可以预见的未来(连续剧-1)

本文介绍了GOOGLE推出的3D绘图软件及其在建筑设计中的应用,用户可以将模型投稿至3D模型库进行共享。探讨了这种技术在制造业中的重要性和在普通用户间的普及性,并指出其作为内容共享平台的商业模式。

3D打印

3D打印不算什么热门话题了,但为这个时代的到来所做的准备已经是可以预见的。GOOGLE在其网站的地理产品的首要位置设置了一个“3D绘图软件,在电脑上进行建筑设计”的重要功能。通过网址浏览,该产品是由Trimble导航公司(天宝公司)推出的,而且目前的使用版本是免费提供在线下载的。也许你也可以成为建模师哦!

http://www.sketchup.com/intl/zh-CN/index.html

http://www.sketchup.com/intl/zh-CN/index.html

在深入了解的过程中发现,其推出的服务是:“任何人都可将其模型投稿给 3D 模型库(http://sketchup.google.com/3dwarehouse/)。如果您在做一些您引以为荣的事情,如果您有产品需要销售,或者您希望通过发布作品示例来为您的建模服务打广告,您可以在这里进行。”

又是一个类似百度文库或知道的站。在提供共享平台后免费的大量收集小白们的劳动成果,只发放几个或几十个只可以在网上炫耀的金币就成了“网站的内容”。再没有比这更划算的买卖了,是吧?(只是稍微想一想就觉得好笑)

当然,就这种技术来看。对于制造业中的建模工艺来说这是个不能轻视的技术,但对于一般人而言却没什么吸引力。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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