GJK算法最初用来求三维空间中凸多面体的距离（即最近距离），也因此经常用来做碰撞检测（距离是否为0）。后被推广到n维空间中求凸包之间的距离，此处用来求二维平面上2个凸多边形的距离。
一、引用计数Python 垃圾回收以引用计数为主，分代回收为辅。引用计数法的原理是每个对象维护一个ob_refcnt，用来记录对象被引用的次数，也就是用来追踪有多少个引用指向了对象，当发生以下四种情况的时候，对象的引用计数+1：对象被创建，比如：a = 14对象被引用，比如： b = a对象被作为参数，传给函数，比如：func(a)对象作为容器中的一个元素，比如：List = {a, ”a” ,
一、GVF Snake算法简介分割的过程中， 图像的轮廓曲线要尽可能变得光滑。然而， Snake模型使轮廓线更加平滑的同时不能凹陷， 对初始位置的选取较为敏感， 极大的增加了模型的不确定性 。GVF Snake模型， 将梯度力扩展至整个图像中， 一方面加大了轮廓曲线的动态捕捉能力， 另一方面克服了Snake模型中轮廓线不能凹陷的缺陷 。GVF Snake模型其外力作用范围较大，具有双向驱动轮廓运动的特点。对于一幅图像，首先使用边界检测算子获取该幅图像I(x，y)的边界f(x，y)，w(x，y) =[u(x
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2021-11-08 11:47:20
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一、GVF Snake算法简介 分割的过程中， 图像的轮廓曲线要尽可能变得光滑。然而， Snake模型使轮廓线更加平滑的同时不能凹陷， 对初始位置的选取较为敏感， 极大的增加了模型的不确定性 。GVF Snake模型， 将梯度力扩展至整个图像中， 一方面加大了轮廓曲线的动态捕捉能力， 另一方面克服了 ...
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2021-08-13 20:26:00
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一、GVF Snake算法简介分割的过程中， 图像的轮廓曲线要尽
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2022-04-07 14:31:44
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一、GVF Snake算法简介分割的过程中， 图像的轮廓曲线要尽可能变得光滑。然而， Snake模型使轮廓线更加平滑的同时不能凹陷， 对初始位置的选取较为敏感， 极大的增加了模型的不确定性 。GVF Snake模型， 将梯度力扩展至整个图像中， 一方面加大了轮廓曲线的动态捕捉能力， 另一方面克服了Snake模型中轮廓线不能凹陷的缺陷 。GVF Snake模型其外力作用范围较大，具有双向驱动轮廓运动的特点。对于一幅图像，首先使用边界检测算子获取该幅图像I(x，y)的边界f(x，y)，w(x，y) =[u(x
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2021-11-08 13:47:10
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通过学习，掌握以下几个问题： 1、核心算法，并且向GVF衍生； 2、核心\
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2022-12-25 21:24:17
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文章目录1 问题引入1.1 传统Snake模型的缺陷1.2 亥姆霍兹定理（Helmholtz theorem）2 GVF Snake2.1 边缘图（Edge Map）2.2 梯度矢量流（Gradient Vector Flow，GVF）2.3 数值求解方法3 OpenCV实现 1 问题引入1.1 传统Snake模型的缺陷传统的Snake算法（参考博客）存在以下两个主要缺陷，在《Snakes, S
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2024-04-28 23:09:14
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js学习笔记70——正则表达式语法2.检查一些特殊字符\w\W\d和\D\s和\S\b和\B去除字符串的前后空格 .<script>
var reg = /./;
console.log(reg.test("gvf"));
console.log(reg.test("\n"));
console.log(reg.test
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2023-12-14 13:01:16
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通过学习，掌握以下几个问题：
1、核心算法，并且向GVF衍生；
2、核心库封装的方法
2016年11月16日06:52:51
昨日实现了梯度场和频率场的计算。最大的感觉就是建立基础代码库的重要性。
如果使用opencv或者别的代码库，可能它也能实现一些功能，特别对于建立在感官上的效果，差别不大。但是，如果是
日立HGP主板说明日立HGP电子部件识别教程！日立电梯故障代码GVF故障码0,;M58清除故障记录11,A1;#10T ON、OFF故障12,A1;#15B ON、OFF故障14,A1;#97输入信号异常21,A1;#11输入信号异常22,A1;#12输入信号异常26,A1;规格表和数出错27,A1;重复故障检出31,A2;#100R输入信号异常32,A2;门区感应器故障33,A2;变频器异常运行
