在氩气辅助下，利用光纤激光水下切割1mm厚304不锈钢板。
通过切缝平均宽度研究激光功率、切割速度、水层厚度、水体条件等对切割效率及切割质量的影响规律。
宏观上，激光功率过低、切割速度过快、水层过厚等因素会降低激光切割效率和质量。
在模仿海洋环境的盐水中进行切割试验，水的高盐度和低温大大降低了切割效率。
微观上，熔化区、热影响区（HAZ）和基体的组织成分、显微硬度各异，熔化区边缘出现表面形核现象，熔化区晶胞尺寸随着激光能量密度增大而增大；
热影响区组织粗大，显微硬度低于基体与熔化区硬度。
熔化区边缘硬度达到242.8HV，局部氧化区域硬度高达963HV，是基体硬度的4.3倍；
熔化区中部硬度为165.1HV；
热影响区硬度为124.6HV，不锈钢基体硬度为223.4HV。
通过切缝平均宽度研究激光功率、切割速度、水层厚度、水体条件等对切割效率及切割质量的影响规律。
宏观上，激光功率过低、切割速度过快、水层过厚等因素会降低激光切割效率和质量。
在模仿海洋环境的盐水中进行切割试验，水的高盐度和低温大大降低了切割效率。
微观上，熔化区、热影响区（HAZ）和基体的组织成分、显微硬度各异，熔化区边缘出现表面形核现象，熔化区晶胞尺寸随着激光能量密度增大而增大；
热影响区组织粗大，显微硬度低于基体与熔化区硬度。
熔化区边缘硬度达到242.8HV，局部氧化区域硬度高达963HV，是基体硬度的4.3倍；
熔化区中部硬度为165.1HV；
热影响区硬度为124.6HV，不锈钢基体硬度为223.4HV。
2023/1/23 18:56:12
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简单引见了边缘检测的原理，重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论。
分析了这些算子进行边缘检测的优缺点，以及导致它们效果差异的具体原因
分析了这些算子进行边缘检测的优缺点，以及导致它们效果差异的具体原因
2023/1/19 16:49:07
355KB
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代码中利用canny边缘检测绘制并获得工程目录图片下的轮廓，对每个轮廓用直线进行拟合，计算每个轮廓中点到拟合直线的距离。
以此来判断一个轮廓的线性程度。
包括了霍夫变换检测图像中的直线和累计概率霍夫变换检测图像中的直线
以此来判断一个轮廓的线性程度。
包括了霍夫变换检测图像中的直线和累计概率霍夫变换检测图像中的直线
2023/1/18 18:37:01
20.64MB
1
使用IDL言语实现Sobel边缘检测算法，可对.JPG格式的影像（灰色或彩色）进行边缘检测，如若想实现其他边缘检测算法只需替换代码中的model1和model2即可代码可读性高
2023/1/11 4:42:19
6KB
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手势识别源代码,对学习手势识别的同学很有协助,点匹配方法简单的手势识别matlab代码,代码可以运行，可以作为入门之用。
-gesturesdetection内含剪刀石头布三种图片，根据摄像头采集到的手势，来和图片手势进行匹配，进而识别。
关键技术应用数字图像处理相关技术图像分割边缘检测模版匹配
-gesturesdetection内含剪刀石头布三种图片，根据摄像头采集到的手势，来和图片手势进行匹配，进而识别。
关键技术应用数字图像处理相关技术图像分割边缘检测模版匹配
2023/1/10 13:41:52
518KB
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ENVI具有强大的二次开发功能，借助IDL可以实现很多功能，方便遥感图像处理，canny算法在边缘检测方面有着很大的优势，本本代码很好地实现了了遥感图像中波段的边缘检测成绩。
2021/3/16 23:20:14
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主要引见了C#图像处理之边缘检测（Sobel）的方法,使用自定义sobel算子函数实现对图像边缘的检测功能,需要的朋友可以参考下
2016/2/7 20:05:04
31KB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
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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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