导读：传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精确。 当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条
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2023-12-11 12:47:29
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导入 如需导入整个地形的高度图数据，可使用地形编辑器面板高度图选项卡的下拉菜单。 这个小菜单提供了各类导入格式的选项。
高度数据可从如下格式导入：
Tex 文件：
Raw 格式：
8 位纹理：
32 位浮点 DDS 纹理（R32F 格式）： 毫无疑问，这是一种高度数据的无损导入法，但只有少数程序可
# Python 物体表面温度模拟教学指南
在本指南中，我们将共同学习如何用Python模拟一个物体表面的温度分布。此过程将包含多个步骤，从确定基本的热传导方程开始，再到实现代码，最后分析结果。在开始之前，我们需要明确整个任务的流程。
## 流程概述
为了清晰地展示整个流程，以下是一个简化的表格说明：
| 步骤 | 描述 |
前言通过前几篇的学习，我们已经知道了粒子系统的几大基础模块的设置，有了这些模块的知识，我们足以做出惊艳的效果了。今天我们再学一个新的模块，叫做Noise模块，中文译为噪波、噪声、湍流模块等。这个模块的主要功能是让粒子随机化，有了随机化我们就可以模拟更自然的效果。如泡泡的空气中飘荡、一团苍蝇在嗡嗡乱撞，又或者是雪花飘飘、尘土飞扬等场景。下面我就来讲解一下何为Noise。 目录前言本系列提要一、Noi
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2024-09-20 14:16:15
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# 实现Python表面疵点检测
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们来看一下实现Python表面疵点检测的整个流程。我们可以将流程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(加载图像)
B --> C(转换为灰度图)
C --> D(应用滤波器)
D --> E(进行边缘检测)
E --> F(
原创
2024-02-25 07:59:55
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# 深度学习污点检测的实现流程
## 引言
深度学习污点检测是一种通过深度神经网络模型来识别和检测图像中的污点或瑕疵的技术。本文将向你介绍深度学习污点检测的实现流程，并提供相应的代码示例，帮助你入门。
## 实现步骤
下面是实现深度学习污点检测的主要步骤。
```mermaid
erDiagram
step1{开始} --> step2{数据预处理}
step2 --> s
原创
2024-01-19 03:50:03
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本文对滤镜中常见的晕影，晕角效果的实现做了研究，具体如下：1 晕影调整算法所谓晕影就是给图像四个角添加暗影效果，这暗影向图像中心逐渐淡化。我们使用如下公式来实现：假设图像宽度高度分别为w，h：double d = Math.Sqrt((i - w / 2) * (i - w / 2) + (j - h / 2) * (j - h / 2));
double dmax = 1.0 / Ma
前言之前我们实现了“[UGUI面板跟随标注3D模型功能] ()”，效果如下图： 如果有标注UI错误的问题，在如上链接文中已修复。发现要是物体都移出视野外后提示都会消失，在需要重点提示的对象上，如果不在视野内有指示效果会更好，于是本文的实现的功能就很有必要，效果如下：实现思路要实现在屏幕内的动态提示，只需要实现两个重要步骤： 1计算出提示UI在屏幕空间内的位置； 2计算出箭头指向的方向。流程图如下：
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2024-04-26 09:11:54
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# Python根据物体表面电势画出电场线
## 引言
电场是物理学中一个非常重要的概念，它涉及到电荷之间的相互作用。电势是电场的另一重要属性，它在空间中呈现出不同的值，通常会影响电场线的分布。本文将介绍如何利用Python来根据物体表面电势画出电场线，帮助读者更好地理解电场的分布规律。
## 电场与电势
电场和电势这两个概念密不可分。电场是由电荷引起的空间区域，其在特定位置上的强度用电场
原创
2024-10-05 04:39:08
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目录简介背景流量识别常用功能具体功能做法特征识别架构举例部署方式串接方式并接方式存在问题检测引擎举例参考文献简介DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2-L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对应用层数据的应用协议识别，数据包内容检测与深度解码。既可以检测2~4层，又可以检测应用层。背景安全问题、流量识别、大数据（海量数据
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2023-10-08 19:26:47
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目录一、“智能高清滤镜” 原理分析1.1、智能扫描引擎AI-Scan功能拆解1.1.1、**图像感知**1.1.2、场景化决策1.2、版面还原与识别技术分析1.2.1、元素检测和识别1.2.2、元素聚合1.2.3、版面识别二、深度测评——“智能高清滤镜”功能2.1、图像处理方面2.2、摩尔纹去除方面2.3、功能拓展方面三、 智能高清滤镜体验感受——“所拍即所得”
扫描技术已经被广泛应用于
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2024-07-01 11:04:09
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物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓，并且进行图像矫正5、结束 完整代码：实时实现物体尺寸计算代码： 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
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2023-07-16 19:28:43
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光源标定是进行光度立体三维重建的第一步，本文将介绍两种光源标定方法——基于金属球反射的标定以及基于“SFM”思想的标定1.基于金属球反射的标定标定光源的一种方法是使用金属球，在排到的金属球的照片上面的最亮的点指明了光源的方向来源于http://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/Stereo/stereo.html的示意图： 然而，这幅示意图的几何向量标注具有一
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2024-09-11 14:46:10
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这一篇偏向于逻辑的比较多，放在这个系列里会不会欠妥呢？在中国交互性设计也是美工的份内职责哦~ 所以没有blend基础的人也可以看懂这篇文章，不过要用到初中的几何知识哦~亲 相信很多人都在手机或者网页上或者KTV的点歌系统里看到过旋转木马的目录导航，这个是如何做的呢？？ 最终效果如下：(貌似有点太大了显示不下，附加个阅览地址：http://space.s
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2024-06-18 08:29:15
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# 深度学习与物体关键点检测
## 引言
物体关键点检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在从图像中提取出特定物体的关键点坐标。这些关键点通常用于对象识别、姿态估计、人机交互等多种应用。随着深度学习的发展，传统的关键点检测方法逐渐被基于深度神经网络的方法取代，这使得检测的准确度和鲁棒性得到了显著提升。
## 什么是物体关键点检测？
在计算机视觉中，物体关键点检测指的是从图片中识别和定位
# 深度学习物体关键点检测入门指南
物体关键点检测是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在识别物体的一系列关键特征点。本文将指导刚入行的小白从头实现一个简单的关键点检测模型。
## 流程概述
以下是实现深度学习物体关键点检测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------------
初始化 WebGLRenderer 时简单启用 logarithmicDepthBuffer: true 解决了问题。后处理对于深度精度非常敏感。大视锥体很快就会使此类 AO 通道变得无法使用。根据文档，启用可能会导致性能下降，因此请根据您的性能预算考虑使用它。缩小相机的near和far。
原创
2023-09-08 09:47:37
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Introduction读这篇论文的机缘巧合很有趣，我在Unity3D的Asset Store上看到一个叫做Dyanmic Bones的项目，使用物理动画真实地模拟了角色的躯干动作，20$还是个不小的数目，就发了封邮件给项目作者Will Hong，作者很热心地回答该项目并没有使用Unity3D的物理引擎，而是根据Advanced Character Physics这篇论文的思想复现而成的。本着对当
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言方法1方法2总结参考文献 引言语音的实际应用场景中，经常是给定一段包含多句句子的长语音，这就产生了语音端点检测的需求，从而实现对句子的分割。端点检测可以是只检测长语音的开始和结束，也可以细化到每一句句子的开始和结束，以下示例为句子级的端点检测。方法1使用短时能量和谱质心特征进行端点检测，在matlab上有封装好的函数，以
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2023-11-20 10:41:28
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零之前言这一章的数学我真的有点看不懂，没有认真专研过，所以，这节内容的代码主要搞清楚参数怎么设置，然后参数怎么调会有怎样的结果就可以了。一.图像特征对于图像的特征提取，一个关键的特征就是角点。角点是比较好检测的一种东西。做过软件识图的都知道，如果没有角点的搜寻图，纯色搜寻很容易搜索到其他的东西，那为什么说角点能够作比较好的特征检测的东西呢？尝试移动一下这三个框，就很容易知道结果了。二.Harris
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2023-10-24 00:40:02
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