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主要介绍了JS拖动鼠标画出方框实现鼠标选区的方法,涉及javascript鼠标事件及页面元素样式的相关技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

c#获取excel中鼠标所选区域的内容，包括加入Excel的引用，工作薄的获取等

数学建模 选区划分的优化问题 优化 选区 案例 实例 全国数学建模赛题 华东区

1、python实现 2、Selective Search算法源码 3、生成目标检测候选区域

简单的选区域图像配准

采用选区激光熔化(SLM)技术制备了4Cr5MoSiV1钢试样,研究了回火处理对显微组织和力学性能的影响。研究表明:SLM成形4Cr5MoSiV1钢试样在回火过程中发生了马氏体分解、残余奥氏体转变和碳化物析出,最终形成了稳定的铁素体和合金碳化物。试样经回火处理后,出现了晶粒形貌特征消失、晶粒尺寸增大等现象,导致其显微硬度和抗拉强度降低、断后伸长率增加。试样经450 ℃回火后析出了细小且均匀分布的碳化物,该碳化物通过沉淀强化作用使试样发生了二次强化。经600 ℃二次回火后试样的断后伸长率最大,为18.6%。未热处理和低温回火后试样的断口呈脆性解理断裂;中温回火后试样的断口呈准解理断裂;高温回火以及二次回火后试样的断口出现以韧性断裂为主的准解理断裂。

基于方向梯度直方图(HOG)特征和局部二值模式(LBP)算子的行人检测算法采用滑动窗口搜索策略存在扫描区域过大和计算复杂的问题,存在的这些问题会导致检测速度慢。鉴于此,提出一种行人检测算法。首先,采用选择性搜索算法对目标区域进行定位,并将候选区域的高宽比限制在一定范围内以筛选无效窗口。然后,为了弥补LBP算子在纹理表达上的缺陷,引入完备的局部二值模式(CLBP)算子来提高纹理特征的表达能力。接着,考虑到HOG特征和CLBP算子特征维数过高对分类器的识别能力产生影响,采用主成分分析的方法分别对HOG特征和CLBP算子进行降维,降维后再进行串联融合。最后,引入困难样本的挖掘过程训练支持向量机分离器,这可以使模型训练得更充分,进而降低误检率。在INRIA数据集上仿真结果表明,所提算法在识别率和识别速度上都有一定的提高。

激光选区熔化（SLM）成型零件过程中常出现零件的翘曲变形，这与零件支撑的添加有关。因此，有必要对SLM成型零件支撑添加方式进行研究。通过对不同支撑结构SLM成型零件的成型效果进行研究，发现在相同支撑参数条件下，支撑片分割未倾斜支撑在成型零件时具有较好的成型效果；零件使用的支撑高度越高，零件越容易翘曲。通过优化支撑结构，发现采用分块0°倾斜导热支撑可以有效地减小零件的翘曲变形。这为SLM成型高精度零件提供了参考。

采用Z-型和岛式两种扫描策略，利用激光选区熔化（SLM）技术成形了具有不同悬垂角度的Ti6Al4V试件，研究了熔池行为与悬垂角度和成形质量之间的关系。结果表明，成形过程中，熔池面积先快速变大，达到峰值后，再随着成形高度的增加而缓慢减小。与面扫描相比，轮廓扫描时熔池明显不稳定，熔池面积振幅大。随着悬垂角度的减小，熔池面积变小，悬垂表面粗糙度变大。与Z-型扫描方式相比，岛式扫描策略下熔池面积较小，熔池更为不稳定，且悬垂表面粗糙度高。