此处记录两个后处理美化的技巧:1.关于contour显示的美化:2.关于legend的显示美化 1. 直接举例说明,现在cfd-post里导入了一个二维case,先建立一个plane: apply以后再添加一个contour: apply以后现在来设置contour,注意location那里选择刚刚建立的plane,如下: 然后显示出来的效果是这样: 很明显contour的分层感太强,想让显示效果更均匀怎么办. 改#of contours,改成200,再看效果: 区别还是很明显的. 但是现在的l

<在纹线方向上进行平滑滤波,在纹线的垂直方向上进行锐化滤波>                                          --Gabor增强的具体实践     一.问题提出             一般认为"Gabor小波感受野模拟线性滤波器,能对图像进行较好的智能收敛,从而智能增强图像.Gabor小波是智能收敛增强的物理模型"              那么,问题是在实际过程中,如何实现"Gabor小波的智能收敛",达到"

一直在iphone上使用MBProgressHUD做提示信息视图.一直都没有什么问题,但用在ipad上使用时.却有时会出现显示方向不正常.如ipad屏幕是横的,但当MBProgressHUD出现时却依照竖屏的方向进行显示,一直不解,细致看了出现的情况,发现有2种情况会出现方向异常:1.用 presentViewController 出来的控制器,且方向固定,方向与设备方向不一致.2.当UIAlerView和MBProgressHUD一起出现的时候. 我们初始化MBProgressHUD时可能会用

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Surf特征提取分析 Surf Hessian SIFT 读"H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J],ECCV,2006"笔记 SURF:Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征. 我觉得SURF是SIFT特征的一种近似计算,在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度.这些近似体现在 在尺度空间中,使用box filtes与原图像卷积,而不是使用DoG算子 确定关键点方

作用 霍夫变换是常用的图像变换,用于在图像中寻找直线.圆.椭圆等这类具有相同特征的几何图形.在许多应用场合中,都需要实现对特定形状物体的快速定位,而霍夫变换由于其对方向和噪声不敏感,因此在这类应用中发挥着重要作用. 原理 霍夫变换最基本的思想通俗讲就是将图像中所有可能出现的几何图形位置进行遍历,以直线检测为例,就是在整幅图像中进行扫描所有可能的直线,看图像中的像素点对各直线的贡献.下面以直线为例,形象地进行介绍: 图 1.霍夫变换示意图 如图1所示,矩形点阵表示图像,黑色的点表示边缘的像素点.霍

1．转换方式 V-T型间接转换ADC. 2.  电路结构 图1是这种转换器的原理电路,它由积分器(由集成运放A组成).过零比较器(C).时钟脉冲控制门(G)和计数器(ff0-ffn)等几部分组成 图1 双积分A/D转换器     (1)积分器      积分器是转换器的核心部分,它的输入端所接开关S1由定时信号Qn控制.当Qn为不同电平时,极性相反的输入电压vI和参考电压 VREF将分别加到积分器的输入端,进行两次方向相反的积分,积分时间常数τ=RC.     (2)过零比较器     过零比较

采样反射函数 BxDF::Sample_f()方法根据与相应的散射函数相似的分布来选择方向.在8.2节中,该方法用于寻找来自完美镜面的反射和透射光线;在这里讲介绍实现其他类型的采样技术. BxDF::Sample_f()在[0,1)范围内取得两个使用反演法取得的样本,其中这些样本是使用分层采样或者低偏差采样生成的,所以这些样本本身具有很好的分布性. 这个方法默认采用余弦加权的半球采样.这个样本分布对于大多数BRDF会产生正确的结果. Spectrum BxDF::Sample_f(const V

论文网址: https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN利用深度学习进行目标检测. 摘要 可以将ImageNet上的进全图像分类而训练好的大型卷积神经网络用到PASCAL的目标检测中? 答案是肯定的,并且结果是简单的,可扩展的,相对于可变部件模型(DPM)将平均精度提高了40%以上(在VOC 2007年达到最终的mAP为48%).我们的网络框架结合强大的产生自下而上的候选区域的计算机视觉技术和在学习高容量卷积神经网络中的最新进展.我们称之为R-CNN:具有CNN特征的

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解

参考: 1.http://ivt-abaqusdoc.ivt.ntnu.no:2080/v6.14/books/sub/default.htm 2.ABAQUS 用户材料子程序开发及应用-杨曼娟 3.费康老师abaqus书 4.论坛:http://www.mechbbs.com/forum.php?mod=viewthread&tid=104&highlight=abaqus 1.首先看费康老师书第12章邓肯张模型开发. 刚度矩阵就是下面的矩阵.其实刚度矩阵类似于一维里面胡克定律的k(F=

摘要: 在不受限制的环境中拍摄的人脸图像通常包含显著的姿态变化,这会显著降低设计用于识别正面的算法的性能.本文提出了一种新颖的面部识别框架,能够处理±90°偏航范围内的全方位姿势变化.所提出的框架首先将原始姿态不变人脸识别问题转化为局部正面人脸识别问题.然后开发了一个健壮的基于块的人脸表示方案来表示合成的局部正面.对于每个块,在提出的多任务学习方案下学习转换字典.转换字典将不同姿势的特征转换为判别性子空间.最后,面部匹配是在块级而不是整体级执行的.在FERET,CMU-PIE和Multi-PIE

目录 一. 前言 1.1 本文动机 1.2 PBR知识体系 1.3 本文内容及特点 二. 初阶:PBR基本认知和应用 2.1 PBR的基本介绍 2.1.1 PBR概念 2.1.2 与物理渲染的差别 2.1.3 PBR的特征 2.2 PBR的衍变历史 2.2.1 Lambert(1760年) 2.2.2 Smith(1967年) 2.2.3 Phong(1973年) 2.2.4 Cook-Torrance(1982年) 2.2.5 Oren Nayarh(1994年) 2.2.6 Schlick(

商域无疆 (http://blog.csdn.net/omni360/) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:商域无疆 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:数据可视化.GOLANG.Html5.WEBGL.THREE.JS,否则,出自本博客的文章拒绝转载或再转载,谢谢合作. 今天把math库中最大的对象Matrix4凝视完了,发现之前好多的凝视理解的不太正确,还有好多的凝视由于马虎,好多小错误.能改的都在github上更新了,只是大概意思,

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前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管

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