形变专题

Gamma软件处理D-InSAR获取形变步骤

1. 数据准备获取数据目标：通常你需要至少两张SAR图像：一个作为基准图像（reference image），另一个作为目标图像（secondary image）。这些图像应在不同时间拍摄，且成像条件要尽可能一致。来源：数据通常来自于SAR卫星（如Sentinel-1、TerraSAR-X等）。确保图像的路径、轨道、极化模式等信息准确无误。数据格式格式要求：Gamma软件通常支持复

三维形变模型

Face由一个shape-vector来表示，其纹理由一个texture-vector表示； shape-vector等于平均shape加上m-1个特征值（权值）乘以特征向量（通过PCA提取）的积的Sum，texture-vector同理；上述系数（权值/特征值）的概率服从某个指数分布；一张完整的脸等于将其分割成不同部分的线性组合再沿边界混合起来； Matching a morphab

Blender2.8 简易形变-bend弯曲中的问题

在blender2.8中发现一个问题,就是使用简易形变中弯曲的时候不能正常弯曲以正方体为例, 将正方体向x轴方向伸长,分段,使用bend,绕x轴发现上下面绕x轴弯曲成平面重合(非想象中效果), 绕y轴发现上下面绕y轴弯曲成平面重合(非想象中效果), 绕z轴可以获得一个椭圆柱,x轴上的前后面绕z轴弯曲. 这时候,创建一个空物体轴,原心选取为空物体,绕z轴,可弯曲形变. 而将

摩苏尔大坝形变监测

摩苏尔大坝，是伊拉克最大的大坝。它位于底格里斯河35公里，北距摩苏尔市，这是一座粘土质地的水坝，高113米，长3.2公里，于1986落成。大坝建成后不久，大坝就遇到了由软石膏地基造成的一些结构性问题。从下面的水渗入造成大坝基底侵蚀。为了减缓侵蚀，多年来一直在注入混凝土。图摩苏尔大坝概况及地质

Kotlin语言泛型的形变是什么？

Kotlin语言泛型的形变一共分为三个区域：不变，协变，逆变不变不变指的是：这个泛型，可以是生产者，也可以是消费者，此泛型没有任何泛型继承相关的概念，可以理解是完全独立出来的泛型例如：下面案例中，此泛型既可以是生产者，也可以是消费者 // 不变class StudentSetGets<IO> {private var item : IO? = null// 消费者

哨兵-1A与DInSAR技术监测尼泊尔地震前后地表形变

辽宁抚顺是一座以煤而兴的重工业城市，建国初期抚顺被誉为“煤都”，这里有闻名全国享誉世界的亚洲最大的露天煤矿——抚顺西露天矿。抚顺西露天矿地处抚顺煤田西部，矿坑东西长6.6公里，南北宽2.2公里，最终开采垂直深度478米。矿主要产品为优质动力煤和油母页岩富矿。矿区面积约70平方千米。百余年的矿山开采，使抚顺在为国家创造巨大财富的同时，也出现了严重的矿

利用SARscape对日本填海造陆和天然气开采进行地表形变监测

日本千叶市，是日本南部重要的工业港市。位于西部的浦安市是一个典型的"填海造田"城市，东南部的东金区有一片天然气开采区域，本文利用SARscape，用干涉叠加的方法，即PS和SBAS，对这两个区域进行地表沉降现象的监测。 1、监测区域日本千叶市：图1 日本千叶市监测区范围 2、数据情况： 2006-2010年，26期ALOS PALSAR-1数据。 2006-

iOS开发UI篇—transframe属性（形变）

1. transform属性在OC中，通过transform属性可以修改对象的平移、缩放比例和旋转角度常用的创建transform结构体方法分两大类（1）创建“基于控件初始位置”的形变 CGAffineTransformMakeTranslation（平移） CGAffineTransformMakeScale（缩放） CGAffineTransformMakeRotation（旋转

合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术应用

合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借其可以穿过大气层，全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性，已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。InSAR作为一种新兴的空间大地测量技术，克服了传统大地测量技术需要人工野

基坑建筑物结构形变监测CG-85A振旋式应变计

基坑建筑物结构形变监测CG-85A振旋式应变计产品概述振弦式应变计是一种用振弦来进行测量的应变传感器，其优点是传感器结构简单，工作可靠，输出信号为标准的频率信号，便于远距离传输，非常方便计算机处理或电路调理。 1、功能特点 ◆精度高，能够提供准确的测量结果。 ◆稳定性好，不易受到外界因素的干扰，能提供稳定的测量结果。 ◆响应速度快，可以在短时间内对被测物体的应变进行多次测量。 ◆

【数字人】12、DINet | 使用形变+修复模块实现高清 talking head 生成（AAAI2023）

文章目录一、背景二、方法2.1 deformation part2.2 inpainting part2.3 Loss 函数三、效果3.1 数据集3.2 实现细节3.3 可视化效果论文：DINet: Deformation Inpainting Network for Realistic Face Visually Dubbing on High Resolution

H5元素形变

H5元素形变一、缩放语法： transform:scale(缩放倍率) //整体缩放 transform:scale(水平缩放倍率，垂直缩放倍率) //单独设置水平和垂直方向的缩放 transform: scaleX(缩放倍率) //沿X轴缩放 transform: scaleY(缩放倍率) //沿Y轴缩放 transform: scaleZ(缩放倍率) //

scala学习笔记1-泛型、界定、形变、this.type、复合类型、抽象类型

一、 Scala中的泛型 class Triple[F: ClassTag, S : ClassTag, T : ClassTag](val f : F, val s : S, val t :T) <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">//其中，ClassTag在scala.reflect.ClassTag中

Halcon基于透视形变的模板匹配

Halcon基于透视形变的模板匹配透视形变也是一种形变，属于形状模板匹配的延伸。形状模板匹配对于形变非常敏感，而透视形变匹配则能适应出现透视形变的情况。透视形变的匹配又分为无标定和有标定两种情况。基于透视形变的匹配步骤如下。（1）选择ROI。与其他几种方法类似，在创建模板之前，先读取输入图像，选择ROI，可以是任意形状。该区域尽量包含检测目标的突出特征。选取好以后对ROI进行裁剪，并且将得到

Halcon基于局部形变的模板匹配

Halcon基于局部形变的模板匹配基于局部形变的模板匹配与基于形状的模板匹配的相似之处是，二者都是通过检测目标的形状轮廓进行匹配的；不同之处在于，前者的匹配过程可以接受轻微的形变，其匹配步骤如下。（1）准备模板。在创建模板之前，先读取输入图像，选择要检测的目标选区。选择时要注意选取包含目标的典型结构，也可以适当包含目标区域以外的邻域像素，然后将得到的参考图像转化为单通道的灰度图像。（2）创

YOLOv8全网首发：新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF

💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，与YOLOv8 SPPF高效结合收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机

Halcon基于形变的模板匹配

Halcon基于形变的模板匹配形变分为两种，一种是基于目标局部的形变，另一种是由于透视关系而产生的形变。基于形变的模板匹配也是一种基于形状的匹配方法，但不同的是，其返回结果中不仅包括轻微形变的形状.形变的位置和参数，还有描述形变的参数，如旋转角度、缩放倍数等。基于透视的形变可以返回一个二维投影变换矩阵。如果是在相机标定的情况下，通过相机参数，还可以计算出目标的三维位姿。如图是一个基于局部形变

HTML连载68-形变中心点、形变中心轴

一、形变中心点介绍 <style>ul li {width: 100px;height: 100px;list-style: none;float:left;margin:0 auto;/*transform-origin:200px 0px;*/transform-origin:80% 80%;/*第一个参代表水平方向，第二个参数代表垂直方向，注意点：取值有三种形式，具体像素，百分比*/

Blender2.8 简易形变-bend弯曲中的问题

在blender2.8中发现一个问题,就是使用简易形变中弯曲的时候不能正常弯曲以正方体为例, 将正方体向x轴方向伸长,分段,使用bend,绕x轴发现上下面绕x轴弯曲成平面重合(非想象中效果), 绕y轴发现上下面绕y轴弯曲成平面重合(非想象中效果), 绕z轴可以获得一个椭圆柱,x轴上的前后面绕z轴弯曲. 这时候,创建一个空物体轴,原心选取为空物体,绕z轴,可弯曲形变. 而将

InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测丨GMTSAR合成孔径雷达干涉测量丨GNSS、北斗高精度数据处理

目录 ①合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等应用 ②基于GMTSAR合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析 ③GNSS、北斗高精度数据处理暨新版GAMITGLOBK软件应用更多应用 ①合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等应用合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Syn

UE5笔记【】操作细节记录：处理拉伸纹理形变；贴花厚度处理技巧；相框中添加照片；

处理纹理拉伸形变场景中的任何其他网格mesh或者3DObject三维对象，因为拉伸导致的纹理变化，都可以通过搜索其相对应的【decal】，然后修改是否接受【贴花】【Receives Decals】。取消这个，可以解决纹理拉伸导致的奇形怪状。或者是受下面贴花角度导致的纹理。贴花厚度如上图蓝色标记：贴花实际上是有厚度的。因此。如果将贴花提到垂直或者有角度的物体上时。会出现

北斗GNSS输电杆塔形变监测系统解决方案

一、方案概述随着国民经济的发展，电力、通信网络的覆盖面积越来越广，电力输电线路和通信线路中大量使用了铁塔，如高压输电线铁塔、通信基站铁塔等。铁塔在电力输电线路与通信网络的覆盖中起到了重要作用。但是，由于一些自然灾害（如雨雪、大风等）以及煤矿开采、工程施工、人为破坏等，塔体倾斜的情况时有发生。塔体倾斜经常会造成输电线路和通信网络中断，严重的将引起倒塌事件。这些都将对输电网的安全运行和通信网的正常工

前端小练习：案例1.使用2d形变和动画过渡绘制山间小路

目录一，效果图二，思路三，相关代码 1.html部分 2，css部分一，效果图二，思路使用div块作为山，太阳，小车等等，设置圆角和旋转达到山的效果，超出部分使用 overflow：hidden 隐藏，太阳设置圆角为50%，使用阴影和定位实现。小车作为div的背景图，轮子使用固定定位，配合旋转平移和动画过渡，达到车移动的时候轮子也旋转，公路

一种对目标形变、模糊不敏感的跟踪算法staple

文章下载链接：文章下载链接代码下载链接：Staple代码 ———————————————————————————————————————————— 今天要讲的这篇文章也是基于相关滤波器（不懂相关滤波器的请看我前一篇文章）进行改进的一篇文章，发表在2016年CVPR上面，提出了一个新的想法，融合算法，使用HOG-KCF+color-KCF结合算法对目标进行跟踪，HOG特征对形变和运动模糊比较

基于YOLOv8的安全帽检测系统（3）：DCNv3可形变卷积，基于DCNv2优化，助力行为检测 | CVPR2023 InternImage

目录 1.Yolov8介绍 2.安全帽数据集介绍 3.InternImage介绍 4.训练结果分析 5.系列篇 1.Yolov8介绍 Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进

合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析技术

合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借其可以穿过大气层，全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性，已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。InSAR作为一种新兴的空间大地测量技术，克服了传统大地测量技术需要人工野