Patchwork & Quilting（拼布和绗缝）

最新推荐文章于 2024-12-20 07:00:00 发布
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分类专栏： chrome插件推荐 文章标签： Web前端 chrome插件 家庭手工 拼布绗缝
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通过Patchwork&Quilting插件，您可以学会如何利用旧衣物和布料创作独特的拼布作品。此插件适用于Chrome浏览器，适合希望赋予废旧物品新生的手工艺爱好者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Patchwork & Quilting（拼布和绗缝）

插件介绍：

在生活中，家里总有一些旧得该扔掉的衣服、被换下的桌布或者不再使用的床单，那你有没有想过将这些东西制作成一些有用的或者好看的小玩意儿呢？你说你不会？那就让Patchwork & Quilting（拼布和绗缝）来教你。

使用说明：

将Patchwork & Quilting（拼布和绗缝）添加至chrome，并在应用中启动它。

Patchwork & Quilting（拼布和绗缝）


原文出自：Patchwork & Quilting（拼布和绗缝）

基于点云的高效可靠地面分割算法——Patchwork++
GfEmacs_Lisp的博客
09-26 664
在函数内部，我们遍历点云数据中的每个点，并根据其所在的块进行地面/非地面分类。然后，根据当前点的高度与平均高度加上阈值的关系，将点归类为地面点或非地面点。Patchwork++算法通过将点云划分为较小的块，并对每个块进行地面/非地面分类，实现了高效的地面分割。Patchwork++算法基于Patchwork算法的改进版本，它通过将点云划分为较小的块，并对每个块进行地面/非地面分类，实现了高效的地面分割。该函数接受点云数据、块的大小和阈值作为输入，并返回地面点和非地面点的列表。函数对其进行地面分割。
Patchwork++：基于点云的高效稳健地面分割算法
.
08-11 1340
Patchwork++通过有效地利用点云中地面区域的连续性和平滑性，能够在处理大规模点云数据时取得出色的性能。传统的地面分割方法通常基于点云的高度信息，但当面临噪声、不规则地形或低密度点云时，这些方法的性能会受到限制。通过以上分析，我们可以看出Patchwork++算法在点云地面分割中具有较高的性能和效率，为点云处理任务的实际应用提供了重要的支持。使用体素格网对预处理后的点云进行划分，然后通过计算每个体素的高度方差，选取其中方差低于阈值的体素作为地面种子点。这些种子点具有较高的概率属于地面区域。
patchwork算法matlab实现代码
05-19
信息隐藏里面的patchwork算法，用matlab实现，算法比较简单易懂，一看就明白。
基于拼凑算法（PATCHWORK）信息隐藏源码.rar
10-11
这是信息隐藏实验的源码，基于拼凑算法实现了对480x480的真彩图像进行数字水印设计
patchwork:Patchwork是基于Web的补丁跟踪系统，旨在促进对开源项目的贡献和贡献的管理
05-01
拼布 拼布是社区为基础的项目补丁跟踪系统。 目的是使项目的贡献者和维护者都可以更轻松地进行补丁管理，从而为更重要（也更有趣）的东西留出了时间。 已发送到邮件列表的补丁被系统“捕获”，并显示在网页上。 发布的任何引用该修补程序的注释也将附加到修补程序页面。 然后，项目的维护者可以浏览补丁列表，将每个补丁标记为某种状态，例如“已接受”，“已拒绝”或“正在审核”。 可以将旧补丁发送到存档或删除。 当前，Patchwork被用于许多开源项目，主要是Linux内核的子系统。 尽管在开发Patchwork时已考虑到内核工作流，但其目的是要足够灵活以适合大多数社区项目。 要求 修补程序需要以下合理的最新版本： 的Python 3 Django的 Django REST框架 Django过滤器 中列出了受支持的精确版本。 开发安装 是Patchwork开发环境的推荐安装方法。 要安装Patchw
patchwork
09-02
patchwork
patchwork地面分割原理
09-28
Patchwork 地面分割原理是基于 concentric zone 模型和 Region-wise 地面拟合的ground segmentation 方法，该方法可以 robust 地处理under-segmentation 问题，并且可以在 40Hz 以上的频率下运行。该方法首先将点云...
7. R语言patchwork拼图教程汇总.pdf
11-10
在了解了patchwork包的基本概念之后，通常教程会从如何创建基本的ggplot2图形开始，然后介绍patchwork包中提供的操作符和函数，这些操作符和函数使得用户可以通过加法、减法、除法等算术运算符来组合和布局图形。...
Patchwork数字水印算法及python实现
最新发布
qq_42568323的博客
12-20 767
Patchwork算法是一种基于加法噪声嵌入的数字水印技术，特别适用于图像、音频等数据的版权保护。其核心思想是利用图像中冗余的像素信息，将水印嵌入图像的不同区域，采用加法噪声的方式使得水印不易被察觉。在Patchwork水印算法中，水印信息通过在图像中选择一些位置点进行加法操作来实现。当进行水印嵌入时，水印位信息通过加噪声的方式修改原始图像的一些像素值，而提取水印时通过检测这些加噪声的变化来恢复水印信息。通过这篇博客，我们深入了解了Patchwork水印算法，并通过Python实现了一个面向对象的框架。
数字水印 改进的patchwork算法 实现
qq_44465615的博客
05-05 6638
一、算法原理 1、参考论文 甘霖,杨榆.基于变换域的Patchwork水印改进算法[J].成都信息工程大学学报,2017,32(06):623-627. 2、理论基础 （1）离散余弦变换 在水印算法中引入图像的变换域用于嵌入水印，以此增强水印的透明性。 （2）人类视觉系统特性 人类的视觉系统对不同颜色的敏感程度不同。由亮度方程 y = 0．299Ｒ+0．587G+0．144B可知，人眼对绿色光最为敏感，对红色光的敏感程度次之，对于蓝色光最不敏感。人眼对红色光和蓝色光的敏感程度之和与对绿色光的敏感程度较为接近
信息隐藏 matlab实现patchwork 算法
04-25
信息隐藏课要求的matlab的数字水印算法 我用patchwork算法做的 matlab程序与大家分享
Patchwork水印算法 可以嵌入图像哦
12-30
Patchwork水印算法 上课用过的
Patchwork-开源
04-25
高性能PHP框架，通过“应用程序级多重继承”增强了PHP，并提供了针对UTF-8，安全性，简易i18n等的服务。它还提供了允许客户端在页面上进行呈现的模板引擎。
patchwork方法图像水印
09-10
王颖编写的数字图像水印程序 patchwork方法 Matlab实现
matlab开发-Patchwork
08-21
matlab开发-Patchwork。用于ImagePatch函数的GUI包装器，用于创建合成图像和HTML图像映射。
改进的Patchwork数字水印算法——C++实现
ArthasMenethil110的博客
05-25 2974
使用DCT变换改进的Patchwork数字水印算法C++复现，同过调整RGB来实现视觉上的隐藏效果。鲁棒性强，可以抵抗多数图像操作造成的影响。
地面分割--Patchwork
xinxiangwangzhi_的博客
05-28 2856
设所有点云为Pp1p2pkpNPp1​p2​pk​pN​设地面点为GGG,非地面点为GcG^cGcPG∪GcPG∪Gc设G\hat{G}G为算法估计的地面点，Gc\hat{G^c}Gc为估计的非地面点。
Patchwork++论文阅读——基于3D点云的快速鲁棒地面分割算法
泽渊的博客
11-19 5133
Patchwork++: Fast and Robust Ground Segmentation Solving Partial Under-Segmentation Using 3D Point Cloud。 在使用3D LiDAR传感器的3D感知领域，地面分割是各种目的的基本任务，例如可穿越区域检测和目标识别。在这种情况下，已经提出了几种地面分割方法。然而，仍存在一些限制。Patchwork++在Patchwork基础上进行了改进，得到更好的地面分割效果。
Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法
人无远虑，必有近忧
06-03 2267
传统数学方法，采用求反射梯度与地面对比的思路，对于高度有差别的平面难以识别（如低矮路沿），分割出的地面不是很合适。论文提出一种鲁棒性很强的分割方法，基于 Patchwork 的思路进行改进，自适应地调整参数，效果提升明显，运行速度极快。对地面分割做数学建模：对于所有的点云表示为，对点集进行二分类，分为G地面和N非地面，其中包括车辆，行人，植被，墙体等。
如何下载ggplot2和patchwork
10-09
要下载并安装R语言中的`ggplot2`和`patchwork`包，你可以按照以下步骤操作： 1. **确保你已安装R**：如果你还没安装R，访问https://www.r-project.org/ 下载并安装最新版本。 2. **打开R Studio（可选）**：虽然不是必需的，但大多数人都喜欢在R Studio这个集成开发环境中工作。你可以从https://rstudio.com/products/rstudio/ 下载它。 3. **安装`devtools`**：`ggplot2`和`patchwork`通常通过`devtools`包管理。在R Studio中，打开命令行或R Console，运行以下命令安装`devtools`： ```r install.packages("devtools") ``` 4. **安装`ggplot2`和`patchwork`**：现在使用`devtools`安装这两个包： ```r library(devtools) install_github("tidyverse/ggplot2") # 或者直接 install.packages("ggplot2") install_github("thomasp85/patchwork") # 或者直接 install.packages("patchwork") ``` 如果提示权限问题，可能需要使用`usethis::use_token_github(username)`来设置GitHub个人访问令牌。 5. **确认安装**：安装完成后，你可以通过`library(name_of_package)`检查是否成功加载，例如： ```r library(ggplot2) library(patchwork) ``` 现在你应该可以在R中使用`ggplot2`创建图形，并利用`patchwork`进行图形的排列和组合了。
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