智能视频监控是计算机视觉领域新兴的研究方向，它通过对摄像机拍摄的视频图像序列进行自动分析来对被监控场景中的事物变化进行定位、跟踪和识别，并以此对相关目标的行为进行分析和判别，在实现了日常管理工作的同时又能对目标的异常行为做出及时反应。
行人目标检测与跟踪算法是智能视频监控系统中的核心问题，研究相关算法对于提高智能视频监控系统的性能具有重要的意义。

眼睛为盲人和视障用户描述使用音频的照片。
aiEyes是一个开源应用程序，它可以借助帮助盲人和视障用户看到世界。
使用，和它能够向用户描述图片。
受@adrielcafe启发。
:red_heart_selector:觉得这个项目有用吗？如果您发现此项目有用，请考虑给它一个:white_medium_star:在Github上，并通过社交媒体与您的朋友分享。
示范影片入门获取API密钥在此处创建您的计算机视觉API密钥：:使用API​​密钥的值修改文件src/utils/keys.ts安装首先，安装依赖项以运行此应用程序：$npminstall-gcordovaionic安装依赖项：$npminstall在手机上运行应用$ioniccordovaplatformaddandroid$ioniccordovarunandroid要么$ioniccordovaplatformaddios$ioniccordovarunios技术领域科技类描述Ionic是美观，免费和开源

这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。
十分适合作为课程作业或是课程汇报。
06_基于K-means聚类算法的图像分割，适合本科或部分研究生课程设计。
涉及到机器学习相关内容。
#2021#图像分割#

人脸识别作业，主要结合主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)与线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)的特点，提出PCA+LDA算法，并与LDA比价

帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和

视觉是人类认知世界的重要途径之一，人类获取外部信息的80%来自视觉系统。
计算视觉就是在了解人类视觉基础上，用成像系统代替人类视觉器官，用计算级代替人脑完成对输入图像的处理与理解。
同时，随着信息技术与智能科学的发展，计算机视觉是人工智能领域热门学科之一和物联网感知层重要技术之一。

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

计算机视觉目标追踪haar特征提取代码MATLAB版

OpenCV3计算机视觉：Python语言实现(以及相关源码图片)

资源含有14个基于opencv库，牵涉到计算机视觉各个方面的开发项目源码；
适用于opencv的初学者，或者想通过实践进一步提高计算机视觉开发能力的开发者。
项目都是可以编译通过的，注释讲解详实且均为中文版，便于初学者学习。
希望该资源对您有用！

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。