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一个非常好用的Autocad工具集
- ********************************************************* * AyungerStudio AutoCAD-Tools 更新日期: 2010.02.01 * ********************************************************* 这是本人近年来独自开发的一个AutoCAD修改工具集合，现与各位共享，主要包括： 1、 绘制类： 箭头、示坡线、锥坡线、剖断线、垂线、切线、等高线加
snake
- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
jeisie_v77
- 主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括调制，解调，信噪比计算，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。- PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, FIG simulation speed, distance, amplitude three-dim
PCA(test)
- 完整的PCA 人脸识别的应用包括几个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练形成 特征子空间；把训练图像和测试图像投影到上一步骤中得到的子空间上；选择一定 的距离函数进行识别-We present an approach to the detection and identification of human faces and describe a working, near-real-time face recognition system which tracks a s
qaomen
- 计算晶粒的生长，入门级别程序,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，主同步信号PSS在时域上的相关仿真。- Calculation of growth, entry-level program grains FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related.
hanqan
- 各种kalman滤波器的设计，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 。- Various kalman filter design, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image.
giegao
- 计算两个矩阵之间的欧氏距离，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，主同步信号PSS在时域上的相关仿真。- Calculation of the Euclidean distance between the two matrices, FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation rel
feiging_v33
- 基于负熵最大的独立分量分析，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像。- Based on negative entropy largest independent component analysis, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Calculation crosshairs diffraction image at different dist
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图