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SketchUp5.0草图大师 14个草图大师喷泉模型,有叠水，餐厅室内用的喷泉以及其它类型的喷泉模型共14个

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count-min-sketch：C语言中的最小计数草图实现

SketchUp作为设计学院三剑客之一，在国内外广受欢迎，其拥有成熟的插件生态环境(插件商店，类似苹果AppStore)。 本课程涵盖完整的SketchUp插件开发实战内容，以及必要的三维建模理论知识。 Ruby语言的应用不仅仅是Rails, 本课程将带你探索3D建模的领域。 本课程不是：3D模型设计课程，OpenGL课程，Ruby编程技巧课程

快速绘图草图分类器 使用Google的Quick Draw数据集训练卷积神经网络对新草图进行分类。 在演示模型。

OpenSSE：打开草图搜索引擎 大家好！ 我对在SIGGRAPH 2012上非常感兴趣，所以我开发了OpenSSE，只是为了好玩。 这是一个开源草图搜索引擎，用于基于草图图像作为输入的3D对象检索。 实际上，它可以检索更多内容，例如图像，视频，点云模型和体积模型，您只需要获取其画线图像即可。 为了清楚地显示如何工作，我使用了单线程和ascii编码进行文件存储。 张东东 由OpenSSE提供支持的演示 该演示涉及3D网格模型。 查看更多搜索结果，点击。 识别输入的草图图像，您可以通过尝试。 查看更多搜索结果，点击。 有趣的演示 注：下面的演示中没有被OpenSSE供电，但我认为它们共

整个sketch retrieval的处理流程 1.离线处理（处理image） （1）对所有image进行边缘提取 输入：所有原始图像 处理脚本（批处理）：image_ edge_ detection.m 处理函数：AnisotropicDetector 输出：所有图像的边缘图像 备注：处理时间较长 （2）计算所有image的local feature 输入：（1）处理后得到的所有边缘图像 处理脚本（批处理）：image_ local_ feature_extraction.m 处理函数： feature_ extraction_local.m 输出：所有图像的local feature 备注：处理时间较长，相比(1)时间要短 （3）计算图像的视觉词典codebook 输入：（2）得到的所有图像的local feature 处理脚本：generate_local_feature_visua

We develop a system for 3D object retrieval based on sketched fea- ture lines as input. For objective evaluation, we collect a large number of query sketches from human users that are related to an existing data base of objects. The sketches turn out to be gener- ally quite abstract with large local and global deviations from the original shape. Based on this observation, we decide to use a bag- of-features approach over computer generated line drawings of the objects. We develop a targeted feature transform based on Gabor fil- ters for this system. We can show objectively that this transform is better suited than other approaches from the literature developed for similar tasks. Moreover, we demonstrate how to optimize the pa- rameters of our, as well as other approaches, based on the gathered sketches. In the resulting comparison, our approach is significantly better than any other system described so far.