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图像算法收集贴
格拉
2009-04-18 02:15:25
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欢迎大家贴代码或算法,或想法,
题目自拟,题材不限
顺便BS下,不让我发三百的贴!
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图像算法收集贴
欢迎大家贴代码或算法,或想法, 题目自拟,题材不限 顺便BS下,不让我发三百的贴!
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seacryfly
2009-06-01
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发现这里面的东西太猛了
lvxianda
2009-06-01
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学习
格拉
2009-06-01
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目前本贴没有实质性的进展
qiqundelang
2009-06-01
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up
liyichuan2
2009-06-01
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mark
csz_1987
2009-05-20
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收藏。。
hecker728
2009-05-20
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美福种田伯
2009-05-20
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[Quote=引用 122 楼 cndotaci 的回复:]
C# code #region 由随机字符串,随即颜色背景,和随机线条产生的Image
/// <summary>
/// 由随机字符串,随即颜色背景,和随机线条产生的Image
/// </summary>
/// <returns>Image</returns>
public Image GetValidateImage()//返回Image
{
//产生随机字符串
GetValidateCode();
//声明一个位图对象
Bitmap bitMa…
[/Quote]
代码都不完整 你发什么发?
xuyan87101
2009-05-20
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day day up!!
zcw840421
2009-05-20
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mark
liugangsys
2009-05-19
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学习。
lcdcau
2009-05-19
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mark
assky124
2009-05-19
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分水岭算法
Google上搜搜,有算法说明
zwtchy123
2009-05-05
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UPING
liyoubaidu
2009-05-04
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学习中
femg93
2009-05-04
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学习了
tubote
2009-05-04
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帮顶
deyter
2009-05-04
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TkingCN
2009-05-04
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顶顶 接个分
缥缈大木头
2009-05-04
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MishMash:使用iPad的Swift和Metal在一个应用程序中
收集
分形
算法
米什马什 一个应用程序中的分形
算法
集合iPad的Fractal使用Swift 4和Metal 访问: ://fractalforums.org/fractal-mathematics-and-new-theories/28/triangle-inequality-average-algorithm/1368用户3DickUlus
贴
上了带有片段着色器的漂亮
图像
。 我将
算法
复制到此应用程序上进行了一些实验。 造访: : Flam3是IFS(迭代功能系统),其中随机选择的功能会反弹一个点在屏幕上慢慢创建最终图形。 该应用程序使用相同的功能,但是Mandelbrot渲染器的方式是, 最终
图像
的每个像素都映射到起始种子点。 种子点通过语法规定的功能和循环直到点飞越逃生半径(或达到最大计数)为止。 该循环计数用于确定该单个像素的颜色。 其他几种分形应用程序的
算法
和UX的集合, 希望能
matlab代码做游戏-Graphics-Projects:我已经完成的与图形编程相关的项目
matlab代码做游戏游戏和图形相关项目 我在工作,业余时间和学校课程中与游戏和计算机图形学相关的编程相关的工作和项目。 我有使用Vulkan,OpenGL,OpenGL ES和Metal graphics API的专业经验。 计算机图形
算法
在这里,您可以找到我已经开发或使用过的一些
算法
。 我同时使用了基于栅格化和基于光线跟踪的
算法
。 阴影
贴
图 我已经为Basemarks Rocksolid渲染引擎实现了与阴影映射有关的
算法
。 反射模型和BRDF 我有使用和实现Cook-Torrance,Phong和Oren-Nayar反射模型的经验。 边界体积层次结构 我已经实现了BVH加速结构来加速脱机光线跟踪。 与基本的射线-三角形相交
算法
相比,性能改善是巨大的。 我还使光线跟踪循环成为多线程,以进一步加速光线跟踪循环。 代码的相关部分
收集
在中。 我的实现使用空间中位数拆分方法来拆分图元集。 环境遮挡 用于实现光线跟踪的环境光遮挡的代码是。 间接雷电(非实时辐射) 该
图像
显示了三次弹跳后我的光能传递
算法
的结果。 除了总随机抽样,我还使用Halton序列通过准蒙特卡洛抽样实现了该
算法
。 相关
vs运行matlab代码-AMT_Real_vs_Fake:在AmazonMechanicalTurk上运行真实与虚假实验的代码
vs运行matlab代码AMT_Real_vs_Fake 在Amazon Mechanical Turk(AMT)上运行“真实与虚假”实验。 概要 进行一系列的“真假对比”试验。 每个试验都将真实
图像
与
算法
生成的“伪”
图像
进行对比。 要求 Python 用法 将所有
图像
放在可访问网络的文件夹中进行测试。 此文件夹应包含您要测试的每种
算法
的结果的子文件夹(子文件夹的名称在opt.which_algs_paths中指定)。 还必须包含真实
图像
的子文件夹(路径: opt['gt_path'] )。 图片应以连续的顺序命名为“ 0.jpg”,“ 1.jpg”等,最多不超过图片总数N(或者可以使用不同的名称命名,但您必须在opt['filename'] )。 通过修改getOpts函数中的opt设置实验参数。 运行python mk_expt.py -n EXPT_NAME来为Turk生成数据csv和index.html。 使用AMT网站或命令行工具创建实验。 对于前一个选项,将index.html的内容粘
贴
到HIT html代码中。 从生成的csv上传HIT数据。
收集
结果后,运行python
图像
识别最好的
算法
,图片相似度识别
算法
数字
图像
处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而
图像
、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,但很多情况下,
图像
对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的
图像
变得清晰明亮。介绍Yolo只要求grid中识别的物体的中心必须在这个grid内(具体来说,若某个目标的中心点位于一个grid内,该grid输出该目标类别的概率为1,所有其他grid对该目标预测概率设置为0)。直到这个新
算法
的出现。
异形图片自动排版之《装箱
算法
》 序章
本文主要介绍计算机图形通过系统自动识别,计算出以最紧凑、利用率最高的方式排列,主要应用于服装类行业,印刷行业,字体雕刻行业等领域,能够使企业以最节省材料的方式生产,降低企业的生产成本。本文主要讲解装箱
算法
理论的主要设计思路,通过人类最复杂的大脑转化为
算法
代码后的人工智能方案。这个方案是否可行很多人肯定会存在疑问,这里直接在下方上结果,至于是否存在漏洞或不可解决的地方,这个要看我们大脑是否不能解决,可在评论区提出。将不规则的图形随机顺序排列:通过装箱
算法
生成结果,这里只采用图形每次90度旋转。
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