从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点

可以应用图片进行3d建模，重二维到三维

欧拉公式求长期率的matlab代码RELION代码存储库绘制3D重建的欧拉角分布给定Relion的输出.star文件，您可以经过使用UCSFChimera打开.bild文件来可视化欧拉角。
另外，如果您想为任何欧拉角生成一维直方图，或者为两个特定欧拉角生成二维热图，则可以使用plot_indivEuler_histogram_fromStarFile.py：$Relion/plot_indivEuler_histogram_fromStarFile.pyUsage:plot_indivEuler_histogram_fromStarFile.py--starfile=Options:-h,--helpshowthishelpmessageandexit--starfile=FILERelionstarfile(data.star)--rlnEuler=STRINGNameofRelioneulerangledesignation:AngleRot,AngleTilt,AnglePsi.

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

單個圖像研究3D形狀建模，並在三個方面對其做出貢獻。
首先，我們介紹了Pix3D，這是一個具有像素級2D-3D對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。
Pix3D在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。
然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；
現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏2D圖像和3D形狀之間的精確對齊，或者只要少量圖像。
其次，我們通過行為研究校準了3D形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對Pix3D上的尖端重建算法進行基準測試。
第三，我們設計了一個同時執行3D重建和姿態估計的新模型需要安裝下列庫GCC4.8.5CUDA8.0Python3.6.4TensorFlow1.1.0numpy1.14.0skimage0.13.1numba0.36.2scipy1.0.0tqdm4.19.4

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。