均匀专题
Open3D mesh 均匀下采样
目录 一、概述 1.1原理 1.2实现步骤 1.3应用 二、代码实现 2.1关键函数 2.2完整代码 三、实现效果 3.1原始mesh 3.2下采样mesh Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址： Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客 一、概述 在 Open3D 中，均匀下采样（Uniform M
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html div阴影四周均匀css写法 html div 圆角幅度 写法 border-radius: 10px
引入分布函数和概率密度函数解释：三种常见连续型随机变量的分布（均匀、指数、正态）
连续性随机变量及其分布 在概率论和统计学中，我们常常会接触到连续性随机变量及其分布。连续性随机变量的一个显著特征是其取值可以在一个连续的范围内变化，比如温度、身高、体重等。为了更好地理解和分析这些随机变量，我们需要使用分布函数和概率密度函数。 分布函数和概率密度函数 **分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）**是描述一个随机变量取值小于或等于
python实现对任意大小图片均匀切割
水贴啦~~ 改代码是在windows 系统下 打开路径和保存路径换成自己的就可以啦~ import numpy as npimport matplotlibimport osdef img_seg(dir):files = os.listdir(dir)for file in files:a, b = os.path.splitext(file)img = Image.open(os.p
UV胶的均匀性对产品质量有什么影响吗?
UV胶的均匀性对产品质量有什么影响吗? UV胶的均匀性对产品质量具有显著的影响，主要体现在以下几个方面： 粘合强度：UV胶的均匀性直接影响其粘合强度。如果UV胶分布不均匀，可能导致部分区域粘接力不足，从而影响产品的整体强度和使用寿命。密封性能：UV胶涂覆在产品表面用于密封，如果涂层不均匀，会导致部分区域的密封效果不佳，从而影响产品的密封性能。不均匀的涂层可能会导致密封处出现漏水、气体渗透等问题
如何检测UV胶的均匀性？
如何检测UV胶的均匀性？ 检测UV胶的均匀性可以通过以下几种方法来实现： 肉眼目视检查： 这是最简单直接的方法。将UV胶涂在表面上，使用裸眼观察胶层的表面。特别注意是否存在气泡、颜色不均匀、裂纹或其他明显的不均匀性。如凹凸不平、涂层厚度不一致等。这种方法适用于快速初步检查，但对于较细微的不均匀性可能不够敏感。测厚仪： 使用专用的涂层测厚仪可以测量UV胶涂覆层的厚度。通过在不同位置测量涂层厚
【遗传算法】【机器学习】【Python】常见交叉方法（二）、多点交叉和均匀交叉
往期遗传算法文章见： 【遗传算法】【机器学习】【Python】常见交叉方法（一）、单点交叉和两点交叉 一、遗传算法流程图 交叉过程即存在于上图的”交叉“（crossover）步骤中。 二、多点交叉 多点交叉的原理就是，随机地从父代两个基因型中，选择n个位点进行交换，其中n小于等于父代基因型长度（假设双亲基因长度相同，使用一维数组进行表示），如下图所示： 用Python实现如下：
理解openfoam中system/blockmesh文件夹下blocks/simpleGrading是如何划分非均匀网格的
总结： ($u1 $v1 $w)//!!!决定三个方向上划分多少个网格（不一定均匀）。 simpleGrading (0.4 1 ((0.5 0.5 $r1) //决定如何均匀划分或者不均匀划分，为1才是均匀划分。不均匀划分是等比增长的。 一、案例及参数解释 案例如下（该案例是一个比较复杂的非均匀网格划分案例）： （$u2 $v2 $w） 假设$u2 $v2 $w分别值为 5
数据的均匀化分割算法（网格划分法、四叉树法（含C++代码））
数据的均匀化分割主要是指在分割过程中尽可能均匀地将数据点分布在各个子区域中，以保持数据分布的平衡和优化数据结构的性能。以下是几种可以实现数据均匀化分割的方法： 一. 网格划分法 1. 基本概念 虽然传统的网格划分法不是动态调整的，但通过设计可以实现均匀的空间分割。例如，可以根据数据点的分布密度来调整网格的划分粒度，使得每个网格单元内包含的数据点数量尽量均匀。
机器学习之SMOTE重采样--解决样本标签不均匀问题
一、SMOTE原理 通常在处理分类问题中数据不平衡类别。使用SMOTE算法对其中的少数类别进行过采样，以使其与多数类别的样本数量相当或更接近。SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。 二、使用 1.安装库 python提供了就是一个处
使用gdal均匀筛选点矢量
使用gdal均匀筛选点矢量 作用： 通过计算各点之间的欧式距离，筛选出符合目标的、均匀发布在空间中的N个数据点。 效果示意图 运行环境 python 3.10 安装：tqdm、numpy和tqdm这三个库 完整代码 import numpy as npfrom osgeo import ogr, osrfrom tqdm import tqdm# 代码作用：通过计算各点之间的
均匀的生成圆和三角形内的随机点
一、均匀生成圆内的随机点 我们知道生成矩形内的随机点比较容易，只要分别随机生成相应的横坐标和纵坐标，比如随机生成范围[-10,10]内横坐标x，随机生成范围[-20,20]内的纵坐标y，那么(x,y)就是生成的随机点。由此，我们很容易的想到了算法1 算法1（正确的）： 每个圆对应一个外切矩形，我们随机生成矩形内的点，如果该点在圆内，就返回改点，否则重新生成直到生成的点在圆内。 该方法的缺点
【VTK】不均匀样条插值
和上一篇文章【VTK】create spline points 一样，讨论spline points的生成。这一次，利用方法 void Evaluate(double u[3], double Pt[3], double Du[9]) override; 由于，u[0]代表线段与线段长累积的比率，通过控制U，达到控制插值点密度的目的。也可以保证特定的几个点位置不变，在其他部分插值。
Comsol固体力学仿真﹣﹣受均匀内压的厚壁球壳弹塑性分析（加载卸载全流程）
《弹塑性力学》大作业，记录一下。 COMSOL固体力学及结构力学仿真较少，故而查询了有关资料，才建立了如下模型。 图1 球体的有限元网格模型 该有限元模型是通过扫掠而得的结构化网格。 图2 加载卸载全历程中的塑型区域变化 图3 加载卸载全历程中的位移应力变化 图4 加载卸载全历程中的冯米塞斯应力变化 图5 关键节点应力场与塑性区分布 图6 关键节
朗伯特球腔均匀光源积分球
均匀光源积分球，又称照度积分球或光度球、光通球，是光电测试中常用的一种工具。它是一个中空的球体，内壁涂有一层平整的漫反射材料，通常由金属或陶瓷制成。积分球的主要功能是收集光并将其作为散射光源或测量光源使用。 积分球的工作原理基于漫反射和光的均匀分布。当光线进入积分球后，经过内壁的多次反射，光线在整个球体内均匀分布。这样，积分球就能够提供一个均匀的光源，用于各种光电测试和应用。 均匀光源积分
halcon-表面检测4-使用傅里叶变换卷积进行模糊图像中的不均匀缺陷检测
****傅里叶变化检测表面划痕过程 *1.将图片转换为三通道R/G/B图 *2.生成一个高斯正弦滤波器 *3.对B通道进行快速傅里叶变换（to_freq） -->再使用滤波器进行卷积 -->再次进行傅里叶变换（form_freq） *4.使用B通道图与变换后的图像做差 *5.使用lines_gauss检测图像中的线条边提取出来 *官方案例detect_mura_defects_blur.hd
什么是片内片间均匀性？
均匀性在芯片制程的每一个工序中都需要考虑到，包括薄膜沉积，刻蚀，光刻，cmp，离子注入等。较高的均匀性才能保证芯片的产品与性能。那么片内和片间非均匀性是什么？如何计算？有什么作用呢？ 什么是均匀性？ 均匀性是衡量工艺在晶圆上一致性的一个关键指标。比如薄膜沉积工序中薄膜的厚度；刻蚀工序中被刻蚀材料的宽度，角度等等，都可以考虑其均匀性。 什么是片内均匀性（Within-Wafer Uni
水环境学——显式差分 计算均匀河段各断面BOD变化
#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <fstream>#include <iomanip>#include <cmath>void main(){using namespace std;const int Nx = 8, //等于x/dxNt = 10;//等于t/dtconst double dx = 1.0, dt = 0
有一种香，材质不均匀，但每一根这样的香，燃烧完正好一个小时，现在给你两根香，确定一个15分钟的时间段
这属于一种思维类型的题目，因为材质是不均匀的所以相比于同材质的处理方法不同，按下面的图就很好理解怎么处理了 首先我们模拟两跟香出来，命名为1号香和二号香。这个时候先点燃一号香的两段，和点燃2号香的尾端。 看到这里应该各位都有思路了，这时候当1号香烧完的时候，刚好就过完了半个小时，然后再把2号香前端点燃，当2号香燃尽时，我们就可以确定一个15分钟的时间段了
朗伯光源均匀光源双积分球
均匀光源双积分球是一种测量光度的方法，其原理是将待测光源置于两个积分球的入口处，通过测量积分球内部的光强分布来计算光源的光度。这种方法在光学、照明和图像处理等领域有广泛应用，可以用于测量各种类型的光源，包括点光源、线光源和面光源等。 均匀光源双积分球原理的核心在于其独特的光学设计。两个积分球分别被设计为输入和输出部分。输入部分负责接收外部光线并将其引入系统，而输出部分则负责将光线均匀地散射到指定
OpenCV-42 直方图均匀化
目录 一、直方图均匀化原理 二、直方图均匀化在OpenCV中的运用 一、直方图均匀化原理 直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均匀，提高图像的对比度。达到改善图像主管视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化的方法来增强图像细节。 原理 计算累计直方图将累计直方图进行区间转换在累计直方图中，概率相近的原始值，会被处理为相同的值
基于定标的非均匀校正算法（两点校正）
1.非均匀性产生的机理 非均匀性是指在入射到探测器上的光强能量一致，而红外探测器各单元输出的信号不一致的现象。 原始图像和经过校正后的图像 下图为某探测器的响应特性。横坐标为光照的辐射通量，纵坐标为探测器的输出响应。 非均匀性产生的原因主要包括以下3点：1)探测器原因。因为材料和工艺的原因，红外探测器像元的响应率很难做到一致；2)光学镜头原因。镜片加工的每个瞬时视场角的透
二维波动方程数值模拟(非均匀介质)
二维波动方程数值模拟(非均匀介质) 0. 前言 最近学习了波动方程在弹性介质中的传播，笔者对其中的面波、反射波、折射波的产生原理产生了兴趣，本文想要就波运动的本质方程 – 波动方程, 直接通过数值模拟的方法, 看看是否在介质边界是否能产生反射波、折射波，并观察其传播特性。 两层波速不同的介质实验结果如下: 1. 二维波动方程 ∂ 2 u ∂ t 2 = v 2 ( ∂ 2 u ∂
redis集群cluster均匀命中--hash性一致算法--hash slot
目录 1、redis cluster介绍 2、最老土的hash算法和弊端（大量缓存重建） 3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡） 不用遍历 --》 hash算法： 缓存位置= hash（key）%n 新增/减少 节点 --》缓存位置失效--》hash环 hash环 节点少--》数据倾斜--》添加虚拟节点 http://www.zsythink.
高低温测试仪器温度均匀性应如何达标
原文来源：高低温测试仪器温度均匀性应如何达标 原文作者：林频仪器 高低温测试仪器溫度匀称性是不是合格,我们关键是依据它的气旋流动性的组成方式来决策的。以便使高低温测试仪器的溫度匀称特性合乎国家标准,对于高低温测试仪器构成元器件开展了改变。 首先我们要做的就是说改进样版的材料,通常的样版全是选用双层挡板组成的,当处于独特状况下时,人们会对它增加挡板量。以往的挡板大部分全是由不锈钢板材做成的