内容概要：本文详细介绍了四参数随机生长法（QSGS算法）在生成随机孔隙结构方面的应用。首先，通过Python代码展示了如何利用QSGS算法生成二维和三维的随机孔隙结构，并讨论了关键参数如孔隙率、生长概率、分布概率等的作用。接着，文章探讨了将生成的孔隙结构转化为CAD模型的方法，包括使用SVG、DXF等格式进行矢量化处理，以及在导入仿真软件（如COMSOL、ANSYS Fluent）之前所需的网格光顺处理。此外，文中还分享了一些实用技巧，如使用trimesh库进行网格优化，以及如何通过参数扫描提高仿真精度。 适合人群：从事材料科学、多孔介质研究、仿真分析的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要生成复杂随机孔隙结构并进行流体力学、热传导等仿真的应用场景。主要目标是提供一种高效、灵活的孔隙结构生成方法，提升仿真的准确性和效率。 其他说明：文章提供了多个Python代码片段作为实例，帮助读者更好地理解和应用QSGS算法。同时，强调了参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

基于vs2010与opencv采用区域生长法实现的图像分割法，经调试可用，一个挺简单的源程序，可供初学者参考

区域生长法MATLAB版本程序代码，需要把图像名字改成程序里一致的 区域生长法MATLAB版本程序代码，需要把图像名字改成程序里一致的

可快速构建模型，速度极快欢迎大家尝试。。。。。。。。

区域生长法源代码，在MATLAB开发环境中应用-Region growing method source code, in the MATLAB development environment application

编程实现优化算法中的参数（阈值、种子点）的选取，重新对图像中目标进行分割，分析改进算法的优势。分析图像中目标的分割在工程上的应用。

一般来说，如果不是不可能完全描述多孔介质的微观结构是非常困难的，因为它具有复杂和随机性。人们只能获得一些基于统计的平均信息，如平均孔隙度或更好 的孔径分布。如果需要对多孔结构的全部细节进行更为 严格的处理，则必须解决此问题。 事实上，更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质 的形态，包括几何性质（如颗粒或孔形状）以及体积和 拓扑性质（如孔迂曲度和互连性）。 已经报道了几次这 样的尝试。 重建过程是一种流行的方法 再现多孔结构[。 然而，确定相关函数非常复杂。 随机当其他微观结构细节存在时，障碍物的位置是构建人造 多孔介质最简单的位置 可以忽略。 为了调整孔隙大小和连通性， C

该代码是图像分割的MATLAB代码，有阈值法和种子区域生长法两种算法。

提出了基于种子生长法的图像分割，在传统SRG算法的基础上，又进行改进。改进算法利用颜色空间的像素与其邻域的颜色差异及相对欧式距离自动选择种子；应用SRG技术由已知的种子生长出初始分割区域；根据融合了颜色空间和邻接关系的区域距离对初始区域进行分级合并。实验结果表明该算法适合用于图像分割。

利用C#编写的基于迭代生长法的不规则三角网构建程序，内附测试数据和结果。