MPII Human Shape 是一个人体模型数据集，包括一系列人体轮廓和形状的 3D 模型及工具，其中训练模型从平面扫描数据库 CAESAR 学习得到。 【这个只是种子资源，需要自己下载】MPII 人体形态是一组三维人体形态模型和工具，用于人体形态空间的构建、操作和评价，人体形状空间基于统计身体表示学习从凯撒数据集，也是迄今为止最大的商业可用扫描数据库。 该数据集由 Max Planck 信息学研究所于 2017 年发布, 主要发布人为 Leonid Pishchulin, Stefanie Wuhrer, Thomas Helten, Christian Theobalt and Bernt Schiele，相关论文《Building Statistical Shape Spaces for 3D Human Modeling》

主要介绍了java 中Excel转shape file的实例详解的相关资料,希望通过本文大家能实现这样的功能，需要的朋友可以参考下

VC++编写的MFC程序，可以打开shape点文件，并根据点文件信息生成delauney三角网

This class is used to convert a GeoAPI Geometry to ESRI and vice-versa. It can also convert a ESRI Geometry to WKB/WKT and vice-versa.

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水系图层吧 还是不错的 水系图（drainage map）是不用地形等高线表示地貌形态，而着重表示水系分布的一种地理底图，常根据航空像片绘制。 在任务急需又缺乏地形图的情况下，可作为填绘或编制各种地质图件的底图。 [1]

matlab体素法代码 3D-shape-retrieval(三维模型检索) 如需详细代码，可联系我获取。 联系方式：(QQ)979337189 (微信) qq-979337189 算法模型（） 基于三视图加权的卷积神经网络。针对视图特征的提取，本章通过体素化模型来得到深层的三视图特征，并针对三视图特征的表达能力不同，通过视图加权使模型的检索率得到明显的上升。采用ModelNet10的标准集测试，该网络在迭代1000次之后，损失函数基本收敛。在训练集维持97.51％的识别率，测试集的识别率达到91.72％。 基于多视图的卷积神经网络。考虑到二维图像的深度学习算法更加成熟和稳定，因此从三维模型渲染后，通过摆放不同方位地虚拟摄像机来得到多角度图像出发，并通过ViewPooling聚合使多视图融合，得到新特征向量，再通过深度学习进行构建本章的神经网络。采用ModelNet10的标准集测试，该网络迭代到1900次左右，损失函数基本收敛。在训练集达到98.89％的识别率，测试集达到92.75％的识别率。 快速使用 为方便读者有更直观的认识，已将本人训练好的模型特征数据上传，只需按照以下步骤进行解

android 用shape画出来的颜色做背景时，动态的改变它的颜色属性。

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1、按照要求使用Java进行编码。 1) 编写一个抽象类Shape，其中有抽象方法getArea（）和getPerimeter（） 2) 在Shape类的基础上派生出Rectangle和Circle类，二者都实现了计算面积的方法getArea（）和计算周长的方法getPerimeter（）； 3) 构造main函数，生成Rectangle和Circle对象，并用Shape类型的变量调用Rectangle和Circle对象的getArea（）和getPerim（）方法。