生成图像的页面

在生成图像的页面的pageload事件中写如下代码:

//先生成一个随机数,存在checkCode   中,然后
if(checkCode   ==   null   ||   checkCode.Trim()   ==   String.Empty)
return;

System.Drawing.Bitmap   image   =   new  
System.Drawing.Bitmap((int)Math.Ceiling((checkCode.Length   *   12.5)),   20);

Graphics   g   =   Graphics.FromImage(image);

try
{
//生成随机生成器
Random   random   =   new   Random();

//清空图片背景色
g.Clear(Color.White);

// 画图片的背景噪音线
for(int   i=0;   i <25;   i++)
{
int   x1   =   random.Next(image.Width);
int   x2   =   random.Next(image.Width);
int   y1   =   random.Next(image.Height);
int   y2   =   random.Next(image.Height);

g.DrawLine(new   Pen(Color.Silver),   x1,   y1,   x2,   y2);
}

Font   font   =   new   System.Drawing.Font( "Arial ",   12,  
(System.Drawing.FontStyle.Bold   |   System.Drawing.FontStyle.Italic));
System.Drawing.Drawing2D.LinearGradientBrush   brush   =   new  
System.Drawing.Drawing2D.LinearGradientBrush(new   Rectangle(0,   0,  
image.Width,   image.Height),   Color.Black,   Color.Black,   1.2f,   true);
g.DrawString(checkCode,   font,   brush,   2,   2);

//画图片的前景噪音点

for(int   i=0;   i <100;   i++)
{
int   x   =   random.Next(image.Width);
int   y   =   random.Next(image.Height);

image.SetPixel(x,   y,   Color.FromArgb(random.Next()));
}

//画图片的边框线
g.DrawRectangle(new   Pen(Color.Silver),   0,   0,   image.Width   -   1,   image.Height   -   1);

System.IO.MemoryStream   ms   =   new   System.IO.MemoryStream();
image.Save(ms,   System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif);
Response.ClearContent();
Response.ContentType   =   "image/Gif ";
Response.BinaryWrite(ms.ToArray());
}
finally
{
g.Dispose();
image.Dispose();
}

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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