构建一个实时的交互式系统，使用者可以移动和改变二维图像的形状。方法主要分为两步，首先对图像分割的三角形进行旋转变化，然后调整图像的尺寸。

dom示例 各种MDN DOM和Web API文档页面随附的代码示例。 “ abort-api”目录包含有关如何使用“ Abort API”（又名和 ）的。 。 “ auxclick”目录包含一个演示新auxclick事件类型的简单示例。 有关更多详细信息，请参见 ，或 。 “ canvas”目录包含一个示例“ chroma-keying”，演示了如何使用Canvas API来操纵视频：请参阅或 。 “ channel-messaging-basic”目录包含一个简单的示例，说明了通道消息传递的基础。 请参阅或。 “ channel-messaging-multimessage”目录包含另一个通道消息演示，该示例演示如何在浏览上下文之间发送多个消息。 有关更多详细信息，请参见 。 。 “拖放”目录用于标准的示例和演示。 “ fullscreen-api”目录是示例和演示。 运

灵活的操作 =================== 灵活操作是ROS 的集合 与通用兼容状态实现功能。 这些允许用户以图形方式将状态机中的状态链接在一起，以处理基本的操作任务。 这样就可以在MoveIt中实现监督和滑动自主权！ 操作框架，并更好地控制应急响应和恢复行为。 从某种意义上说，该系统是通用的，它仅依赖于通用的ROS软件包，例如MoveIt！ 和FlexBE ，以及通用ROS主题，并且不特定于任何特定的机器人设置。 安装 作为CHRISLab 演示的一部分，提供了完整的演示系统。 按照那里的设置和操作说明进行集成演示。 灵活操纵系统已使用最新版本的ROS Kinetic经过测试。 您应先遵循《 并进行设置，然后再继续。 要将本系统与您的机器人一起使用，请遵循MoveIt的标准安装说明！ 和FlexBE，然后将此仓库添加到您的Catkin工作区中。 执照 版权所有（c）

内含缺失软件包，解压至工作空间scr目录下即可

Win平台图片篡改检测的可运行完整代码，只需要anaconda安装必要的tensorflow1.X等库，将数据和权重放入对应的路径即可运行。linux需要编译cython_bbox库即可

Image-manipulation-detection 图片篡改检测项目的训练权重，基于tensorflow1.X。 使用VOC2007数据集生成5000张待训练图像使用VGG16预训练权重，使用GPU进行训练，经过40000迭代，得到的权重文件。 已放入百度网盘，如失效也可根据文件中的联系方式进行获取。

放入/catkin_ws/src/文件夹下，然后回到carkin_ws目录后catkin_make编译即可出现无错误提示

飞行器姿态控制matlab代码空中摇滚 该目录包含用于空中实验的代码，包括： rnw_ros和rnw_msgs专门用于摇滚。 uwb_mocap_broadcast用于传输uwb_mocap_broadcast信息。 djiros和n3ctrl用于基本的四旋翼控制 硬体需求 大疆N3飞行控制器 DJI集成块2-G车载计算机 OptiTrack运动捕捉系统 2个Nooploop UWB发射器 罗技F710无线游戏手柄 定制的末端执行器，用于空中摇滚 作为硬件在环（HIL）仿真运行 在安装了DJI Assistant的情况下将DJI N3 Autopilot连接到PC / Mac 在DJI Assistant中输入模拟 roslaunch rnw_ros sim.launch UWB Config Channel＃9是Drone＃1 Channel＃4是Drone＃2 进行真实的实验 打开OptiTrack roslaunch rnw_ros ground_station.launch在地面站上roslaunch rnw_ros ground_station.launch ，即您的笔记本电

借助生成对抗网络实现无人监督的深度图像增强 IEEE图像处理事务（T-IP） 1 ，1 ，1 ，2 ， 1 [ ] [ ] 1香港城市大学， 2美团集团 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第一卷，“通过生成的对抗网络实现无监督的深度图像增强”的代码。 2020年9月29日，第9140-9151页。 抽象的 对于公众而言，提高图像的美学质量是充满挑战和渴望的。 为了解决这个问题，大多数现有算法都是基于监督学习方法来学习用于配对数据的自动照片增强器，该照片增强器由低质量的照片和相应的专家修饰版本组成。 但是，专家修饰的照片的样式和特征可能无法满足一般用户的需求或偏好。 在本文中，我们提出了一种无监督的图像增强生成对抗网络（UEGAN），该网络以无监督的方式从一组具有所需特征的图像中学习相应的图像到图像的映射，而不是学习大量的成对图像。 所提出的模型基于单个深层GAN，该

PCL库，LiDAR，Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments，Ph.D