倾斜图像霍夫变换旋转,并进行识别特定区域进行裁剪
2025/12/30 4:31:19 4KB 图片旋转矫正 图片区域识别
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完整英文版UL1082:2017StandardforHouseholdElectricCoffeeMakersandBrewing-TypeAppliances-家用电动咖啡壶和冲煮型器具的安规标准,本标准涵盖了根据国家电气法规(NFPA70)在普通场所使用的额定电压为120V或以下的便携式电动咖啡机,渗滤器,咖啡壶和其他冲煮型器具。
除咖啡机外,本标准还包括茶壶,水壶,玻璃水瓶,汤炉和其他类似器具,在这些器具中,液体加热到115°F(46°C)以上,并提起并倾斜以分配液体。
正常使用中为液体。
2025/12/13 22:30:34 36.03MB ul 1082 电咖啡壶 coffee
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激光选区熔化(SLM)成型零件过程中常出现零件的翘曲变形,这与零件支撑的添加有关。
因此,有必要对SLM成型零件支撑添加方式进行研究。
通过对不同支撑结构SLM成型零件的成型效果进行研究,发现在相同支撑参数条件下,支撑片分割未倾斜支撑在成型零件时具有较好的成型效果;
零件使用的支撑高度越高,零件越容易翘曲。
通过优化支撑结构,发现采用分块0°倾斜导热支撑可以有效地减小零件的翘曲变形。
这为SLM成型高精度零件提供了参考。
2025/12/2 18:05:33 11.64MB 激光技术 激光选区 支撑结构 翘曲变形
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这个井筒压降计算的源程序压缩包里面包含了井筒压降计算,水平、倾斜,垂直段的源程序。
用于井筒压降计算,源程序采用按压力迭代的算法。
将井筒分段,计算每一段的末端压力作为下一段的初始压力。
误差较小,供参考学习
2025/11/14 9:29:53 2.41MB 井筒压降 计算程序
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头部姿势数据库是1590个单眼面部图像的基准,其具有从-90到+90度的平移和倾斜角度的变化。
对于每个人,可以使用2个系列的93个图像(93个不同的姿势)。
每人2个系列的目的是能够训练和测试已知和未知面部的算法(参见第2和第3节)。
数据库中的人戴或不戴眼镜,并有各种肤色。
背景是自愿中立和整洁的,以便专注于面部操作。
该数据集包含了水平方向上的角度标记与垂直方向上的角度标记,是kaggle比赛常用的头部姿态估计训练数据集。
2025/11/7 10:15:36 15.95MB datasets headpose
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本实验用的是普中V3.0开发板单片机是STC90C516RC+晶振时11.0952MHZ声波模块是是HC—SR04数码管显示距离(毫米)数码管是P0段选P2位选这时用一个声波模块测量距离(毫米)的半成品程序,接线方式为echo=P1.0;trig=P1.7;注意:修改程序时,在开发板上不要使用P3口进行高电平的发送与接收提示:经过本人测试其有效量程为1400毫米最佳量程为1200毫米以内,最小量程在30毫米水平方向:80mm高的障碍物在1200mm以内能够被检测到倾斜角度:物体反射面与声波模块的倾斜无关,只与投影面有关作为测试程序里面有大量注释掉的程序根据需要自行调整程蒙蒙2016年10月24日两个同时工作有干扰,交替工作数据较乱,单个连续3次求平均值效果较好
2025/10/31 21:47:41 42KB 51单片机 测距 测角度 SR04
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可对图像自动倾斜校正,适用于灰度和二值化图像,效果很好的哟
2025/10/31 20:44:47 863B 倾斜校正
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可用Python语言实现基于hough直线检测的倾斜图片校正,内配图片
2025/10/28 18:18:10 9.69MB hough变换
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halcon倾斜车牌识别源代码先计算倾斜角度再旋转最后识别
2025/10/24 18:55:22 772KB halcon  车牌识别 机器诗句
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利用加速度传感器测量物体的倾斜角度.pdf
2025/8/23 7:43:47 131KB 学习文档
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡