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四叉树分割合并代码。
将图像通过四叉树分割成若干区域，符合一致性准则区域不予分割，最终得到部分区域。

基于图像分割的立体匹配论文合集，包含国内外经典论文合集，方便大家科研

里面包括肝脏分割数据集和整个工程所有文件，下载完之后直接运行就好，工程文件包括model.py,train.py和predict.py三个文件，数据集中训练集一共有400张肝脏图片及对应分割模板，验证集一共有20张肝脏图片及对应分割模板

在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。

使用散斑减少各向异性扩散的超声图像分割多尺度测地线活动轮廓

将渐变波导模式方程(WKB积分方程)化为分段积分,以波导某一模式在不同波长下的转折点为分段点,当波长相差很小时,相应的转折点相差也很小,可在各个分段积分中作折线近似,从而从理论上推出确定波导轮廓数据的递推式.以所得轮廓必须满足光滑条件为判据,最后定出波导的轮廓.该方法尤其适用于单模渐变波导,而且无需事先假设待定轮廓的函数形式.本文对双曲止割和抛物线轮廓的理想波导进行了计算机模拟,结果证明该方法的精度达到10~(-3)甚至于更高.而且理论上具有分割愈密,精度愈高的优点.

利用斐波那契算法黄金分割法搜索区间法求函数极值

SpaceClaim联机帮助和支持TableOfContents1.简介72.使用入门82.1教程82.1.1概述82.1.2支架和旋钮教程92.1.3涡轮教程242.2SpaceClaim界面242.2.1概述242.2.2结构树262.2.3图层272.2.4选择292.2.5组302.2.6选项312.2.7属性312.2.8SpaceClaim快捷方式322.2.9鼠标操作342.3设计352.4二维和三维设计模式372.5草绘382.6选择412.7拉动442.8移动482.9在横截面中编辑522.10组合和分割532.11SpaceClaim对象562.12使用部件572.13获得帮助593.设计613.1概述613.2二维和三维设计模式623.3草绘633.4在横截面中编辑673.5在三维模式中编辑683.6剪切、复制和粘贴703.7尺寸713.8分离743.9撤消和重做操作753.10移动手柄753.11草绘763.11.1概述763.11.2编辑草图803.11.3复制草图813.11.4草图栅格813.11.5移动草图栅格823.11.6布局833.11.7在二维模式中移动843.11.8通过尺寸草绘853.11.9点863.11.10直线873.11.11切线883.11.12参考线893.11.13矩形903.11.14三点矩形913.11.15圆923.11.16三点圆923.11.17参考圆933.11.18椭圆943.11.19相切弧953.11.20扫掠弧963.11.21三点弧973.11.22多边形983.11.23样条曲线993.11.24分割直线1013.11.25修剪直线1023.11.26创建角1023.11.27创建圆角1033.11.28偏置直线1043.11.29投影到草图栅格上1053.11.30弯曲1063.12编辑1063.12.1概述1063.12.2选择对象1083.12.3拉动1163.12.4移动1433.12.5填充1513.12.6替换表面1563.12.7按过渡编辑表面1583.12.8移动草图栅格1603.13相交1603.13.1概述1603.13.2组合和分割1613.13.3分割实体1733.13.4分割表面1753.13.5投影到实体1773.14插入1783.14.1概述1783.14.2插入部件1793.14.3插入图像1793.14.4插入平面1803.14.5插入轴1823.14.6插入参考轴系1833.14.7创建圆柱体1843.14.8创建球1853.14.9创建壳体1863.14.10创建偏置1873.14.11创建镜像1883.14.12插入临时对象1903.15装配部件1913.15.1概述1913.15.2使用部件1923.15.3对齐表面1953.15.4对齐轴1953.15.5将部件定向1963.16测量和分析1963.16.1概述1963.16.2显示质量1973.16.3显示测量值1983.16.4显示表面栅格1994.细节设计2004.1概述2004.2注释2014.2.1概述2014.2.2创建注释2024.2.3设定注释文本格式2054.2.4创建注释指引线2064.2.5创建尺寸注释2074.2.6形位公差注释2094.2.7基准符号2114.2.8表面光洁度符号2124.2.9中心标记和中心线2134.2.10螺纹2144.2.11表格2144.3图纸2164.3.1概述2164.3.2设置图纸2174.3.3设定图纸格式2184.3.4视图2194.4三维标记2244.4.1概述2244.4.2创建三维标记幻灯片2264.4.3显示更改过的尺寸2264.4.4已更改表面上色2274.5设置细节设计选项2275.

基于Python3.7实现KMeans++算法，并用于实现图像分割功能。
包括源程序、测试图片、结果图片和运行步骤。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。