边缘融合 投影融合的被动立体融合除了可双机叠加被动立体之外，还可做主动立体3D融合，但现在又多了一种，做被动立体融合不需要双机叠加也可实现被动立体融合，这种方案除了使用的3D设备及眼镜不一样之外，所有配置和主动立体融合一模一样。相对于主动立体融合只需要更换两部分，即把原来接3D 信号发射器部分换成单机偏光3D设备（英文：3D modulator）,而用电影院通用的偏光3D眼镜取代快门式3D眼镜就完成了。

Multi-Projection Edge Blending unity投影融合软件 请支持正版 https://assetstore.unity.com/packages/tools/integration/multi-projection-edge-blending-85466

用电子束抽运的垂直腔面发射激光器作投影显示

基于动态全潜结构投影的热连轧厚度监控

针对数据量庞大引起模型参数更新时样本选择困难及训练速度慢的缺陷,提出基于投影寻踪回归的铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测方法。首先采用机器学习方式提取用于建模所需的相似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在相似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。

MODIS hdf数据进行数据处理和投影转换以及基于Python批处理

通过希尔伯特变换和非线性状态空间投影检测无创胎儿心跳

重采样工具 Python中的哥白尼全球土地服务重新采样工具该笔记本演示了如何将哥白尼全球土地服务（CGLS）植被相关产品（即NDVI，FAPAR ...）从标称分辨率333m分辨率重新采样到1km。 适用于希望在切换到新的333m基准分辨率之前，近乎实时地暂时延续其1km时间序列的用户。 用户可以对旧的（非实时）333m产品应用此处显示的重采样方法，并将结果与​​同一时期的1km产品相关联。 该文档提供了1km重采样的数据层和1km产生的数据层之间的比较结果。

从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。 现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。 为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。 为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。 然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。 我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点

OpenGL投影矩阵的一个小程序，可以随意设置参数，方便理解