基于Unity Sentis_Barracuda引擎的Yolo安全帽识别软件，支持替换识别任意物体的YoloV8或V5 onnx模型 “Yolo safety helmet recognition software based on Unity Sentis_Barracuda engine supports replacing YoloV8 or V5 onnx models that identify arbitrary objects”.zip

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在利用相位法进行三维物体表面轮廓测量时，由于CCD摄像机存在的景深问题，影响了获取相位的准确性。本文就"景深"引起的相位测量误差及其允许的"景深"范围进行了研究。给出了该相位误差对应的高度误差与"景深"范围的关系式，根据这一关系式，可在确定系统允许的高度测量误差的情况下，确定"景深"范围。

Runtime Transform Handles，可再unity运行时拖拽旋转物体，可用于制作场景编辑器等功能

使用Unreal Engine实现物体内部轮廓描边效果的材质

基于FPGA的实时图像处理技术，特别是使用帧间差分法实现运动物体的实时追踪。首先阐述了运动追踪与物体跟踪技术的重要性和应用场景，然后深入讲解了帧间差分法的技术原理，即通过比较连续帧之间的像素差异来检测运动物体。接着，文章重点描述了FPGA在实时图像处理中的优势及其具体实现步骤，包括图像采集、预处理、帧间差分、追踪处理以及输出显示。最后，文章展示了如何利用Quartus和Vivado这两个常用FPGA开发工具完成整个系统的搭建，并简要提及了未来的应用前景和技术发展方向。 适用人群：从事图像处理、运动追踪研究的专业人士，以及对FPGA开发感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高效率、低延迟的实时图像处理场合，如安防监控、智能交通、体育赛事等领域，旨在实现对运动物体的精确追踪。 其他说明：文中还提供了一个简单的Python代码片段用于演示帧间差分法的基本流程，但在实际FPGA实现中需要使用硬件描述语言进行复杂逻辑设计。

内容概要：本文详细介绍了如何利用FPGA进行高效的实时图像处理，重点在于使用帧间差分法实现运动追踪和物体检测。文中首先阐述了系统的硬件架构，包括图像缓存、差分计算和目标标记三个主要模块。接着深入探讨了各个模块的具体实现细节，如双口RAM用于帧缓存、Verilog代码实现差分计算以及形态学处理去除噪点。此外，还讨论了如何通过连通域标记算法优化运动区域识别，并展示了如何在HDMI输出层叠显示运动区域。文章强调了硬件实现的优势，特别是在资源受限的情况下，帧间差分法能够显著提升处理速度和效率。最后，作者分享了一些实际部署中的经验和教训，如时钟域交叉问题、形态学处理的优化以及阈值自适应调整。 适合人群：对FPGA开发和实时图像处理感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是有一定硬件编程基础的人群。 使用场景及目标：适用于需要快速响应和低延迟的运动追踪应用场景，如安防监控、工业自动化等领域。目标是帮助读者掌握FPGA在实时图像处理中的应用技巧，理解帧间差分法的工作原理及其优势。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码片段和实现思路，还分享了许多实战经验，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB进行MIE理论计算，特别是在近场电场的分析上。MIE（Mie scattering theory，米散射理论）是物理学中用于描述球形粒子对电磁波散射的经典理论，尤其适用于颗粒尺寸与波长相当或更小的情况。在天文学、大气科学、光学以及纳米科技等领域，MIE理论有着广泛的应用。 MATLAB作为一种强大的数值计算环境，提供了一种灵活的方式来实现MIE理论的计算。我们需要理解MIE理论的基本概念。它基于麦克斯韦方程组，通过将球形粒子的散射问题转化为一系列级数解来求解。这些级数解是关于球谐函数的，它们描述了散射场的分布和方向性。 在MATLAB中，实现MIE理论通常包括以下步骤： 1. **输入参数设置**：定义入射波的波长、频率、极化状态，以及散射粒子的物理属性，如粒径、折射率等。这些参数将决定计算的结果。 2. **计算级数系数**：根据MIE理论的公式，计算散射和透射系数。这涉及到复数矩阵运算和特殊函数（如勒让德多项式和球谐函数）的计算。 3. **散射场计算**：利用计算出的级数系数，可以得到散射场的分布。近场电场通常在散射粒子附近，其强度和方向与远场（远离粒子的区域）不同。 4. **结果可视化**：MATLAB的图形用户界面（GUI）或绘图函数（如`surf`, `quiver`, `pcolor`等）可用于显示散射场的分布，帮助我们直观理解电场的强度和方向。 在"mieHKUNearField.zip"这个压缩包中，很可能包含了实现上述过程的MATLAB代码或者函数库。这些资源可能包括预处理函数来处理输入参数，主计算函数来执行MIE理论的计算，以及后处理函数用于绘制近场电场图。通过运行这些代码，我们可以模拟不同条件下的散射情况，研究散射场的特性。 在实际应用中，我们可能会遇到各种挑战，比如数值稳定性问题、计算效率问题，以及如何适应非球形粒子的散射问题等。因此，理解和优化MATLAB中的MIE理论算法对于提升计算效果至关重要。此外，理解并结合实验数据，可以进一步验证理论计算的准确性，推动科学研究和技术发展。 MIE理论在MATLAB中的实现为研究散射现象提供了一个强大工具，特别是对于近场电场的研究，能够帮助我们更好地理解微纳米尺度上的光学效应，从而在材料科学、光学传感器设计等方面发挥重要作用。

主要介绍在Halcon如何实现LabVIEW中Remove Border Object算子功能（去除边界物体），LabVIEW中有一个这样的VI可以轻松地实现操作目的，但在Halcon中没有，本例子告诉你如何实现

文件名：SensorToolkit 2 v2.5.13.unitypackage SensorToolkit 2 是一款针对 Unity 引擎的插件，旨在简化和增强对传感器数据的访问与处理，特别适用于开发需要与物理环境互动的应用程序和游戏。以下是该插件的主要特点和功能介绍： 主要特点 多种传感器支持： SensorToolkit 2 支持多种传感器数据，包括加速度计、陀螺仪、磁力计等，使开发者能够访问和使用设备的物理传感器信息。 简化的 API： 插件提供简单易用的 API，使开发者能够快速访问传感器数据，无需深入了解底层实现，减少开发时间。 增强的数据处理： 内置数据处理工具，可以对传感器数据进行过滤、平滑和分析，以提高数据的准确性和可靠性。 跨平台支持： 支持多种平台，包括移动设备（iOS 和 Android）和桌面平台，确保在不同设备上的一致性和兼容性。 实时数据监测： 提供实时监测工具，可以实时显示传感器数据，帮助开发者进行调试和优化。 示例和文档： 附带详尽的文档和示例项目，帮助开发者快速上手并理解如何集成和使用插件的功能。 。。。。。。