世界各国矢量地图

【实例简介】基于Linux的网络聊天室的设计与实现，包含源程序和报告

该程序使用过的是一维线性插值法，并加端点延拓，端点延拓所用的方法是镜像延拓，内涵注释。

是应用人工智能技术，总结和汇集各层次各方面农业专家长期积累的宝贵经验，以及通过试验获得的各种资料和数据，总结和汇集农技推广人员和农民群众的长期实践经验，针对具体的自然条件和生态环境，用相应的计算机语言编制的各种能从理论和实践相结合上科学地指导农业生产，以实现高产、优质、低耗高效目标的计算机智能软件。

用ABAQUS做的两个切削模拟，分别模拟了二维切削和三维铣削过程，文件类型为inp文件。

SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

KITTI数据集转化为VOC数据集，用于yolo训练，目标检测，相关介绍在博客中http://blog.csdn.net/baolinq

提供给中介的房屋出租信息管理系统，自己开发，如有密码：joker，使用Android6.0（红米note 4X）测试通过，服务器使用eclipse，数据库利用mysql，安卓端使用android studio开发，使用Java Web技术，tomcat做容器，租借人以及客户的增删改查以及合同的增删改查和统计（饼状图，柱状图，线形图），做的不好，仅供参考，不懂留言，切勿差评，谢谢合作

【实例简介】本人自己编写的C程序框图。已经在28335上C语言验证。简单明了

IDL编写的ENVI插件，能实现NPP的计算，包含测试数据和说明文档。

基于MATLAB的后向投影成像算法简单基础，包括点目标信号回波模拟，以及回波信号成像。