2、K-均值聚类法 3、感知器算法 4、最小均方误差算法

双目摄像头测量距离标定工具

计算任意网格的有符号距离场 该项目计算三角形网格的近似SDF。 它适用于非水密网格（带Kong的网格），自相交网格，具有非流形几何的网格以及面方向不一致的网格。 安装 pip3 install mesh-to-sdf 如果您使用的是Windows或Mac，则需要解决pyrender中的一个错误。 检查下面的常见问题解答。 例子 体素化网格 mesh_to_voxels函数创建一个SDF值的N N N N数组。 在此示例中，使用Marching Cubes重建网格，然后进行渲染。 from mesh_to_sdf import mesh_to_voxels import trimesh import skimage mesh = trimesh . load ( 'chair.obj' ) voxels = mesh_to_voxels ( mesh , 64 , pad = True )

有效确定差分相关性的距离阈值