这是自己在做算法实习的时候做的东西，用Python代码实现图像的增强，里面包括了图像绕中心点进行随机角度旋转，图像PCA，把数据分为测试集和训练集的方法，对数据进行IOU检测，还有改xml文件里的内容，将xml里的坐标取出来转为txt文件。对图像算法的工作者或初学者，毕设需求者都适用，有详细的使用说明，希望对大家有帮助，如有不足请指正！

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STL 模型是通过将实体模型曲面细分为三角形而获得的。 镶嵌的精度由弦误差控制，弦误差是镶嵌模型与原始实体模型之间的最大形状差异。 细分实体模型所需的三角形数量是可接受的弦误差和零件几何复杂性的函数。 在 STL 文件创建过程中生成的大量三角形可能会影响对模型进行切片以及随后为每个切片创建轮廓所需的时间。 制造所需的切片数量通常来自用户指定的层厚度和零件构建方向。 STL文件中定义的三角形面必须由每个切片进行切片，并且必须为每个切片构造轮廓； 因此，算法的效率在切片和轮廓创建所需的时间中起着巨大的作用。 为了减少切片时间，本文提出了一种具有高效轮廓构造的改进切片算法。该方法具有高效、健壮性和自动识别内外轮廓的能力等重要特点。

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大学四年打比赛用的所有板子，数据结构与算法中常用的核心算法，大家在拿到之后使用最好加以理解，这样才能真正内化到自己的知识库里，量多且实惠，背住你就无敌了

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