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AutoCAD 以其通用的格式、完善的图形绘制功能及强大的图形编辑功能在各行业计算机辅助设计方面发挥着举足轻重的作用，对其进行二次开发能以更高精度、速度的进行计算机辅助设计，提高工作效率。如今 AutoCAD 支持的二次开发语言比较丰富，不管在哪种开发语言下对其进行二次开发 AutoCAD 的运行原理、程序设计的方法及开发思路是不变的。综合各种开发语言的性能、功能、开发周期、开发难度以及未来的趋势得出结论：在.NET(C#)环境下对其进行二次开发最为合适。本书力求循序渐进、由浅入深，详细介绍 AutoCAD 二次开发原理与技术。以.NET(C#)环境下二次开发为主线，并介绍.NET(C#)调用 ObjectARX(C )程序的方法，从而实现在 C#环境中构建程序框架(易于实现与修改)，必要的时候在 C 环境中实现复杂或目前未托管的程序功能。融入 C 程序让.NET(C#)开发即便捷高效又功能强大。本书在详细的介绍 AutoCAD 基本对象及功能实现的同时结合丰富的开发实例以拓展开发的思路、指导实践开发的过程。本书内容安排如下：第一章“概述” 主要介绍 AutoCAD 软件的功能用途以及开发环境。第二章“AutoCAD 操作应用” 简单介绍软件的应用操作。第三章“程序设计基础” 主要介绍程序设计的基础。第四章“数据库基础” 主要介绍数据库相关的基础知识。第五章 “AutoCAD.NET 开发” 主要介绍 AutoCAD.NET APIs 及 AutoCAD 开发的基本方法与过程。第六章“开发实例” 详细介绍 AutoCAD 的开发过程以及开发思路。本书版权属于数字建筑网(http://www.BimCad.org)站长李冠亿所有。

这是一个关于鲁棒的多传感器图图像配准程序的算法可直接使用。 (This is a robust multi-sensor chart image registration procedures of the algorithm can be used directly.)

Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子，Marr算子，Canny算子之一对输入图像 实现边缘检测，输出边缘图像并与matlab自带函数实现进行对比(Roberts operator, Prewitt operator, Sobel operator, Marr operator, Canny operator to achieve one of the input image edge detection, the output edge image and bring their own matlab function compared)

用模糊C均值算法实现图像分割 ，文件夹中附带有图片和matlab的源程序，已经验证过可以实现对图片的分割 (Fuzzy C-means algorithm for image segmentation, there is a folder with pictures and matlab source, has already been verified can be achieved on image segmentation)

高分辨率遥感图像道路提取算法实现，主要思路是利用道路中心点，得到道路中心线。(Road Extraction from High Resolution Images algorithm, the main idea is to use the center of the road, get the road centerline.)

图像质量评价，基于梯度的算法，适合初学者学习，其中有曲线拟合部分。(Image quality evaluation, gradient-based algorithm, suitable for beginners to learn, which curve fitting part.)

读取RAW格式文件，将其转换为BMP格式文件并存储，主要实现灰度图像的转换(Read the RAW format, convert it to BMP format file and stored, mainly to achieve the conversion of grayscale images)

基于opencv 实现毛衣的瑕疵检测 属于毕业设计 功能完整(it is perfect)

ICP模型配准有二维三维两种方式，简单好用(ICP RIGID EASY 2 DIMENSION 3 DIMENSION)

显著图计算算法FT, SR, LC, HC, RC，以及saliency cut 的合集。(an windows msi for install saliency detection software, which includes the implementation for FT, SR, LC, our HC, RC and saliency cut method.)