Halcon 模糊圆边的找圆案例

news2024/9/24 21:27:00

Halcon 模糊圆边的找圆案例

基本思路

        1.将图像转成灰度图像

        2.再观察要找到的区域的灰度值变化，找到前景与背景的具体数值。

        3.根据找到的前景与背景的具体数值，增强图像对比度。（使图像变成黑白图片）

        4.使用灰度直图工具进行阈值分割，找到最佳的阈值

        5.使用connection算子进行区域分割。相连的区域联接，不相联的区域分离

        6.借助形状特征选择区域。新手可以使用特征直方图工具进行可视化的选择区域。

        ７.可以对图像边缘进行一些简单的处理。

        ８.获取选择区域的信息，如面积，坐标等信息

        ９.根据已知的区域坐标信息，使用找圆工具进行处理，并获取圆区域的相关数据，如圆心坐标，轮廓等

 效果

原图

步骤分解

１.准备

*读图
read_image (OriImage, 'E:/机器视觉学习/海康视觉平台/二期VM视觉学习/二期VM视觉学习/机器视觉程序/标定相机找圆心和焊头修正相机找圆心之算法软件/标定相机找圆心和焊头修正相机找圆心之算法软件/03 标定相机找圆心/S2/1号机/2.bmp')
get_image_size (OriImage, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width/5, Height/5, 'black', WindowHandle)

２.将图像转成灰度图像

*将图像转成灰度图像
rgb1_to_gray (OriImage, GrayImage1)

３.再观察要找到的区域的灰度值变化，找到前景与背景的具体数值。

观察到圆内的灰度值是４，圆外的值是６５。

４.根据找到的前景与背景的具体数值，增强图像对比度。（使图像变成黑白图片）

*增强对比度
*输入原图像
*输出处理后的图像
*最小值
*最大值
Enhancement (GrayImage1, Image2, 5, 50)

效果

从图上看我们要找的圆的区域变黑了，这样特征就明显了。

５.使用灰度直图工具进行阈值分割，找到最佳的阈值

插入的代码

threshold (Image2, Regions, 0, 37)

６．使用connection算子进行区域分割。相连的区域联接，不相联的区域分离

connection(Regions, Seg)

７．借助形状特征选择区域。

        新手可以使用特征直方图工具进行可视化的选择区域。

*借助形状特征选择区域
        *Regions (输入参数)要检查的区域。
        *SelectedRegions (输出参数)满足条件的地区
        *Features 要检查的形状特征。        
        *Operation 个体特征的联动类型。默认值:'and' 值列表:'and'， 'or'
        *Min 特征的下限或` min `。
        *Max 特征的上限或` max `。        
select_shape (Seg, selectHole, 'area', 'and', 620478, 1.30065e+006)

８．可以对图像边缘进行一些简单的处理。

*用圆形(3.5半径)结构元素【闭运算】
         closing_circle (selectHole, RegionDilation2, 4.5)

        ９.获取选择区域的信息，如面积，坐标等信息

*区域和区域中心。
         *参数说明
         *Regions (input_object)  输入要检查（计算）的区域
         *Area (output_control)  输出面积
         *Row (output_control) 中心点的行坐标
         *Column (output_control) 中心点的列坐标
         area_center(RegionDilation2, sel_area, sel_row, sel_col)
         *设置显示的字体
         set_display_font (WindowHandle, 26, 'mono', 'true', 'false')
         disp_message (WindowHandle, '匹配坐标:'+sel_row+','+sel_col, 'window', 20, 20, 'green', 'true')
         *显示十字中心
         disp_cross (WindowHandle, sel_row, sel_col, 50, 10)

        １０.根据已知的区域坐标信息，使用找圆工具进行处理，并获取圆区域的相关数据，如圆心坐

tuple_sort_index(sel_area, SortIndex)
        
        if (|SortIndex| > 0)
            select_obj(selectHole, sel_last, SortIndex[0]+1)
            
            fill_up(sel_last, sel_last)
            region_to_bin(sel_last, BinImage, 0, 255,  Width, Height)
            
            MetchedRow := sel_row[SortIndex[0]]
            MatchedColumn := sel_col[SortIndex[0]]
            
            *二维测量精定位圆的位置
            MetrologyParamNames := ['measure_transition', 'measure_select', 'min_score']
            MetrologyParamValues := ['positive', 'first', '0.6']
            *添加找圆工具
            create_metrology_model (MetrologyHandle)   
            set_metrology_model_param (MetrologyHandle, 'camera_param', [])
            set_metrology_model_image_size (MetrologyHandle, Width, Height)
            add_metrology_object_circle_measure (MetrologyHandle, sel_row, sel_col, ModelROIRadius, 70, 1, 1, 30, [], [], Index)
            *返回图像坐标中选定的计量对象的轮廓。
*参数说明
*Contour （输入参数）模型轮廓
*MetrologyHandle （输入参数）计量模型的句柄
*Index 计量对象的索引
*Resolution 相邻轮廓点之间的距离
get_metrology_object_model_contour(Contour, MetrologyHandle, 'all', 1.5)
*获取测量区域和计量模型的计量对象的边缘位置结果
*参数说明
*Contour （输入参数）模型轮廓
*MetrologyHandle （输入参数）计量模型的句柄
*Index 计量对象的索引
*Transition 选择亮/暗 或 暗/亮边缘。ALL全部, negative（白到黑），positive（黑到白）
*Row 测量边的行坐标
*Column 测量边的列坐标
get_metrology_object_measures (Contours, MetrologyHandle, 'all', 'all', Row2, Column2)
            dev_set_color ('cyan')
            dev_display (Contours)
dev_display (Contour)
            apply_metrology_model (BinImage, MetrologyHandle)
            get_metrology_object_result (MetrologyHandle, 0, 'all', 'result_type', 'all_param', Parameter)
            get_metrology_object_result (MetrologyHandle, 0, 'all', 'result_type', 'radius', radius)
            *判断是否找圆成功
            if (|Parameter| > 0)
                ResultCenterRow := Parameter[0]
                ResultCenterColumn := Parameter[1]
                *获取圆的半径
                ResultRadius := Parameter[2]
                *为每个输入点生成一个十字形状的XLD轮廓。
                *gen_cross_contour_xld (Cross, Row2, Column2, 100, 0)
                *dev_set_color('red')
                *dev_display(Cross)
                *创建XLD轮廓对应于圆或圆弧。
                *gen_circle_contour_xld (ContCircle1, ResultCenterRow, ResultCenterColumn, ResultRadius, 0, 6.28318, 'positive', 1)
                *dev_set_color('green')
                *dev_display(ContCircle1)
                 *获取计量模型的测量结果
*参数说明：
*(输出参数)MetrologyHandle 处理计量模型
*index 
*Instance 
*GenParamName ‘result_type’：
*对于圆，返回值是中心的坐标和圆的半径。顺序分别是[‘row’，‘column’，‘radius’]或 [‘x’，‘y’，‘radius’]
*对于椭圆，返回值是中心的坐标，长轴’phi’的方向，较大半轴’radius1’的长度，以及椭圆的较小半轴’radius2’的长度。
*顺序分别是[‘row’，‘column’，‘phi’，‘radius1’，‘radius2’]或 [‘x’，‘y’，‘phi’，‘radius1’，‘radius2’]
*对于一条线，返回该线的起点和终点。顺序是[‘row_begin’，‘column_begin’，‘row_end’，‘column_end’]
*或 [‘x_begin’，‘y_begin’，‘x_end’，‘y_end’]
*对于矩形，返回值是中心的坐标，主轴’phi’的方向，较大的半边’length1’的长度，以及矩形的较小半边’length2’的长度。
*顺序分别是[‘row’，‘column’，‘phi’，‘length1’，‘length2’]或 [‘x’，‘y’，‘phi’，‘length1’，‘length2’]
*GenParamValue
*Parameter
get_metrology_object_result(MetrologyHandle, 'all', 'all', 'result_type', 'all_param', Parameter)
*查询计量对象的结果轮廓
*参数说明
*Contour (输入参数)给定计量对象的结果轮廓
*MetrologyHandle (输入参数)计量模型的句柄
*Index (输入参数)计量对象的索引，想要第几个结果轮廓
*Instance 输入参数)计量对象的实例
*Resolution 相邻轮廓点之间的距离
get_metrology_object_result_contour (Contour1, MetrologyHandle, 'all', 'all', 1.5)
*fill_up(Contour1, Contour1circle)
dev_set_line_width(3)
dev_set_color('green')
dev_display(Contour1)

disp_message (WindowHandle, '圆中心坐标:X:'+Parameter[0]+',Y:'+Parameter[1], 'window', 20, 20, 'red', 'true')

ResultCenterColumn := Parameter[0]
ResultCenterRow := Parameter[1]
*清除模板
clear_metrology_model (MetrologyHandle)

完整代码

dev_close_window ()
********************变量定义********************
*搜索ROI
SearchROIRow1 := 405.341
SearchROIColumn1 := 1121.06
SearchROIRow2 := 3245.93
SearchROIColumn2 := 3676

*圆形模板ROI
ModelROIRow := 1281.04
ModelROIColumn := 2422.51
ModelROIRadius := 468.297
DilationRadius := 50

********************************************
* 第二种类型，圆的半径比第一种要大，11
SecondType := true
if (SecondType == true)
    ModelROIRadius := 560
    DilationRadius := 100
endif
Result := 'Pass'
*读图
read_image (OriImage, 'E:/机器视觉学习/海康视觉平台/二期VM视觉学习/二期VM视觉学习/机器视觉程序/标定相机找圆心和焊头修正相机找圆心之算法软件/标定相机找圆心和焊头修正相机找圆心之算法软件/03 标定相机找圆心/S2/1号机/1.bmp')
get_image_size (OriImage, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width/5, Height/5, 'black', WindowHandle)
*将图像转成灰度图像
rgb1_to_gray (OriImage, GrayImage1)
*增强对比度
*输入原图像
*输出处理后的图像
*最小值
*最大值
Enhancement (GrayImage1, Image2, 5, 50)
*使用不同的掩码计算中值滤波器。
        *Image (输入参数)要过滤的图像。
        *ImageMedian (输出参数)过滤后的图像
        *MaskType 过滤掩码类型 值列表:'circle'， 'square'
        *Radius 滤镜遮罩的半径
        *Margin 边界处理 默认值: 'mirrored' 建议值:` mirrored `， ` cyclic `， ` continue `， 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 255
        *median_image (OriImage, Median, 'circle', 3, 'mirrored')
        *使用直方图确定的阈值分割图像。
        *auto_threshold (Median, Seg, 2.0)
         
         threshold (Image2, Regions, 0, 37)
         *threshold (Image2, Regions, 0, 129)
        *用圆形(2.5半径)结构元素【膨胀】
        *Radius : 圆形(2.5半径)
        *dilation_circle (Regions, RegionDilation2, 4.5)

        connection(Regions, Seg)
        *借助形状特征选择区域
        *Regions (输入参数)要检查的区域。
        *SelectedRegions (输出参数)满足条件的地区
        *Features 要检查的形状特征。        
        *Operation 个体特征的联动类型。默认值:'and' 值列表:'and'， 'or'
        *Min 特征的下限或` min `。
        *Max 特征的上限或` max `。        
        select_shape (Seg, selectHole, 'area', 'and', 620478, 1.30065e+006)
        *select_shape(Seg, selectHole, ['width', 'height'], 'and', [ModelROIRadius*2- DilationRadius, ModelROIRadius*2- DilationRadius],\
                     [ModelROIRadius*2+ DilationRadius, ModelROIRadius*2+ DilationRadius])  
        *用圆形(2.5半径)结构元素【膨胀】
        *Radius : 圆形(2.5半径)
        *dilation_circle (selectHole, RegionDilation2, 4.5)
         *用圆形(3.5半径)结构元素【闭运算】
         closing_circle (selectHole, RegionDilation2, 4.5)
         *区域和区域中心。
         *参数说明
         *Regions (input_object)  输入要检查（计算）的区域
         *Area (output_control)  输出面积
         *Row (output_control) 中心点的行坐标
         *Column (output_control) 中心点的列坐标
         area_center(RegionDilation2, sel_area, sel_row, sel_col)
         *设置显示的字体
         set_display_font (WindowHandle, 26, 'mono', 'true', 'false')
         disp_message (WindowHandle, '匹配坐标:'+sel_row+','+sel_col, 'window', 20, 20, 'green', 'true')
         *显示十字中心
         disp_cross (WindowHandle, sel_row, sel_col, 50, 10)
        tuple_sort_index(sel_area, SortIndex)
        
        if (|SortIndex| > 0)
            select_obj(selectHole, sel_last, SortIndex[0]+1)
            
            fill_up(sel_last, sel_last)
            region_to_bin(sel_last, BinImage, 0, 255,  Width, Height)
            
            MetchedRow := sel_row[SortIndex[0]]
            MatchedColumn := sel_col[SortIndex[0]]
            
            *二维测量精定位圆的位置
            MetrologyParamNames := ['measure_transition', 'measure_select', 'min_score']
            MetrologyParamValues := ['positive', 'first', '0.6']
            *添加找圆工具
            create_metrology_model (MetrologyHandle)   
            set_metrology_model_param (MetrologyHandle, 'camera_param', [])
            set_metrology_model_image_size (MetrologyHandle, Width, Height)
            add_metrology_object_circle_measure (MetrologyHandle, sel_row, sel_col, ModelROIRadius, 70, 1, 1, 30, [], [], Index)
            *返回图像坐标中选定的计量对象的轮廓。
            *参数说明
            *Contour （输入参数）模型轮廓
            *MetrologyHandle （输入参数）计量模型的句柄
            *Index 计量对象的索引
            *Resolution 相邻轮廓点之间的距离
            get_metrology_object_model_contour(Contour, MetrologyHandle, 'all', 1.5)
            *获取测量区域和计量模型的计量对象的边缘位置结果
            *参数说明
            *Contour （输入参数）模型轮廓
            *MetrologyHandle （输入参数）计量模型的句柄
            *Index 计量对象的索引
            *Transition 选择亮/暗 或 暗/亮边缘。ALL全部, negative（白到黑），positive（黑到白）
            *Row 测量边的行坐标
            *Column 测量边的列坐标
            get_metrology_object_measures (Contours, MetrologyHandle, 'all', 'all', Row2, Column2)
            dev_set_color ('cyan')
            dev_display (Contours)
            dev_display (Contour)
            apply_metrology_model (BinImage, MetrologyHandle)
            get_metrology_object_result (MetrologyHandle, 0, 'all', 'result_type', 'all_param', Parameter)
            get_metrology_object_result (MetrologyHandle, 0, 'all', 'result_type', 'radius', radius)
            *判断是否找圆成功
            if (|Parameter| > 0)
                ResultCenterRow := Parameter[0]
                ResultCenterColumn := Parameter[1]
                *获取圆的半径
                ResultRadius := Parameter[2]
                *为每个输入点生成一个十字形状的XLD轮廓。
                *gen_cross_contour_xld (Cross, Row2, Column2, 100, 0)
                *dev_set_color('red')
                *dev_display(Cross)
                *创建XLD轮廓对应于圆或圆弧。
                *gen_circle_contour_xld (ContCircle1, ResultCenterRow, ResultCenterColumn, ResultRadius, 0, 6.28318, 'positive', 1)
                *dev_set_color('green')
                *dev_display(ContCircle1)
                 *获取计量模型的测量结果
                *参数说明：
                *(输出参数)MetrologyHandle 处理计量模型
                *index 
                *Instance 
                *GenParamName ‘result_type’：
                *对于圆，返回值是中心的坐标和圆的半径。顺序分别是[‘row’，‘column’，‘radius’]或 [‘x’，‘y’，‘radius’]
                *对于椭圆，返回值是中心的坐标，长轴’phi’的方向，较大半轴’radius1’的长度，以及椭圆的较小半轴’radius2’的长度。
                *顺序分别是[‘row’，‘column’，‘phi’，‘radius1’，‘radius2’]或 [‘x’，‘y’，‘phi’，‘radius1’，‘radius2’]
                *对于一条线，返回该线的起点和终点。顺序是[‘row_begin’，‘column_begin’，‘row_end’，‘column_end’]
                *或 [‘x_begin’，‘y_begin’，‘x_end’，‘y_end’]
                *对于矩形，返回值是中心的坐标，主轴’phi’的方向，较大的半边’length1’的长度，以及矩形的较小半边’length2’的长度。
                *顺序分别是[‘row’，‘column’，‘phi’，‘length1’，‘length2’]或 [‘x’，‘y’，‘phi’，‘length1’，‘length2’]
                *GenParamValue
                *Parameter
                get_metrology_object_result(MetrologyHandle, 'all', 'all', 'result_type', 'all_param', Parameter)
                *查询计量对象的结果轮廓
                *参数说明
                *Contour (输入参数)给定计量对象的结果轮廓
                *MetrologyHandle (输入参数)计量模型的句柄
                *Index (输入参数)计量对象的索引，想要第几个结果轮廓
                *Instance 输入参数)计量对象的实例
                *Resolution 相邻轮廓点之间的距离
                get_metrology_object_result_contour (Contour1, MetrologyHandle, 'all', 'all', 1.5)
*                fill_up(Contour1, Contour1circle)
                dev_set_line_width(3)
                dev_set_color('green')
                dev_display(Contour1)
                
                disp_message (WindowHandle, '圆中心坐标:X:'+Parameter[0]+',Y:'+Parameter[1], 'window', 20, 20, 'red', 'true')
                
                ResultCenterColumn := Parameter[0]
                ResultCenterRow := Parameter[1]
                *清除模板
                clear_metrology_model (MetrologyHandle)
            else
                Result := 'Fail'
            endif
            
            
        else
            Result := 'Fail'
        endif
    
************************************************
    
********************显示结果********************
    dev_get_window (WindowHandle)
    set_display_font (WindowHandle, 20, 'mono', 'true', 'false')
    dev_set_line_width (2)
    dev_clear_window()
    dev_display (OriImage)
    if (Result == 'Pass')
        color := 'green'  
        dev_display (Contour1) 
        *显示十字中心
        disp_cross (WindowHandle, Parameter[0], Parameter[1], 100, 90)
        *dev_display (ContCircle)
        dev_disp_text (Result + '\nX:' + ResultCenterColumn + ' Y:' + ResultCenterRow, 'window', 12, 12, color, ['box', 'box_color', 'shadow'], ['true', 'black', 'false'])        
    else
        color := 'red'
        dev_disp_text (Result, 'window', 12, 12, color, ['box', 'box_color', 'shadow'], ['true', 'black', 'false'])
    endif
    
***********************************************
    stop ()

效果

ＥＮＤ

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1.前言 有些客户使用的应用并不带有自动监听U盘 sd卡广播的代码，使用的代码是固定的地址，这样的话，就需要我们将系统的挂载目录固定了。 原始路径 /storage/3123-19FA 增加链接 /storage/upan_000 -> /storage/3123-19FA 2. 首先如果是应用本身监听的话，使用的是 /…
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美容美发在线预约小程序源码系统 前后端完整分离 带完整的安装代码包以及搭建教程

美容美发在线预约小程序源码系统 前后端完整分离 带完整的安装代码包以及搭建教程

系统概述 在当今这个快节奏的社会，美容美发服务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。为了满足广大消费者的便捷预约需求，以及美容美发行业的数字化转型趋势，一款高效、易用、功能全面的在线预约小程序显得尤为重要。今天，我…
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纷享销客荣获CDIE“2024优秀数字化技术服务商”

纷享销客荣获CDIE“2024优秀数字化技术服务商”

近日，在第十届数字化创新博览会（CDIE 2024）上，CRM品牌领导者纷享销客凭借其卓越的技术实力和创新的解决方案，荣获“2024 优秀数字化技术服务商”奖项。 作为国内领先的CRM数字化解决方案服务商，纷享销客一直…
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白盒测试的概念、特点、应用阶段、实施流程、现状与前景

白盒测试的概念、特点、应用阶段、实施流程、现状与前景

文章目录 前言一、白盒测试的应用阶段二、白盒测试的特点三、白盒测试的流程四、白盒测试的现状与前景总结 前言 白盒测试（White Box Testing），又称为结构测试（Structural Testing）、透明盒测试（Glass Box…
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循环练习 while

循环练习 while

public static void main(String[] args) {double money100000;int count0;while(money>1000){if (money>50000){moneymoney-money*0.05;count;}else if (money>1000){money-1000;count;}else {break;}}System.out.println(count);} 结果为：
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ggplot2绘图点的形状不够用怎么办？

ggplot2绘图点的形状不够用怎么办？

群里有这么一个问题： 请问老师，fviz_pca_ind 做pca，当设置geom.ind “point”，group>6时，就不能显示第7，8组的点，应该如何处理（在不设置为文本的情况下），…
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如何为IP申请SSL证书

如何为IP申请SSL证书

目录 以下是如何轻松为IP地址申请SSL证书的详细步骤： 申请IP证书的基本条件： 申请IP SSL证书的方式： 确保网络通信安全的核心要素之一，是有效利用SSL证书来加密数据传输，特别是对于那些直接通过IP地址访问的资源。I…
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部署Harbor镜像仓库并在k8s配置使用

部署Harbor镜像仓库并在k8s配置使用

文章目录 一、下载所需软件包1.docker-compose2.harbor 二、安装docker-compose1.安装docker2.配置docker-compose 三、安装harbor1.编辑harbor配置文件2.加载harbor配置（重新加载配置文件，只要修改配置文件就需要执行）3.开始安装harbor4.doc…
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谷歌正在试行人脸识别办公室安全系统

谷歌正在试行人脸识别办公室安全系统

内容提要： 🧿据美国消费者新闻与商业频道 CNBC 获悉，谷歌正在为其企业园区安全测试面部追踪技术。 🧿测试最初在华盛顿州柯克兰的一间办公室进行。 🧿一份内部文件称，谷歌的安全和弹性服务 (GSRS) 团队将…
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Windows版PostgreSQL数据库下载及安装教程（关系型数据库管理系统）

Windows版PostgreSQL数据库下载及安装教程（关系型数据库管理系统）

前言 PostgreSQL是一个功能非常强大的、源代码开放的客户/服务器关系型数据库管理系统（RDBMS）。PostgreSQL最初设想于1986年，当时被叫做Berkley Postgres Project。该项目一直到1994年都处于演进和修改中，直到开发人员Andrew Yu和…
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免费也能做高端！教育资源数据可视化，这款神器让你事半功倍

免费也能做高端！教育资源数据可视化，这款神器让你事半功倍

传统教育模式下，教育资源的分配、学生的学习进度、教师的教学质量等关键信息往往隐藏在海量的数据之中，难以被直观理解和有效利用。可视化技术为这些数据插上了翅膀，让它们以图表、图像、动画等形式跃然屏上，一目了然。 山海鲸可视…
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云计算【第一阶段（27）】DHCP原理与配置以及FTP的介绍

云计算【第一阶段（27）】DHCP原理与配置以及FTP的介绍

一、DHCP工作原理 1.1、DHCP概念 动态主机配置协议 DHCP（Dynamic Host Configuration Protocol，动态主机配置协议，该协议允许服务器向客户端动态分配 IP 地址和配置信息。 DHCP协议支持C/S（客户端/服务器）结构&…
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telegram Bot 设置左下角的菜单按钮

telegram Bot 设置左下角的菜单按钮

我们在和BotFather对话的时候发现它的左下角有个菜单按钮，而且里面有很多命令，这个是怎么实现的了？接着往下看 也不知道CSDN是什么问题，关于telegram的几篇文章都没有审核通过，有想法了解更多的可以去我的博客南锋去看…
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bdeaver mysql忘记localhost密码修改密码添加用户

bdeaver mysql忘记localhost密码修改密码添加用户

描述 bdeaver可以连接当前的localhost数据库，但不知道数据库密码是什么。用这个再建一个用户，用来连接数据库 解决 1、在当前的数据库localhost右键，创建-用户 设置这个用户，密码 加权限 2、连接 用新的账号密码去连接&#x…
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油烟监测仪：守护厨房，让蓝天白云成为常态

油烟监测仪：守护厨房，让蓝天白云成为常态

夏日炎炎，白天的酷暑让人们更加向往夜晚的凉爽与惬意。在这样的季节里，品尝各式烧烤、小龙虾，再搭配一杯冰镇啤酒，成为了许多市民夜晚消遣的不二选择。然而，随之而来的餐饮油烟问题也进入了高发阶段，对周边…
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elastic job3 使用

elastic job3 使用

​ 运维篇 运维平台地址：apache/shardingsphere-elasticjob: Distributed scheduled job (github.com)下载下来后，跑起 shardingsphere-elasticjob-lite-ui-frontend和shardingsphere-elasticjob-lite-ui-backend即可 原理片： 失效转移&am…
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springboot在线智能助考系统-计算机毕业设计源码00068

springboot在线智能助考系统-计算机毕业设计源码00068

摘要 随着人工智能技术的快速发展，智能辅助学习系统在教育领域日益受到重视。本研究旨在基于GPT构建在线智能助考系统，结合先进的自然语言处理技术，为用户提供智能问答、模拟考试、资源分享、交流论坛等功能，旨在提升用户学习效率…
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【简历】湖南某一本大学：JAVA实习简历指导，面试通过率比较低

【简历】湖南某一本大学：JAVA实习简历指导，面试通过率比较低

注：为保证用户信息安全，姓名和学校等信息已经进行同层次变更，内容部分细节也进行了部分隐藏 简历说明 这个同学的学校是重点一本院校，这种学校背景我们建议大家尝试投一下大厂，然后投递主体在中厂。但是因为项目经历…
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MICCAI 2024 每日一篇论文 纯纯直读 CUTS:用于多粒度无监督医学图像分割的深度学习和拓扑框架

MICCAI 2024 每日一篇论文 纯纯直读 CUTS:用于多粒度无监督医学图像分割的深度学习和拓扑框架

MICCAI 2024 CUTS: A Deep Learning and Topological Framework for Multigranular Unsupervised Medical Image Segmentation CUTS: 用于多粒度无监督医学图像分割的深度学习和拓扑框架 作者 陈璐1*、Matthew Amodio1*、梁博伦.沈2、冯高3、阿曼阿维斯塔4、Sanjay Aneja3,5…
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