计算机断层成像(ComputedTomography，CT)技术的出现使得在不破坏被扫描物体内部结构的前提下，对物体的结构信息检测成为可能。
伴随着医学诊疗和工业探伤领域的快速发展，CT技术的应用越来越多，同时也意味着对CT设备的精密度要求也越来越高。
当实际的CT成像系统不满足理想成像关系时，即系统中的射线源、探测器或旋转台中任意一个装置存在几何偏差，都会导致重建过程中投影地址的计算出现错误，严重影响断层图像的重建质量，因此对CT成像系统的几何参数进行标定至关重要。
伴随着医学诊疗和工业探伤领域的快速发展，CT技术的应用越来越多，同时也意味着对CT设备的精密度要求也越来越高。
当实际的CT成像系统不满足理想成像关系时，即系统中的射线源、探测器或旋转台中任意一个装置存在几何偏差，都会导致重建过程中投影地址的计算出现错误，严重影响断层图像的重建质量，因此对CT成像系统的几何参数进行标定至关重要。
2024/5/23 18:46:18
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本程序是通过C++和OPENCV结合,创建一个可以动态包围物体轮廓的矩形和圆形边界框,这对开发人工智能的程序员有一定的帮组
2024/5/22 18:48:47
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多体系统是指有大范围相对运动的多个物体构成的系统，它是航空航天器、机器人、车辆、兵器与机构等复杂机械系统的力学模型。
第一篇介绍《计算多体系统动力学》所需的数学、刚体运动学、刚体动力学与数值方法等基础知识。
第二篇介绍多体系统拓扑构型的描述、基于拉格朗日坐标的多刚体系统动力学方程的建立、数值处理方法与软件实现要点。
第三篇介绍多刚体系统笛卡儿坐标的描述方法、系统运动学约束方程组集与分析方法、带拉格朗日乘子动力学方程的推导、动力学分析的计算方法与软件实现要点。
第四篇为刚一柔混合多体系统动力学，介绍变形体的有限元与模态离散方法、基于笛卡儿与拉格朗日坐标的系统各物体运动学正向递推关系、基于拉格朗日坐标与模态坐标的系统动力学方程组集、开闭环柔性多体系统的计算方法与软件实现要点。
第一篇介绍《计算多体系统动力学》所需的数学、刚体运动学、刚体动力学与数值方法等基础知识。
第二篇介绍多体系统拓扑构型的描述、基于拉格朗日坐标的多刚体系统动力学方程的建立、数值处理方法与软件实现要点。
第三篇介绍多刚体系统笛卡儿坐标的描述方法、系统运动学约束方程组集与分析方法、带拉格朗日乘子动力学方程的推导、动力学分析的计算方法与软件实现要点。
第四篇为刚一柔混合多体系统动力学，介绍变形体的有限元与模态离散方法、基于笛卡儿与拉格朗日坐标的系统各物体运动学正向递推关系、基于拉格朗日坐标与模态坐标的系统动力学方程组集、开闭环柔性多体系统的计算方法与软件实现要点。
2024/5/16 19:41:26
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TouchRetouchapp是一款出色的照片美化应用，你可以使用自带相机拍摄，也可以直接用内置相机拍摄然后修图，TouchRetouchapp能够帮你轻松移除照片上你不想要的物体，一键即可修复，还提供优秀的滤镜，让你的照片看起来出自大师之手。
TouchRetouch照片美化好用到什么程度呢，只要找到你想消除的物品，轻松选中即可移除，再也不用担心一张好的照片被背景毁了，再也不用担心找不到合适的滤镜了，再也不用考虑照片上的污点去不了，删除你一切想删除的东西。
你只需要一个TouchRetouch即可拥有完美的照片。
TouchRetouch备受科技媒体推崇。
TouchRetouch照片美化好用到什么程度呢，只要找到你想消除的物品，轻松选中即可移除，再也不用担心一张好的照片被背景毁了，再也不用担心找不到合适的滤镜了，再也不用考虑照片上的污点去不了，删除你一切想删除的东西。
你只需要一个TouchRetouch即可拥有完美的照片。
TouchRetouch备受科技媒体推崇。
2024/5/16 2:13:15
30.91MB
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给定皮肤镜黑素细胞瘤图像，检测毛发噪声，并修复毛发遮挡部位的信息。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
2024/5/16 1:34:17
67.4MB
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论文+翻译+PPT+代码+动画视频PoseCNN：AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes；
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
2024/4/26 2:23:44
26.44MB
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该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。
主要分3个步骤：定位，分割，识别。
其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。
根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。
但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。
接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。
最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。
整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理，是你的不
主要分3个步骤：定位，分割，识别。
其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。
根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。
但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。
接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。
最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。
整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理，是你的不
2024/3/29 2:03:25
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GUI的历史一直都离不开隐喻，而这种设计手段的优劣已经有越来越多的辩论。
那么时至今日，这种设计方法是否已经过时?我们是否有更好的方式?传统与新风格将怎样影响着我们?这些疑惑不禁引发了笔者的思考，因此也就有了下文。
隐喻作为一个主流的设计方式广泛运用在界面设计中，它的历史可以追溯到GUI的创造，经典的例子便是桌面、文件夹、垃圾桶…这些老生常谈概念。
因为源于真实生活，隐喻的天然优势便是利用熟悉感帮助用户理解上手，并带来亲切感。
虽然常被简单认为是模拟现实世界中的物体外观(即拟物)，隐喻其实是一个综合的手段：包括视觉层面的拟物;行为的模拟(常利用动画效果加强);以及对整体概念的利用众所周知，苹果已经将其
那么时至今日，这种设计方法是否已经过时?我们是否有更好的方式?传统与新风格将怎样影响着我们?这些疑惑不禁引发了笔者的思考，因此也就有了下文。
隐喻作为一个主流的设计方式广泛运用在界面设计中，它的历史可以追溯到GUI的创造，经典的例子便是桌面、文件夹、垃圾桶…这些老生常谈概念。
因为源于真实生活，隐喻的天然优势便是利用熟悉感帮助用户理解上手，并带来亲切感。
虽然常被简单认为是模拟现实世界中的物体外观(即拟物)，隐喻其实是一个综合的手段：包括视觉层面的拟物;行为的模拟(常利用动画效果加强);以及对整体概念的利用众所周知，苹果已经将其
2024/3/26 7:40:42
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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
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