资源列表
[图形图像处理(光照,映射..)] SimpleImage
说明:图像的网格变形,根据不同的变形要求,变化变形网格对图像进行变形-Mesh deformation of the image, depending on the deformation requirements, changes deformed mesh image deformation<陈斌> 在 2025-09-25 上传 | 大小:47.97mb | 下载:0
[图形/文字识别] opencv_OCR
说明:基于opencv的OCR,字符识别,含有待训练的手写字符。-Based on the opencv OCR character recognition containing handwritten characters to be trained.<niujin> 在 2025-09-25 上传 | 大小:464kb | 下载:0
[3D图形编程] SolarSystem
说明:一个模拟太阳系运行的小程序,包括光源,贴图,视角转换等。-Applet running a simulation of the solar system, including light sources, texture, perspective transformation.<James> 在 2025-09-25 上传 | 大小:362kb | 下载:0
[图片显示浏览] Kolor.AutoPano.Giga.v2.0.9CN
说明:非常好的图像拼接软件,值得学习,大家赶紧下载吧,过时不候啊-it is a very good software.<刘春辉> 在 2025-09-25 上传 | 大小:16.15mb | 下载:0
[图形图像处理(光照,映射..)] CharsThining
说明:对扫描的图片书页文字进行细化处理,使其有助于OCR的识别。细化算法速度快, 而且处理后的汉字图像保留了FPA的丢失信息, 具有细化全、交叉点不变形等特点。-Refinement process, it contributed to the identification of the OCR text of the the scan picture book page. Thinning algorithm is fast, and the Chinese characters image pro<wangliang> 在 2025-09-25 上传 | 大小:13.52mb | 下载:0
[2D图形编程] Source-Codes
说明:图像边缘提取,对于二值图像进行边缘提取,得出提取后的边缘图像-Image Edge Extraction binary image edge extraction<郭栋> 在 2025-09-25 上传 | 大小:3kb | 下载:0
[OpenGL] pingyisanjiaoxing
说明:opengl图形学平移旋转缩放功能实现,彩色三角形,适合初学者-The opengl graphics translation rotation scaling function to achieve color triangle for beginners<siva> 在 2025-09-25 上传 | 大小:1kb | 下载:0
[图形图像处理(光照,映射..)] opennurbs
说明:很全的Nurbs算法用作曲线曲面拟合光顺,包含nurbs开发应用的各个方面。-very useful algrithom of NURBS for many kinds of application<tanj> 在 2025-09-25 上传 | 大小:1.58mb | 下载:0
[图形图像处理(光照,映射..)] Bezier-code
说明:贝赛尔曲线源代码,有很好的参考价值。对于学习CAGD的同学很有用-C code for Bezier curves<tanj> 在 2025-09-25 上传 | 大小:2.52mb | 下载:0
[图片显示浏览] ply_display
说明:斯坦福ply格式文件读取显示程序,用matlab写的,测试可用-Stanford ply format file to read the display program, written with matlab, the test can be used<mingyun wu> 在 2025-09-25 上传 | 大小:5kb | 下载:0
[OpenCV] Learning-hierarchical-invariant
说明:deep learning一般是学习的层次结构,它也是有一定理论依据的,即模拟人脑的大脑皮层工作,因为大脑皮层的视觉区域也是分层次工作的,越底层的视觉皮层对那些底层特征就越敏感。综上所述,feature learning有这么多应用需求的驱动和生物神经理论上的支持,注定它能够在AI领域中发挥一定的作用。一些实验表明,有些feature learning学习到的特征几乎比所有其它的特征效果要好,比如本文中的ISA模型就是其中一个。-deep learning hierarchy of learni<wuwei> 在 2025-09-25 上传 | 大小:49.37mb | 下载:0