Modeling and recognition of 2D/3D images
Перейти к содержимому
  • Main
  • VLISP
  • OOP
  • 2D/3D
  • WEB
  • Android
  • CAD
  • Unity
  • CV
  • Robotics
  • AI
  • Contact

VLISP

                      

 

Пошаговый чертеж в AutoCAD

 

VLisp параметрический чертеж

 

VLISP 3D модель

 

Доступ к dxf на VLisp

 

Алгоритмы распознавания фигур

 

Формат и чтение BMP

 

Алгоритм векторизации чертежа

 

Автор: Николай Свирневский

Рубрики

  • Android programming
  • Artificial Intelligance
  • CAD Systems API
  • Computer vision
  • Geometric modeling
  • Image recognition
  • Machine Learning
  • Neural networks
  • OOP languages
  • Robotics
  • Unity3D
  • Web
  • WebGL

Темы

  • Защищено: Convolutional Neural Network. Object Landmarks
  • Технологии машинного обучения на простом примере
  • Введение в Unsupervised learning
  • Введение в Deep Q-Learning Network
  • Введение в Q-Learning
  • Защищено: Stereo Vision
  • Keras API models (Sequential, Functional, and Model Subclassing)
  • Защищено: Object detection algorithms
  • Введение в Google Colab (Introduction to Google Colab)
  • Защищено: Архитектуры нейросетей для CV
  • Защищено: Measurements of a human body (Sample plan to create MVP)
  • Защищено: Обзор алгоритмов детекции мимики лица (Overview of algorithms for detecting facial expressions)
  • CMake projects in Visual Studio — Quick start
  • Защищено: Linux C++ проект в Visual Studio
  • Защищено: От регрессии к нейронным сетям (From regression to neural networks)
  • Защищено: Основы калибровки (Calibration Basics)
  • Защищено: Калибровка системы «проектор-экран-камера» (Calibrating the projector-screen-camera system)
  • Защищено: Гомография в примерах (Homography in examples)
  • Защищено: Введение в GPU-программирование
  • Защищено: Методы 3d реконструкции помещений (Methods for 3d reconstruction of premises)
  • Аппроксимация линии по точкам контура через преобразования Хафа (Line approximation by contour points through Hough transforms)
  • Преобразование координат при калибровке роботов (Coordinate transformation when calibrating robots)
  • Защищено: Определение центроида лазерного пятна на цифровом изображении (Determination of the centroid of the laser spot on a digital image)
  • Start на GitHub
  • Инструменты для машинного обучения через нейросети (Machine learning via neural networks)
  • Оценка глубины по 360-градусному изображению (Depth estimation from a 360-degree image)
  • Алгоритмы регистрации облаков точек (Point cloud registration algorithms)
  • Регистрация облаков точек с оценкой соответствия. Основы (Compliance-Assessed Point Cloud Registration. The basics)
  • Cемантическая сегментация, панорама и фотограмметрия (Semantic segmentation, panorama and photogrammetry)
  • Защищено: Калибровка камеры (Camera Calibration)
  • Преобразование mesh-модели в модель B-rep (Conversion mesh-model в B-rep model)
  • Фотограмметрия (Photogrammetry)
  • От облака точек к поверхности (From point cloud to surface)
  • Пример организации экзамена в ZOOM (ZOOM exam organization example)
  • Защищено: Arduino проект «Автомобиль, который избегает препятствий» (Arduino project «A car that avoids obstacles»)
  • Основы программирования Arduino (Arduino programming basics)
  • Кратко об Arduino и Raspberry Pi (Briefly about Arduino and Raspberry Pi)
  • Подключение Raspberry Pi камеры и инсталляция OpenCV (Connecting a Raspberry Pi camera and OpenCV installing )
  • Основы программирования на Raspberry Pi (Raspberry Pi programming basics)
  • Face recognition. Python, DLIB
  • Распознавание лиц с IP камер. Выбор, хранение и обработка данных для принятия решения (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)
  • Адекватность и оптимальность нейронной сети на примере распознавания поворота головы (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)
  • Машинное обучение распознавать поворот лица (Machine learning to recognize face turn)
  • Introduction to AI and references
  • Защищено: Tensorflow, Python, Visual Studio. Quick start
  • AI based on Unity ML Agents. Quick start
  • Модификация простой игры на Unity (Modification of a simple game on Unity)
  • WEB на Python с Django в Visual Studio
  • WEB на Python с Flask в Visual Studio
  • Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)
  • Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)
  • Основы построения нейронных сетей на Python (numpy) в Visual Studio (Python numpy NN in Visual Studio)
  • Быстрый старт в WebGL (Quickstart in WebGL)
  • Быстрый старт в WEB программирование (Quickstart in WEB programming)
  • Быстрый старт с Qt C++ в Visual Studio (Quickstart with Qt C++ in Visual Studio)
  • Быстрый старт с Python в Visual Studio (Quickstart with Python in Visual Studio)
  • Распознавание лиц. 3D- реконструкция ASM модели (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)
  • Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)
  • Идентификация по множеству признаков. Основы (Identification by multiple features. Basics)
  • Unity3D симулятор «Умная змейка со стереозрением» (Unity3D simulator «Smart snake with stereo vision»)
  • Игра “Snake” на Unity3D (The game “Snake” on Unity3D)
  • Основы Unity3D (Unity3D Basics)
  • Архитектура WebGL приложения для чайников (WebGL application architecture for Dummies)
  • Оптимизация OpenGL приложений (Optimizing OpenGL applications)
  • Взаимодействие HTML5 и JavaScript (HTML5 and JavaScript interaction)
  • Shaders in Unity3d
  • Матрицы поворота, углы Эйлера и кватернионы (Rotation matrices, Euler angles and quaternions)
  • Выделение объектов на изображении по методу Виолы-Джонса (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)
  • CMake компоновка OpenCV (CMake OpenCV layout)
  • Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)
  • OpenCV in Android
  • Введение в OpenCV программирование на C++ (Introduction to OpenCV C++ programming)
  • Основы компьютерного зрения  (Basics of computer vision — CV)
  • 2D/3D моделирование в Android (2D/3D modeling in Android)
  • Введение в Android программирование (Introduction to Android Programming)
  • Поиск объектов на изображении (Search for objects in the image)
  • Алгоритмы вычитания фона (Background Subtraction Algorithms)
  • Поиск похожего изображения (Search for a similar image)
  • Выделение особенностей на изображении (Highlighting features in the image)
  • Сегментация изображения (Image segmentation)
  • Выделение, отслеживание и описание контуров (Select, track and describe contours)
  • Предварительная обработка изображений (Preliminary image processing)
  • Алгоритмы cжатия изображений (Image Compression Algorithms)
  • Формирование изображения в цифровой камере (Imaging in a digital camera)
  • Пошаговый чертеж в AutoCAD (Step by step drawing in AutoCAD)
  • VLisp параметрический чертеж (VLisp parametric drawing)
  • VLISP 3D модель (VLISP 3D model)
  • Доступ к dxf на VLisp (Access dxf on VLisp)
  • Алгоритмы распознавания геометрических фигур (Algorithms for recognition of geometric shapes)
  • Формат и чтение BMP файла (BMP format)
  • ООП на VB примерах (OOP in VB examples)
  • Доступ к файлам на языке VB (Access to files on the VB language)
  • Язык Си в примерах (C language in examples)
  • ООП на С++ примерах (OOP in C ++ examples)
  • ООП на MFС примерах (OOP in MFC examples)
  • ООП на Java примерах (OOP in Java examples)
  • 2D графика на основе WinApi C++ (2D graphics based on WinApi C++)
  • 3D графика на основе WinApi C++ (3D graphics based on WinApi C++)
  • 3D графика на основе OpenGL WinApi C++ (3D graphics based on OpenGL WinApi C++)
  • Имитация полета крылатой ракеты на OpenGL WinApi C++ (Imitation of the flight of a cruise missile on OpenGL WinApi C++)

Поделится статьей

© 2017-2022 api-2d3d-cad. Все права защищены.
Запрещено использование материалов сайта без согласия его авторов и обратной ссылки.