变形

可创建非矩形窗口的代码。

为解决统计模型在监测中的不足，文章提出了变形混合模型，对大坝坝体水平变形进行分析。研究表明，大坝水平位移与有限元计算结果基本一致，说明提出的变形模型可用于坝体变形分析。

基于网格的图像变形的算法，还挺有意思的。用的是点对点的方式，你在源图像上点几个特征点，在目标图像上对应位置点几个，算法就会帮你把图像变形贴合。背后其实是参考了 Beier 和 Neely 那篇经典论文，靠谱。 网格变形的好处就是直观，尤其在图像配准、表情变化这种需求上，效果蛮自然的。你只要动动鼠标选点，剩下的事情交给算法搞定，MATLAB里跑起来也挺快的。 比较适合用来做图像配准、动态 GIF 变形、还有人脸动画那类项目。新手也能上手，代码结构清晰，用的逻辑也不绕。用的时候注意下点的特征点别太随便，越精准效果越好。 哦对了，配套的资源我也找了一堆，像是特征点匹配算法、SIFT配准、还有LBP特

Morphimage利用变形矩阵对灰度图像进行形态变换。例如，可以通过以下步骤实现：读取图像'image = imread('example.pgm');'，获取图像大小'imagesize = size(image);'，创建随机的变形场'field = 8*imresize(rand(5,5,2)-0.5,imagesize,'bilinear');'，最后对原始图像进行形态变换'MorphedImage = morphimage(image,field);'。

Matlab 扭曲矫正代码，挺实用的，专门因镜头变形带来的失真问题。这个代码配合 MatLab 的 Calib_Results 工具使用，可以轻松进行图像的失真校正。比如，perspective_correction Python 代码，主要用来调整图像的切向透视变形，操作起来也比较简单。只要编辑一下当前和目标图像的位置，调整一下输出图像的尺寸，运行脚本就行了。另外，Chessboard_coefficients.py脚本也蛮好用的，它能根据棋盘图像来计算相机矩阵、校正系数、旋转矢量等，你更准确地修正畸变。要记得根据你的棋盘图像调整脚本的参数哦！不过，有时候输出是“False”，这是因为 cv

这里提供2010年IJCV期刊上的广义薄板样条变形算法的Matlab实现代码，适合与相关论文配合使用。

本研究深入探讨深部高应力条件下裂隙煤岩体的变形破坏特征及改性强化机理。通过现场实测和数值模拟分析，研究了不同埋深条件下煤岩体的地应力分布、裂隙特征及其摩尔强度特性。在此基础上，建立了裂隙悬臂梁力学模型，分析了裂隙扩展的临界条件及改性强化过程中的压力曲线特征。通过实验得出，改性强化压力通常在15~30 MPa范围内。综合研究结果，提出了深部裂隙煤岩体改性强化的基本原则及工程应用建议。

研究了城市隧道深基坑开挖过程中地下连续墙的变形特性，特别关注墙体侧移的变化规律及其影响因素。研究基于南京纬三路过江隧道项目的实际监测数据展开，并通过分析得出了一系列重要结论：随着基坑开挖深度增加，墙体变形逐渐呈现“胀肚型”，最大侧移量与开挖深度成正比，最大侧移位置通常位于开挖面稍下方。此外，验证了KJHH简易模型在预测地下连续墙侧移中的实用性。

MusDr是一种评估机器生成符号音乐的新方法。第5节提出了其Python实现，通过量化手段揭示了AI音乐创作的局限性。研究表明，MusDr能够支持事件令牌序列格式，映射到非传统的MIDI标准。研究中的核心指标包括音高级直方图熵（H），开槽模式相似度（GS）和和弦进行不规则性（CPI），这些指标测量了音乐的节奏一致性和和谐性。详细介绍请参见Huang和Yang（2020年）的研究成果。

MATLAB全景图拼接代码基于鲁棒弹性变形的视差图像拼接方法，以最低的计算成本生成高质量的全景图。这种方法利用点匹配实现精确对齐和高效处理，解析变形函数以消除视差误差，并在网格图像平面上对输入图像进行扭曲。最终生成无缝的全景图，技术涵盖MATLAB和深度学习。完成时间：2017年5月