简易人脸美容项目展示及效果分析

MATLAB环境下进行泊松过程仿真，并展示详细的效果图。适合作为概率论和数学实验的重要项目，已重新上传并调整积分。

Jonny 是一个Matlab工具，可以帮助用户使用球体快速创建简易的人体形态。

MLPHOTOVIEWER能够加载和显示指定文件夹中所有支持的图像格式。用户可以通过前进/后退按钮浏览照片，使用编辑框跳转到特定照片或进行幻灯片展示。调用句法包括mlPhotoViewer提示用户输入包含图像的目录，或直接指定目录路径如mlPhotoViewer('dirname','C:\images')。用户还可以调整幻灯片间隔以优化图像加载和显示速度。

这是一个简单的Matlab GUI代码示例，用于展示如何读取并显示一张图片。界面设计简洁，功能直观。

留一法交叉验证: 将已知类别样本逐个剔除，利用剩余样本构建判别函数，对被剔除样本进行判别。 错误率计算: 记录所有被错判的样本，分别计算每个类别和整体的错判率。 效果衡量: 根据错判率的大小评估判别分析的效果，错判率越低，判别效果越好。

淮南矿区近年来广泛应用三维地震技术进行煤炭资源勘探，累计覆盖面积已达井田总面积的近一半。为评估三维地震勘探精度，收集整理了超过一千个验证点数据，系统分析了不同勘探参数下断层解释的准确率。结果表明，常规三维地震勘探对13-1煤层中3米以上断层的解释精度较高，而高密度三维地震勘探则能显著提高对11-2煤层中2米以上断层的解释精度。还结合实例详细分析了小断层和煤层变薄区在三维地震资料中的识别特征，并探讨了三维地震技术在煤矿采区地质构造精细解释中的应用潜力。

黄陵矿北二一号巷道注浆修复效果评估采用统计分析、物探、钻孔窥视综合方法，验证注浆加固对巷道维护的有效性。声波检测、物探分析为优化注浆参数、提升加固效果和保障巷道寿命提供了依据。

项目名称：全球COVID-19疫情数据可视化项目描述：该项目通过数据可视化方式展示全球COVID-19疫情数据，包括各国/地区的感染情况、死亡情况、康复情况等。数据来源包括世界卫生组织和约翰斯·霍普金斯大学等可靠数据源。数据收集后进行清洗和预处理，处理缺失值和异常值。设计合适的数据可视化图表，如世界地图、折线图、柱状图，以直观展示疫情数据的分布和发展趋势。定期更新数据，并及时更新可视化图表，反映最新的疫情情况。添加用户交互功能，允许用户选择特定国家/地区和时间范围，详细查看疫情数据。提供比较功能，使用户能够比较不同国家/地区的疫情数据，或同一国家/地区在不同时间点的疫情情况。通过可视化分析疫情数据的发展趋势、爆发时间和地点以及各国抗疫措施，提供深入洞察和见解。

基于Matlab的实时屏幕人脸分析 该项目使用OpenCV和Keras实现屏幕人脸的实时检测和情绪分析。 主要功能: 检测电脑屏幕中的人脸 分析人脸情绪 运行步骤: 安装依赖: 确保已安装OpenCV和Keras库。 运行程序: 执行 python main.py 启动程序。 选择区域: 程序会提示您选择屏幕截图区域，将光标移动到目标窗口的左上角和右下角，然后按Enter键确认。 实时分析: 程序将自动捕获屏幕截图、检测人脸并分析情绪。 技术细节: 屏幕截图: 使用 pyautogui 获取屏幕位置，并利用 mss 模块进行高效的屏幕截图。 人脸检测: 采用基于Keras的MTCNN人脸检测模型，确保检测准确性。 情绪分析: 通过Keras模型分析人脸的情绪状态。 注意事项: 运行程序时，终端窗口需要保持为活动窗口，以便程序接收键盘输入。 支持多显示器环境，可以选定非主显示器进行分析。