7个ANSYS有限元分析经典实例，出自清华大学机械工程系，详细的GUI操作，手把手教你学习ANSYS，实例皆为力学经典问题，实属ANSYS学习必备资料，不容错过，赶紧下载学习吧！梁的有限元建模与变形分析计算分析模型如图所示习题文件名要求选择不同形状的截面分别进行计算。
梁承受均布载荷:x图梁的计算分析模型梁截面分别采用以下三种截面(单位:):t2k-i2+t了++w3矩形截面园截面工字形截面进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为Beam程序击选择盘建立的文件夹Bcam→输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数一定义截面分别定义矩形截面、圆截面和工宇形截面:矩形截面员截面工字形截面:生成几何模型生成特征点→依次输入三个点的坐标:生成梁连接两个特征点,网格划分选择(根据所计算的染的截面选择编号)→拾取特征点模型施加约束最左端节点加约束最石端节点加约束施加方向的载荷分析计算结果显示退出系统坝体的有限元建模与应力应变分析计算分析模型如图所示习题文件名图2-1坝体的计算分析模型进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为dam程序点击选择盘建立的文件夹dam-输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数生成几何模型生成特征点→依次输入四个点的坐标:生成坝体截面→依次连接四个特征点网格划分依次拾取两条横边→依次拾取两条纵边模型施加约束√分别给卜底边和竖直的纵边施加和方向的约束给斜边施加方向的分布载荷命令菜单栏在下方的下拉列表框内选择作为设置的变量:在窗口中出现写入所施加的载荷函数:文件扩展名:返回:将需要的文件打开,任给一个参数名,它表小随之将施加的载荷→拾取斜边;→在下拉列表框中,选择:选择需要的载荷参数名→分析计算结果显示退出系统受内压作用的球体的有限元建模与分析计算分析模型如图所示习题文件名承受内压图受均匀内压的球体计算分析模型(截面图)进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为程序点击选择盘建立的文件夹输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数生成几何模型√生成特往点依次输入四个点的坐标:生成球体截面命令菜单栏→依次连接→依次拾取四条边命令菜单栏网格划分→拾取两条直边→拾取两条曲边模型施加约束给水平直边施加约束→拾取水平边:√给竖直边施加约束拾取竖直边给内弧施加径向的分布载荷→拾取小圆弧;分析计算结果显示退出系统受热载荷作用的厚壁圆筒的有限元建模与温度场求解计算分析模型如图所示习题文件名圆筒内壁温度℃,外壁温度℃。
两端自由且绝热图受热载付作用的厚壁圆筒的计算分析模型(截面图)进入首先在D盘建立一个文件夹,命名为程序点击选择盘建立的文件夹输入设置计算类型选择单元类型定义材料参数生成几何模型生成特征点依次输入四个点的坐标:生成圆柱体截面依次连接四个特征点网格划分→拾取两条水平边→→拾取两条竖直边模型施加约束分别给两条直边施加约束→拾取左边拾取右边分析计算结果显示退出系统

在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它能够帮助我们校正图像畸变，获取相机的内在参数，从而实现精确的三维重建和物体定位。
Tsai的标定方法是一种早期提出的、广泛应用于相机标定的经典算法，由Richard Tsai在1987年提出。
本篇文章将深入探讨Tsai的相机标定方法及其在Matlab环境下的实现。
我们来理解Tsai的相机标定理论基础。
该方法基于多视图几何，通过一组已知坐标点（通常是在平面棋盘格上的特征点）在图像中的投影，来求解相机的内在参数矩阵和外在参数矩阵。
内在参数包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，而外在参数则表示相机相对于标定板的位姿。
Tsai的标定流程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：拍摄多张包含标定板的图片，确保标定板在不同角度和位置出现，以获取丰富的视图信息。
2. 特征检测：在每张图片中检测并提取标定板的角点，常用的方法有角点检测算法，如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测。
3. 建立世界坐标与像素坐标的对应关系：将标定板角点在世界坐标系中的位置与在图像中的像素坐标对应起来。
4. 线性化问题：通过极几何约束，将非线性问题线性化，可以使用高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt法进行迭代优化。
5. 求解参数：求解内在参数矩阵K和外在参数矩阵R、t，其中R表示旋转矩阵，t表示平移向量。
6. 校正与验证：利用求得的参数对图像进行畸变校正，并通过重投影误差来评估标定结果的准确性。
在Matlab环境下实现Tsai的标定方法，可以充分利用其强大的数学计算能力和可视化功能。
需要编写代码来完成上述的数据采集和特征检测。
然后，利用内置的优化工具箱进行参数估计。
可以绘制图像和标定板的重投影误差，以直观地查看标定效果。
在提供的压缩包文件e19bb35c303d499aa5c2568a73f0a35f中，可能包含了实现上述过程的Matlab源代码。
代码可能分为几个部分，包括角点检测、标定板坐标匹配、线性化优化以及参数解算等模块。
用户可以通过阅读和运行这些代码，理解Tsai标定方法的工作原理，并将其应用到自己的项目中。
Tsai的相机标定方法是计算机视觉中的一个经典算法，它通过解决非线性优化问题，实现了相机参数的有效估计。
在Matlab环境下，我们可以方便地实现这一算法，对相机进行标定，为后续的视觉应用提供准确的先验信息。
对于初学者来说，理解和实践这个方法，不仅可以加深对计算机视觉原理的理解，也能提高编程和调试能力。

浅墨出品，零资源分下载，分享精神至上~运行可以看到两幅图中的SURF特征点检测效果，为稍后将放出的特征点匹配做准备~程序的核心部分为OpenCV中的SurfFeatureDetector类和SurfDescriptorExtractor类。
博文《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射&SURF特征点检测合辑》的配套详细注释源代码之一。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/309745131.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.编写环境：VisualStudio20104.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本：2.4.95.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by@浅墨_毛星云

针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

为了提高单目视觉实时测量双护盾隧道掘进机前后盾相对位姿的精度,引入高精度倾角传感器与单目视觉构成一种组合测量系统。
该系统将两个倾角传感器分别与视觉传感器和特征点系统固定连接,通过倾角传感器提供的多个角度约束,结合单目视觉实现掘进机前盾体相对于后盾体位姿的更高精度测量。
仿真实验表明该系统是可行的,并且具有理想的精度。
搭建了模拟双护盾隧道掘进机位姿变化的实验平台,利用全站仪进行精度验证。
结果表明系统的测量精度优于3mm,相对于单目视觉测量方法来说,测量精度有了显著提升,可以满足隧道施工中双护盾隧道掘进机位姿的精密测量需求。

一种通用的sift-surf-orb的程序，只需要改变相应的关键字就可以检测不同的特征点，对于分析配准问题，三维重建是一个非常好的资源。
同时，代码进行了ransac优化。
可供工程实际应用

pythondlib库，训练人脸的68个特征点检测器。
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923

基于harris角点特征提取的matlab图像拼接程序，根据harris角点法，提取2张图像的特征点，然后匹配2图像特征点，找到正确位移量，进行图像拼接。

大名鼎鼎的Dlib（人脸特征点定位神器）,官网下载的用VS2015运行报错，故而搬运了这个可以运行的版本。

原作者的brisk编程实现，是学习的很好的材料！

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。