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  1. colAruco:cc ++程序和python脚本可在由Arduino uno板控制的小型10x10 led矩阵上显示aruco代码基准图像-源码

  2. ColAruco 显示Aruco代码的rgb led矩阵控制器的源代码。将main.cpp上载到arduino控制器,然后运行python脚本。 运行python脚本时,将串行端口作为参数传递(如果未传递任何参数,则默认为/ dev / ttyACM0)。python代码在运行时要求a c ++子进程(arucoDictTranslator.cpp),可能需要使用以下命令进行手动编译:克隆代表后的正确名称(由于ubuntu权限)。 LED的亮度和颜色可以随意调整。亮度范围从0(指示灯熄灭)到2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:225kb
    • 提供者:weixin_42127020
  1. MSP432-Solenoid-Lockbox-源码

  2. MSP432-电磁锁箱 要使用键盘输入操作电磁锁箱: 硬件: MSP432P401R LaunchPad: ://www.digikey.com/cn/products/detail/texas-instruments/MSP-EXP432P401R/5170609 7段显示器: : 4x4矩阵键盘: : 红色LED(电磁灯): : red+led 演示: 标准: 输入正确的密码并按OPEN键后,成功解锁密码箱(通过打开LED指示灯连接到P2.5)。 再次输入正
  3. 所属分类:其它

  1. 抖动:Go中一个快速,正确的图像抖动库-源码

  2. 颤动 dither是用于在Go中抖动图像的库。 它具有许多内置的抖动算法,并允许您指定自己的算法。 正确性和性能是重中之重。 它被设计为可以很好地工作,但也可以实现标准库中的接口,因此可以轻松地将其集成到各种场景中。 它不支持使用Alpha通道(即AKA透明)的图像。 原版的 抖动算法 弗洛伊德·斯坦伯格(黑白调色板) Floyd-Steinberg(红色,绿色,黄色,黑色) 支持的抖动类型 随机噪声(灰度和RGB) 有序抖动 任意大小的Bayer矩阵(只要尺寸是2的幂) 簇状点-许
  3. 所属分类:其它

  1. 上层卫生-源码

  2. 该项目旨在通过机器X射线图像预测肺炎的机器学习挑战。 原始数据集RSNA肺炎需要在X射线胸片中定位肺不透明区域。 我们将此数据集调整为“正常”与“肺不透明度”的二元分类。 我们训练一个分类器,然后在定位异常区域时测试其性能。 我们研究了两种协议来系统地评估GradCAM生成的注意力热图。 第一个协议使用边界框内的比例(跟随GradCAM)评估关注热点图的可信赖性。 注意权重矩阵和边界框从修改第二种协议通过带注释的和预测的边界框的“交集上的交集”来度量可信赖性。 预测边界框定义为保持激活至
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    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:46mb
    • 提供者:weixin_42132325
  1. Colorblind-CoverImage:利用Python的图像库和矩阵乘法来1)创建用于测试色盲的图像,以及2)恢复编码的图像!-源码

  2. 色盲覆盖图像 利用Python的图片库和矩阵乘法,以进行以下操作:1)创建用于测试色盲的图像,以及2)恢复编码后的图像! 色盲滤镜//人眼包含两种类型的感光(光敏)细胞:杆和视锥细胞。 视杆负责夜间等弱光环境下的视觉,视锥负责彩色视觉。 共有三种类型的锥体,每种锥体负责一种特定的颜色,即红色,绿色和蓝色。 红色,绿色和蓝色锥体共同作用,使您可以看到整个颜色范围。 例如,当以某种方式刺激红色和蓝色锥体时,您将看到紫色。 被称为色盲的疾病通常表现为这些类型的视锥细胞中的一种不足,例如,普罗盲视缺
  3. 所属分类:其它

  1. 红色:红色矩阵-源码

  2. 该存储库表示“ red”或“ redmatrix”的早期开发快照。 该项目进行了相当大的发展,现在与它所起源的Friendica或redmatrix应用程序几乎没有相似之处。 现在,它是一个分散的内容管理系统和社区服务器,称为“ hubzilla”。 该存储库位于 该特定存储库仅用于历史背景。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:16mb
    • 提供者:weixin_42143221
  1. 月度日历-源码

  2. 月度日历 月历的原型 这是用于构建任何类型的日历的原型,例如每月(矩阵),每月(顺序),2周,每周。 首先,尝试构建具有以下外观的每月日历的矩阵类型。 2021年1 太阳 周一 周二 星期三 周四 周五 周六 1个 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18岁 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 逻辑结构 这是日历的层次结构。 顶级日历组件 日历导
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    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:16kb
    • 提供者:weixin_42137028
  1. 拖放React-源码

  2. 屏幕代码测试 对于正在接受评估并加入奥地利维也纳Jaggaer Direct开发的所有新前端开发人员。 该测试涵盖HTML,CSS,Javascr ipt,DOM,调试以及某些GIT的基本领域。 完成此任务最多需要2个小时。 去做 有些人打喷嚏时要求面巾纸,查克·诺里斯(Chuck Norris)要求提供尸体袋。 这项任务的目的是创建一个HTML页面,该页面将显示三个随机的Chuck Norris笑话。 必须满足以下几点: 最初,应将浏览器窗口分割成4个大小完全相同的图块,它们以矩阵的形式
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:233kb
    • 提供者:weixin_42113456
  1. eeg_hfo_diffusion_map:通过扩散图进行高频振荡检测和聚类-源码

  2. eeg_hfo_diffusion_map 该存储库包含在MATLAB中创建的工具,用于检测EEG中的高频振荡(HFO)。 它还实现了和两个距离度量:1)基于互相关的欧氏距离对于聚类快速振荡数据至关重要以及2)并行的Mahalanobis距离。 尽管Matlab确实具有用于计算成对的Mahalanobis距离矩阵的功能,但该功能对于大型矩阵却表现极差。 函数fast_mahal_dist利用Choleskly分解分解协方差矩阵并使所有计算并行化(对于循环没有)。 可视化工具的结果 图1和2(由
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    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:54mb
    • 提供者:weixin_42132352
  1. cihat::pie:从RPi感应帽LED矩阵查看回购检查的状态-源码

  2. hat :pie: 从RPi感应帽LED矩阵查看回购检查的状态 :question_mark: 说明 cihat是一个基于go的应用程序,用于查看您有贡献者可以在上访问的GitHub存储库的。 每行都是一个存储库,它们根据对默认分支的提交时间(从上至下)从上到下排列。 具有未检查提交的回购被跳过。 每个像素根据检查的状态显示一个检查。 绿色表示通过的支票,黄色表示正在进行的支票,红色表示未通过的支票。 每2秒获取一次最新检查。 :eyes: 演示版 :rocket: 建立 请在插入感应
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    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:30kb
    • 提供者:weixin_42168265
  1. unity-dithered-transparency-shader:统一材质和着色器,用于应用剪切的,抖动的透明度-源码

  2. 统一抖动透明度着色器 Unity着色器,用于在渲染透明对象时启用仿色透明度 利用 使用材质的Alpha来确定是否应丢弃像素。 可以使用抖动矩阵或抖动纹理。 抖动选项 抖动纹理 定义抖动模式的纹理。 从纹理中使用“红色”通道与材质alpha进行比较。 抖动量表 抖动纹理的比例,以屏幕空间像素为单位。 扩展和重用 “ ” 中提供了用于执行抖动效果的因此可以轻松地将它们添加到其他着色器和功能中并与之配合使用。 在Visual Shader Builders中
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  1. 单眼视觉测距法:通过ORB关键点进行简单的单眼视觉测距法(vSLAM的一部分),具有初始化,跟踪,局部地图和包调整功能。 (警告:您好,很抱歉,此项目仅针对课程演示进行了调整,不适用于实际应用!!!)-源码

  2. 单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表(VO):初始化,跟踪,局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后,我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示: 在上图中: 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹:白线来自VO;白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点,其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程
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    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:86kb
    • 提供者:weixin_42130889
  1. Image_to_Matrix-源码

  2. 这是用于将图像转换为显示GDE类型的矩阵的程序,其顺序为:地址X递增,Y递减,地址计数器使用以下命令更新X方向:python Image_Matrix.py -p路径名-w width_size_pixel -l height_size_pixel -t type_of_transformation -o output_file 。C 转换类型:-g-4色-灰度,-r-3色:白色/黑色/红色 对于g型将创建文件file_data.h对于r型将创建文件file_data_red.h text_
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