圖形圖像技術(shù)
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2022-07-13
圖形圖像技術(shù)的實(shí)例教程
大家好，從今天開(kāi)始，圖形圖像版塊正式開(kāi)通。旨在交流圖形圖像技術(shù)，算法，心得，業(yè)界最新動(dòng)向等。請(qǐng)踴躍發(fā)言。
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展開(kāi) 34：Simulink仿真例題講解
五：經(jīng)典應(yīng)用技術(shù)
第十三講 數(shù)值計(jì)算
第十四講 插值與擬合
第十五講 最優(yōu)化技術(shù)
知識(shí)點(diǎn)35：數(shù)值微積分 知識(shí)點(diǎn)36：解微分方程
知識(shí)點(diǎn)37：插值 知識(shí)點(diǎn)38：擬合
知識(shí)點(diǎn)39：線性規(guī)劃 知識(shí)點(diǎn)40：最大值最小化
知識(shí)點(diǎn)41：有約束的非線性優(yōu)化
六：智能優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)
第十六講 智能優(yōu)化技術(shù)
第十七講 有監(jiān)督模式分類
第十八講 無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
知識(shí)點(diǎn)42：粒子群優(yōu)化 知識(shí)點(diǎn)43：遺傳算法
知識(shí)點(diǎn)44：蟻群算法 知識(shí)點(diǎn)45：最小二乘
知識(shí)點(diǎn)46：支持向量機(jī) 知識(shí)點(diǎn)47：集成分類
知識(shí)點(diǎn)48：無(wú)監(jiān)督降維 知識(shí)點(diǎn)49：k-means聚類
知識(shí)點(diǎn)50：譜聚類 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例
七：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
第十九講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第二十講 深度學(xué)習(xí)
知識(shí)點(diǎn)51：機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
知識(shí)點(diǎn)52：訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和后向傳播
知識(shí)點(diǎn)53：自動(dòng)特征提取 知識(shí)點(diǎn)54：深度學(xué)習(xí)技術(shù)
知識(shí)點(diǎn)55：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
知識(shí)點(diǎn)56：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做手寫體數(shù)字識(shí)別
八：圖像處理和高級(jí)編程技術(shù)
第二十一講 圖形界面設(shè)計(jì)
第二十二講 圖像處理
第二十三講 程序優(yōu)化
知識(shí)點(diǎn)57：GUI使用方法 知識(shí)點(diǎn)58：GUI例題講解
知識(shí)點(diǎn)59：讀寫圖像文件 知識(shí)點(diǎn)60：讀寫視頻文件
知識(shí)點(diǎn)61：圖像降噪 知識(shí)點(diǎn)62：灰度均衡
知識(shí)點(diǎn)63：程序效率 知識(shí)點(diǎn)64：矢量化和矩陣化
知識(shí)點(diǎn)65：空間換時(shí)間 知識(shí)點(diǎn)66：處理異常情況
九：經(jīng)驗(yàn)分享與問(wèn)題答疑
第二十四講 答疑與學(xué)習(xí)平臺(tái)
1、針對(duì)學(xué)員面對(duì)的實(shí)踐問(wèn)題展開(kāi)討論
展開(kāi) ：
西安坤隆計(jì)算機(jī)科技有限公司
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29：二維數(shù)據(jù)可視化
知識(shí)點(diǎn)30：三維數(shù)據(jù)可視化 知識(shí)點(diǎn)31：生成動(dòng)畫
知識(shí)點(diǎn)32：三維場(chǎng)景控制
知識(shí)點(diǎn)33：Simulink仿真使用方法
知識(shí)點(diǎn)34：Simulink仿真例題講解
五：經(jīng)典應(yīng)用技術(shù)
第十三講 數(shù)值計(jì)算
第十四講 插值與擬合
第十五講 最優(yōu)化技術(shù)
知識(shí)點(diǎn)35：數(shù)值微積分 知識(shí)點(diǎn)36：解微分方程
知識(shí)點(diǎn)37：插值 知識(shí)點(diǎn)38：擬合
知識(shí)點(diǎn)39：線性規(guī)劃 知識(shí)點(diǎn)40：最大值最小化
知識(shí)點(diǎn)41：有約束的非線性優(yōu)化
六：智能優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)
第十六講 智能優(yōu)化技術(shù)
第十七講 有監(jiān)督模式分類
第十八講 無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)
知識(shí)點(diǎn)42：粒子群優(yōu)化 知識(shí)點(diǎn)43：遺傳算法
知識(shí)點(diǎn)44：蟻群算法 知識(shí)點(diǎn)45：最小二乘
知識(shí)點(diǎn)46：支持向量機(jī) 知識(shí)點(diǎn)47：集成分類
知識(shí)點(diǎn)48：無(wú)監(jiān)督降維 知識(shí)點(diǎn)49：k-means聚類
知識(shí)點(diǎn)50：譜聚類 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例
七：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
第十九講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第二十講 深度學(xué)習(xí)
知識(shí)點(diǎn)51：機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
知識(shí)點(diǎn)52：訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和后向傳播
知識(shí)點(diǎn)53：自動(dòng)特征提取 知識(shí)點(diǎn)54：深度學(xué)習(xí)技術(shù)
知識(shí)點(diǎn)55：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
知識(shí)點(diǎn)56：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做手寫體數(shù)字識(shí)別
八：圖像處理和高級(jí)編程技術(shù)
第二十一講 圖形界面設(shè)計(jì)
第二十二講 圖像處理
第二十三講 程序優(yōu)化
知識(shí)點(diǎn)57：GUI使用方法 知識(shí)點(diǎn)58：GUI例題講解
知識(shí)點(diǎn)59：讀寫圖像文件
展開(kāi) 
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圖形圖像技術(shù)的最新內(nèi)容
上篇文章介紹了基于圖像進(jìn)行混凝土細(xì)觀模型的幾何重構(gòu)法，詳細(xì)步驟可查看下面的連接。
ABAQUS二維混凝土細(xì)觀模型的數(shù)字化重建技術(shù)(一)幾何重構(gòu)
https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726
本篇介紹二維混凝土細(xì)觀模型在ABAQUS
基于MATLAB的圖像處理與圓弧擬合技術(shù)9個(gè)月前
關(guān)鍵詞：MATLAB；圖像處理，Canny邊緣檢測(cè)，輪廓提取，最小二乘法擬合，圓弧識(shí)別
在現(xiàn)代工業(yè)和科研領(lǐng)域，對(duì)圖像進(jìn)行精確分析和處理的需求日益增長(zhǎng)。特別是在質(zhì)量控制、自動(dòng)化檢測(cè)和機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域，對(duì)圖像中特定形狀的識(shí)別和測(cè)量變得尤為重要。本文將介紹一種基于MATLAB的圖像處理技術(shù)，該技術(shù)能夠?qū)D像進(jìn)行Canny邊緣檢測(cè)，輪廓提取，并使用最小二乘法擬合圓弧，以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中圓弧部分的精確測(cè)量。這一技術(shù)在汽車制造
冷凍電鏡圖像重建是利用冷凍電鏡成像技術(shù)獲得的低分辨率圖像，通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)重建出生物大分子的高分辨率三維結(jié)構(gòu)的技術(shù)。這種技術(shù)在生物學(xué)和材料科學(xué)等領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，特別是用于研究生物分子的結(jié)構(gòu)。
冷凍電鏡圖像重建主要用途：
研究生物大分子的結(jié)構(gòu)和功能：冷凍電鏡圖像重建可以提供生物大分子的原子級(jí)結(jié)構(gòu)信息，從而幫助研究人員深入了解生物大分子的結(jié)構(gòu)和功能。
基于圖像處理的投影建模，可用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的填充建模，如骨料投放等。
動(dòng)漫
五星紅旗
人像
往期回顧
經(jīng)驗(yàn)分享
經(jīng)驗(yàn)分享 | 我對(duì)數(shù)值模擬軟件的一些認(rèn)識(shí)
學(xué)習(xí)分享 | 如何入門LS-DYNA？
轉(zhuǎn)載分享 | 顯示動(dòng)力學(xué)（侵徹）仿真建議
LS-DYNA | 縮短計(jì)算時(shí)間的若干方法
LS-DYNA
今天給大家分享一個(gè)很有意思的劃分網(wǎng)格工具：可以根據(jù)圖像進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化劃分網(wǎng)格。
代碼來(lái)源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
若Github訪問(wèn)速度較慢，也可以在公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：圖像識(shí)別劃分網(wǎng)格，便可自動(dòng)獲取壓縮包。
示例效果
先看看一些效果圖吧：
基于圖像處理的投影建模，可用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的填充建模，如骨料投放等。
動(dòng)漫
五星紅旗
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往期回顧
經(jīng)驗(yàn)分享
經(jīng)驗(yàn)分享 | 我對(duì)數(shù)值模擬軟件的一些認(rèn)識(shí)
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轉(zhuǎn)載分享 | 顯示動(dòng)力學(xué)（侵徹）仿真建議
LS-DYNA | 縮短計(jì)算時(shí)間的若干方法
LS-DYNA
使用過(guò)程中，大家常常遇到的問(wèn)題解答如下
問(wèn)：什么是圖像模擬？
答：圖像模擬工具通過(guò)將源位圖文件與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)陣列進(jìn)行卷積來(lái)模擬圖像的形成?？紤]的效應(yīng)包括衍射，像差，畸變，相對(duì)照度，圖像方向，偏振影響等。此工具有助于可視化所設(shè)計(jì)光學(xué)系統(tǒng)的圖像質(zhì)量。它提供了一種定性但直接的方法來(lái)評(píng)估成像系統(tǒng)的性能，并使客戶更容易"看到"模擬的圖像質(zhì)量。
問(wèn)：圖像模擬與幾何圖像分析？
答：如果您的系統(tǒng)遠(yuǎn)未受到衍射限制
數(shù)據(jù)可視化技術(shù)誕生于20世紀(jì)80年代，其定義可以被概括為：運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)。以圖表、地圖、標(biāo)簽云、動(dòng)畫或任何使內(nèi)容更容易理解的圖形方式來(lái)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，使通過(guò)數(shù)據(jù)表達(dá)的內(nèi)容更容易被理解。圖1所示為某車間工業(yè)大數(shù)據(jù)的可視化界面。
來(lái)源 | 知乎@黃浴
SR取得了顯著進(jìn)步。一般可以將現(xiàn)有的SR技術(shù)研究大致分為三大類：監(jiān)督SR，無(wú)監(jiān)督SR和特定領(lǐng)域SR（人臉）。
先說(shuō)監(jiān)督SR。
如今已經(jīng)有各種深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型。這些模型依賴于有監(jiān)督的超分辨率，即用LR圖像和相應(yīng)的基礎(chǔ)事實(shí)（GT）HR圖像訓(xùn)練。雖然這些模型之間的差異非常大，但它們本質(zhì)上是一組組件的組合，
來(lái)源 |
有三AI
本篇文章，我們講解圖像分割需要掌握的重要知識(shí)點(diǎn)。本文將帶你走進(jìn)圖像分割的大門，著重關(guān)注該領(lǐng)域的研究方向以及重點(diǎn)難點(diǎn)，講述如何學(xué)好圖像分割算法。
1 圖像分割簡(jiǎn)介
圖像分割，是指將圖像分成若干語(yǔ)義目標(biāo)的過(guò)程，可以細(xì)分為3個(gè)方向，見(jiàn)下圖對(duì)比。
