12、利用平板和平面探针测量粒子数量与大小及相关几何采样方法

利用平板和平面探针测量粒子数量与大小及相关几何采样方法

1. 有界和光学 dissector

有界 dissector 最早由 Sterio(1984 年)描述,早期版本使用两个已知间距的平行物理切片,分别作为参考切片和查找切片。光学 dissector 由 Gundersen(1986 年)提出。“D. C. Sterio”是“disector”的变位词,是 H. J. G. Gundersen 的笔名。

2. 利用平板和平面探针测量粒子数量与大小
2.1 预备知识

目标是一个粒子集合 𝑌 = {𝑌₁, 𝑌₂, …, 𝑌ₙ} ⊂ 𝐷 ⊂ ℝ³,这些粒子包含在直径为 𝐻 的参考球 𝐷 中。设 𝐻ᵢ(𝑢) 和 𝑉ᵢ 分别表示粒子 𝑌ᵢ 沿方向 𝑢 ∈ 𝑆²⁺ 的卡尺长度和体积。沿 𝑢 方向的平均粒子卡尺长度和平均粒子体积分别为:
[
E{𝐻(𝑢)} = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} 𝐻_i(𝑢)
]
[
E(𝑉) = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} 𝑉_i
]

2.2 平均粒子卡尺长度

设 𝐿ₜ ≡ 𝐿ₜ(𝑝, 𝑢) 表示厚度为 𝑡 且与参考球 𝐷 相交的 FUR 平板。我们希望用计数来表示 𝐸{𝐻(𝑢)}。
定义:
[
Q(𝑝, 𝑢) = \sum_{i = 1}^{N} 1_i(𝑝, 𝑢)
]
其中,
[
1_i(𝑝, 𝑢) =
\begin{ca

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的ComprefaceYolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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