根据锥束CT切片图像的特点,提出了一种面向复杂零件的三维表面重构新方法:首先采用3D亚体素边缘检测算法提取序列切片图像的高精度封闭轮廓,并重构出切片轮廓的拓扑信息,然后采用一种改进的基于截面属性的轮廓分割算法得到若干组局部结构轮廓集,最后对这些轮廓集进行叠加与拼合,形成零件的整个三维表面。实验结果表明,该方法分割轮廓准确,稳定性好,对具有复杂内外结构的零件,可确保其重构结果的拓扑正确性。
2023-03-25 23:09:35 437KB 工程技术 论文
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改代码用了一种很简单的算法,通过直方图均衡化来实现图像的增强,对于初学者来说非常的有帮组,代码已经运行通过
2023-03-25 22:42:58 1.91MB matlab
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本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 插值方法: CV_INTER_NN – 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR – 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA – 使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC – 立方插值. 函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI,函数将按常规支持 ROI. 程序1:图像压缩(第一版) # coding=utf-8 import tim
2023-03-25 16:50:43 52KB c nc op
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Place365GoogLeNet 是在 Places365 数据集上训练的预训练模型,其底层网络架构与在 ImageNet 数据集上训练的 GoogLeNet 相同。 您可以使用网络阅读 句法净= googlenet net = googlenet('权重',权重) net = googlenet('Weights',weights) 返回在 ImageNet 或 Places365 数据集上训练的 GoogLeNet 网络。 如果权重等于“imagenet”,则网络具有在 ImageNet 数据集上训练的权重。 如果权重等于“places365”,则网络具有在 Places365 数据集上训练的权重。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 place365googlenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用
2023-03-25 14:42:22 6KB matlab
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共三册。本册: 第1章 数据库应用程序 涵盖数据库内容 第2章 图形图像处理应用编程 涵盖OpenGL MFC等内容
2023-03-25 14:12:14 38.45MB Windows 系统编程 VC++ 图形及数据库
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周期延拓 的大小为 的大小为
2023-03-25 12:05:18 10.26MB MATLAB 图像 傅里叶变换
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matlab开发-控制随机数。在Simulink Matlab函数和随机数发生器中控制随机数
2023-03-25 11:51:19 13KB 图像处理与计算机视觉
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ImageCompressionAndRestroation 利用霍夫曼树实现8位256色灰度图像的压缩与复原 一、实验语言与环境 Windows C++ Visual Studio Code或code::blocks MinGW-gcc.exe 二、代码解析 图像压缩 详见ImageCompress.cpp 获取256种颜色的权值 int wid = bitMapInfoHeader.biWidth, hei = bitMapInfoHeader.biHeight; int md = wid%4; int base = (md==0)? wid:4-md+wid; for (int j=0;j<hei;j++){ for (int i=0;i<wid;i++){ v[pData[j*base+i]] +=1; //颜色 i 的权值 v[i] } } 建立霍
2023-03-25 10:07:34 730KB 附件源码 文章源码
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matlab精度检验代码道路故障识别(DeepSegmentor) 2020年论文的DeepCrack和RoadNet项目的Pytorch实施。 1,数据集 2.安装 我们通过系统提供了一种用户友好的配置方法,您可以使用以下命令创建一个新的Conda环境: conda env create -f environment.yml 3.平衡权重 我们使用以下命令来遵循该方法: python3 ./tools/calculate_weights.py --data_path 4.培训 培训之前,请下载数据集并将其复制到文件夹datasets 。 探伤 sh ./scripts/train_deepcrack.sh 道路检测 sh ./scripts/train_roadnet.sh 我们在这里提供我们的预训练模型: 模型 Google云端硬碟 深裂 道路网 5,测试 探伤 sh ./scripts/test_deepcrack.sh 图像 地面真相 GF 融合的 侧边1 第2边 侧面3 侧面4
2023-03-24 23:26:02 20.8MB 系统开源
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基于 SAR图像的目标检测是对 SAR 图像解译的重要环节之一。本文从 SAR图像的统计特性出发,对包括 SAR 图像统计特性描述,斑点噪声抑制,检测器设计等若干基于SAR 图像的目标检测关键问题进行了研究。