05 2023 档案
摘要：在Three.js中，可以使用geometry对象和geometryMaterial对象来创建和渲染多边形几何体。下面是一个绘制多边形平面的示例代码： // 创建一个立方体几何体 var cubeGeometry = new THREE.BoxGeometry( 0.5, 0.5, 0.5, 0.5
阅读全文
摘要：threejs绘制球体 在Three.js中，可以使用geometry对象和geometryMaterial对象来创建和渲染球体几何体。下面是一个绘制球体的示例代码： // 创建一个立方体几何体 var cubeGeometry = new THREE.BoxGeometry( 0.5, 0.5,
阅读全文
摘要：import pyrealsense2.pyrealsense2 as rs import configparser import numpy as np import time import csv import cv2 config_pro = configparser.ConfigParser
阅读全文
摘要：def plot_results_overlay(start=0, stop=0): # from utils.plots import *; plot_results_overlay() # Plot training 'results*.txt', overlaying train and va
阅读全文
摘要：threejs创建圆柱体 创建一个几何体（geometry）：使用Three.js的几何体类创建一个几何体，该类将定义您的几何体的形状和大小。例如，您可以使用以下代码创建一个圆柱体： var geometry = new THREE.CylinderGeometry(5, 32, 32); 这将创建
阅读全文
摘要：https://download.qt.io/archive/qt/ ##############
阅读全文
摘要：实现不同软件之间的信息交换：IFC作为一个标准的公开的数据表达和存储方法，不同软件通过对接IFC标准接口，便可以与其他软件系统交换信息，畅通无阻。 提升建筑项目中的沟通、生产力、时间、成本和质量：通过IFC，可以在建筑项目的整个生命周期中提升沟通、生产力、时间、成本和质量，为全球的建筑专业与设备专业
阅读全文
摘要：import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 对图像进行分水岭算法的梯度变换 gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3) gy = cv2.Sobel(
阅读全文
摘要：opencv彩色图转灰度图的理解 OpenCV 中将彩色图像转换为灰度图像的实现原理是基于人眼对于彩色的感知。人眼能够感知的颜色分为三个类别：红色、绿色和蓝色。这三种颜色的波长不同，人眼对它们的感知也不同。在彩色图像中，不同颜色的像素值被连接在一起表示整个图像，但人眼对这种连接并不敏感。相反，人眼对
阅读全文
摘要：ifc标准发展前景 IFC标准的发展前景是非常广阔的。IFC标准被广泛应用于国际工程项目中，如能源、交通、水利、建筑等领域，为不同国家和地区的工程项目提供了统一的数据交换和共享标准。随着全球经济一体化的不断加深，IFC标准的应用范围还将进一步扩大，为国际贸易、跨国投资等领域提供更多的支持。 此外，I
阅读全文
摘要：pip install ffmpeg pip install moviepy (wind_2021) L:\> (wind_2021) L:\> (wind_2021) L:\>pip install ffmpeg Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsin
阅读全文
摘要：IFC标准的解析包括以下几个方面： 资源层解析：资源层是IFC标准中最基础的信息层，包含了建筑工程中所需的各种基础信息，如材料、几何、拓扑等。资源层的信息通常是通过定义特性、数量、分类等属性来描述的。 核心层解析：核心层定义了IFC标准中信息模型的整体框架，包括工程对象之间的关系、工程对象的位和几何
阅读全文
摘要：IFC标准包含大约800个实体（数据对象）、358个属性集和121种数据类型。这些实体和属性集构成了IFC标准的核心内容，其中一些重要的实体包括： 建筑领域实体：包括建筑设计、建筑材料、建筑系统、建筑结构等。 结构分析领域实体：包括结构设计、结构分析方法、结构性能评估等。 电气领域实体：包括电气系统
阅读全文
摘要：python np.array截取 import numpy as np list1 = np.array([[1,1,1,222],[4,4,4,6],[2,2,2,555],[6,6,6,888],[9,9,9,111]]) list2 = list1[2:,] print(list1) pri
阅读全文
摘要：IFC2x3和IFC4之间的一些主要区别： IFC（Industry Foundation Classes）是一种用于描述建筑工程行业的标准，其中包含了许多实体、属性集和数据类型。IFC标准的各个版本之间有一些差异，其中IFC2x3和IFC4是其中的两个重要版本。下面是IFC2x3和IFC4之间的一
阅读全文
摘要：opencv模板匹配 读取图像并转换为灰度图像。 import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('template.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 检测关键点并绘制矩形框。 # 使用SI
阅读全文
摘要：计算点到直线的距离 import numpy as np def get_distance_from_point_to_line(point, line_point1, line_point2): #对于两点坐标为同一点时,返回点与点的距离 if line_point1 == line_point2
阅读全文
摘要：opencv高斯卷积 高斯卷积是计算机视觉领域中的一种基础卷积操作，用于在一维或二维空间中对图像进行卷积运算。下面是使用OpenCV库实现高斯卷积的基本步骤： 读取图像并转换为灰度图像。 import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图
阅读全文
摘要：opencv模板匹配 import cv2 # 加载标准图像 template = cv2.imread('template.jpg') # 预处理输入图像 gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBl
阅读全文
摘要：PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow都是非常流行的深度学习框架，各自有着自己的优势和适用场景。下面是它们的对比： 功能和易用性：PaddlePaddle是由百度开发的开源深度学习框架，它的功能比较全面，支持分布式训练、模型压缩、自动求导等高级功能，同时也提供了较为简单易用的
阅读全文
摘要：python rgb位运算合成一个数 在pcd中，经常会把颜色通道r g b三个值合成一个值，具体方法如下： red = 255 green = 0 blue = 0 rgb_color = (red << 8 | green << 0 | blue << 24) int_color = ((((r
阅读全文
摘要：使用Open3D进行PCD拟合平面的Python代码示例 import open3d as o3d import numpy as np # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("2023042501.pcd") # 创建PCD图 pcd_graph = o3d
阅读全文
摘要：IfcRoofTypeEnum 类型定义 该枚举根据不同的屋顶形状定义了屋顶的基本配置，如下图所示。 细分为多个基本形状的屋顶或具有非规则形状的屋顶（自由形式屋顶）的类型为FREEFORM。 IFC2x中的新枚举。 0 EnumeratorDescriptionFigure FLAT_ROOF A
阅读全文
摘要：yolov5训练栏杆检测模型日志记录 (wind_2021) H:\PytorchProject\yolov5_train_xinru_2023050901> (wind_2021) H:\PytorchProject\yolov5_train_xinru_2023050901> (wind_202
阅读全文
摘要：PyQt 中访问 HTTP 接口并传递数据，您可以使用 PyQt 的 QTcpServer 类和 QTcpSocket 类。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 QTcpServer 类和 QTcpSocket 类来访问 HTTP 接口并传递数据： import sys from PyQt5.Qt
阅读全文
摘要：#!/usr/bin/python from __future__ import print_function import numpy as np import sys import json import ctypes import os import binascii import struc
阅读全文
摘要：获取RealSense D 435i相机的姿态数据： 安装RealSense SDK 2.0： 您可以从官方网站（https://www.realsense.com/）下载并操使用RealSenseSDK，也可以现有帐RealSenseSDK.html 连接相机： 将RealSense D 435i
阅读全文
摘要：Bumblebee XB3和RealSense D 435i都是双目视觉相机，但它们的设计和功能有所不同。 Bumblebee XB3是由昆仑镜头、英飞凌主控、索尼IMX766传感器组成的双目视觉相机。它具备立体成像、实时视频输出、深度信息获取、双目立体视觉、视频拼接、视觉导航和安全监控等功能，可广
阅读全文
摘要：java操作map集合 import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class MapExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个HashMap对象 Map<St
阅读全文
摘要：java操作Set集合 import java.util.HashSet; import java.util.Set; public class SetExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个HashSet对象 Set<St
阅读全文
摘要：java反射 学习记录 获取类的Class对象 Class<?> clazz = Class.forName("com.example.MyClass"); 获取类的所有接口 Class<?>[] interfaces = clazz.getInterfaces(); 获取类的所有抽象方法 Meth
阅读全文
