文章名称：3-DPointCloudGenerationfromRigidandFlexibleStereoVisionSystems文章（英文）详细讲解了双目视觉的一些基本原理，已经如何使用两个普通的网络摄像头来实现双目视觉，以及如何根据两个摄像头来计算物体深度信息。
代码为文章中附带的代码仅供参考学习
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2025/12/22 17:39:02
4.52MB
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基于OpenCV的车牌号码识别的Python代码（可直接运行），对输入图片进行识别，最终返回一张打印识别结果的图片
2025/12/2 17:42:36
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对于受损的图像可以通过算法将其还原，因为用到的是从外圈到里圈的逐层修复，所以修复效果比较不错，可以通过对PSNR值的计算，得到图像修复的好坏。
2025/11/3 5:53:45
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具体操作步骤如下：1.输入带检索图像。
2.选择检索库路径。
3.选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征。
4.点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。
2.选择检索库路径。
3.选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征。
4.点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。
2025/11/3 4:48:25
1.22MB
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通过opencv对图片上的数字进行识别。
识别方式和步骤主要是寻找出数字的外轮廓，然后根据轮廓外接矩阵对数字进行分割，然后根据模板，求出其与分割好的数字的像素差值，找出最匹配的数字。
识别方式和步骤主要是寻找出数字的外轮廓，然后根据轮廓外接矩阵对数字进行分割，然后根据模板，求出其与分割好的数字的像素差值，找出最匹配的数字。
2025/10/19 0:48:08
26.05MB
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1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。
2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。
3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。
4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。
2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。
3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。
4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。
2025/9/18 12:13:34
3.35MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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