不多说一共88种型材库模型全部是都是STP模型文件不是外形轮廓，并带有截面铝型材库这里的都是截面草稿图拿来就能用SW2016打开没成绩！
2021/5/10 22:56:34
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一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
2017/5/8 18:03:53
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在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自顺应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自顺应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。
实验结果表明,自顺应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
实验结果表明,自顺应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
2021/2/15 21:17:11
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最近比较火的研讨热点非下采样轮廓波变换代码，可以提取轮廓，而且对光照撸棒性较好，还可用于光照不变量提取，有关于代码不懂的，可以私信我
2022/10/19 5:04:43
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对于DDR源同步操作，必然要求DQS选通信号与DQ数据信号有一定建立时间tDS和保持时间tDH要求，否则会导致接收锁存信号错误，DDR4信号速率达到了3.2GT/s，单一比特位宽仅为312.5ps，时序裕度也变得越来越小，传统的测量时序的方式在短时间内的采集并找到tDS/tDH最差值，无法大概率体现由于ISI等确定性抖动带来的对时序恶化的贡献，也很难精确反映随机抖动Rj的影响。
在DDR4的眼图分析中就要考虑这些抖动因素，基于双狄拉克模型分解抖动和噪声的随机性和确定性成分，外推出基于一定误码率下的眼图张度。
JEDEC协会在规范中明确了在DDR4中测试误码率为1e-16的眼图轮廓，确保满足在Vcent周围Tdivw时间窗口和Vdivw幅度窗口范围内模板内禁入的要求。
在DDR4的眼图分析中就要考虑这些抖动因素，基于双狄拉克模型分解抖动和噪声的随机性和确定性成分，外推出基于一定误码率下的眼图张度。
JEDEC协会在规范中明确了在DDR4中测试误码率为1e-16的眼图轮廓，确保满足在Vcent周围Tdivw时间窗口和Vdivw幅度窗口范围内模板内禁入的要求。
2021/4/18 1:24:17
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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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