机器视觉系统选型-环形光源分类及应用场景

环形光源主要分为? 1.环形光源(高角度) 照射光线与水平方向成高角度夹角 外观缺陷检测字符识别PCB基板检测二维码读取- 2.环形光源(低角度) 照射光线与水平方向成低角度夹角各种边缘提取字符识别玻璃断面的损伤检测金属表面刻印、损伤 3.环形光源(高亮) 高亮度远距离照射机械手引导抓取高速流水线外观检测物流条码、字符检测 4.环形光源(无影) 特制漫射板,高自由度的均匀范围照射 字符识别颜色识别印...

Arcgis 日常天坑问题2——三维场景不能不能加载kml图层,着手解决这个问题

cgis.com/javascript/latest/api-reference/esri-layers-KMLLayer.html从文档里看到kml图层有诸多限制,比较重要的两点是: 1、不能在三维场景(SceneView)中加载 2、需要arcgis portal来解析,并且kml文件的地址能够被访问portal的kml解析地址访问到 那怎么解决这个问题呢? 首先,看arcgis portal怎么...

场景交互与场景漫游-交运算与对象选取(8-1)

交运算与对象选取         在面对大规模的场景管理时,场景图形的交运算和图形对象的拾取变成了一项基本工作。OSG作为一个场景管理系统,自然也实现了场景图形的交运算,交运算主要封装在osgUtil 工具中在OSG中,osgUtil是一个非常强有力的工具,集合了场图形处理、几何体修改工具及高层次的遍历几个功能。 交运算         交运算(Intersection)本身是一个非常复杂的立体几何问...

在Go编程中调用外部命令的几种场景

ring()} 该函数可以作为通用的命令执行返回结果的函数, 分别返回了错误和命令返回信息。 7.循环获取命令内容 在Linux系统中,有些命令运行后结果是动态持续更新的,例如: top命令,对于该场景,我们封装函数如下: func ExecCommandLoopTimeOutput(name string, args ...string) <-chan struct{} { cmd := exec...

场景交互与场景漫游-场景漫游器(6)

 场景漫游         在浏览整个三维场景时,矩阵变换是非常关键的,通过适当的矩阵变换可以获得各种移动或者渲染效果。因此,在编写自己的场景漫游操作器时,如何作出符合逻辑的矩阵操作器是非常重要的,但这对初学者来说还是有一定难度的。在 OSG 中,已经提供了一个矩阵操作器的康的接口,即为osgGA::MatrixManipulator。在前面讲到的很多操作器都继承自osgGA:MatrixManipu...

场景交互与场景漫游-osgGA库(5)

; osg::ref_ptr<osg::Node> node = osgDB::readNodeFile(strDataPath); root->addChild(node.get()); // 优化场景数据 osgUtil::Optimizer optimizer; optimizer.optimize(root.get()); // 设置绘制回调 viewer->getCamera()->setP...

【wvp+ GiVideoCall】 三种主要应用场景

目录 点播场景 聊天室场景 双人视频 点播场景    主动对象: 视频调度平台。    被点播对象: 登录平台的web用户,android用户;国标设备。     功能: 视频点播;伴音;对讲;录相; 聊天室场景    对象:登录的网页终端或者android终端用户;     功能:视频;语音;   双人视频     对象: web用户、android用户 互相发起; ...

场景图形管理-多视图与相机(3)

微麻烦。因此,建议在只有一个视图时尽量选择使用 osgViewer::Viewer。当然,有时可能需要用到不止一个视图,也可能在多个视口内显示同一视图的内容(如多数 CAD 软件),或同时显示一个3D场景和一幅小地图视图,或读取多个模型文件并分别独立地进行控制。对于这些程序来说,往往需要在一个或多个场景(osgVicwer:Scene)上管理多个视图(osgView)此时程序的管理方式要比单独的osg...

【java零基础入门到就业】第五天:java语言的发展和java语言的具体现实应用场景

文章目录 1、java 语言的发展 2、java能干什么 2.1 java的三大分类 2.2 java能做什么 1、java 语言的发展 Java 是一种广泛使用的编程语言,经历了多个阶段的发展。以下是 Java 语言的主要发展阶段: 诞生(1995 年): Java 由 Sun Microsystems(后来被 Oracle 收购)的 James Gosling 和他的团队开发。1995 年 5 ...

【CCF BDCI 2023】多模态多方对话场景下的发言人识别 Baseline

模型简介 本基线模型共分为三个部分: 基于CNN的判断每张人脸是否是说话人的模型;基于Transformer-Encoder的判断同一段对话中不同轮次的说话人关系的模型;和使用上述两个预测结果求解二次型优化问题的说话人识别求解器。 基于CNN的判断每张人脸是否是说话人的模型 我们微调 CNN 模型 M 1 M_1 M1​ 以预测每帧中每张人脸是说话人的概率:$p_{face} = M_1(face)...
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2024-03-29 01:05:39 1711645539