python+opencv可以实现单幅图像中阴影的自动检测，希望对大家有协助

以下为该版本(18.4)的更新的内容:1、提供使用密码保护的ODT和OTT文件格式的能力2、保留PCL中的PaperTray信息3、添加了ShapeBase.IsLayoutInCell属性4、实现元文件渲染矢量输出的优化5、“DrawingML形状不完全支持”警告不再被抛出，在渲染时使用更具体的警告6、具有自动调整大小和空白文本框的DrawingML形状在渲染时不会引发异常7、具有空填充的艺术字对象现在只能在渲染时投射轮廓阴影8、改进了MathAccentElement的渲染，重音符号根据字母的高度进行渲染9、如果数据标签具有手动规划，则改进PieChart的渲染10、使用渐变填充改进了艺术字对象的渲染

资源包含文件：课程word+答辩PPT+项目源码及测试图片数字图像中阴影是普遍存在的，而且其为数字图像处理的很多任务，如图像特征提取，图像识别，图像分割带来了不利的影响。
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942

ArcGIS实验指导书（完整版下载）实验一、使用ARCMAP浏览地理数据1一、实验目的1二、实验预备1三、实验步骤及方法3第1步启动ArcMap3第2步检查要素图层5第3步显示其它图层6第4步查询地理要素7第5步检查其它属性信息9第6步设置并显示地图提示信息11第7步根据要素属性设置图层渲染样式14第8步根据属性选择要素18第9步使用空间关系选择地理要素20第10步退出ArcMap22四、实验报告要求23实验二、空间数据库管理及属性编辑24一、实验目的24二、实验预备24三、实验内容及步骤25第1步启动ArcCatalog打开一个地理数据库25第2步预览地理数据库中的要素类26第3步创建缩图，并查看元数据28第4步创建个人地理数据库(PersonalGeodatabase-PGD)29第5步拖放数据到ArcMap中37第6步编辑属性数据及进行1：M的空间查询38第7步导入GPS数据，生成图层40四、实验报告要求44实验三、影像配准及矢量化46一、实验目的46二、实验预备46三、实验内容及步骤46第1步地形图的配准－加载数据和影像配准工具46第2步输入控制点47第3步设定数据框的属性49第4步矫正并重采样栅格生成新的栅格文件52第5步分层矢量化－在ArcCatalog中创建一个线要素图层53第6步从已配准的地图上提取等高线并保存到上面创建的要素类中58第7步根据GPS观测点数据配准影像并矢量化的步骤59四、实验报告及要求65实验四、空间数据处理66一、实验目的66二、实验预备66三、实验内容及步骤68空间数据处理68第1步裁剪要素68第3步要素融合71第4步图层合并72第5步图层相交74定义地图投影75第6步定义投影75第7步投影变换――地理坐标系－＞北京1954坐标系转换－＞西安80坐标系76四、实验报告要求77实验五、空间分析基本操作79一、实验目的79二、实验预备79三、实验内容及步骤80空间分析模块801.了解栅格数据812.用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据)833.栅格重分类(RasterReclassify)864.栅格计算－查询符合条件的栅格(RasterCalculator)875.面积制表（TabulateArea）886.分区统计(ZonalStatistic)907.缓冲区分析(Buffer)928.空间关系查询959.采样数据的空间内插(Interpolate)9610.栅格单元统计（CellStatistic）10011.邻域统计（Neighborhood）102四、实验报告要求104实验六、缓冲区分析应用(综合实验)105一、实验目的105二、实验预备105三、实验内容及步骤1051.距离制图－创建缓冲区1051.1点要素图层的缓冲区分析1051.2线要素图层的缓冲区分析1071.3多边形图层的缓冲区分析1092．综合应用实验1102.1水源污染防治1102.2受污染地区的分等定级1122.3城市化的影响范围115四、实验报告要求118实验七、地形分析-----TIN及DEM的生成及应用(综合实验)119一、实验目的119二、实验预备119三、实验内容及步骤1191.TIN及DEM生成1191.1由高程点、等高线矢量数据生成TIN转为DEM1191.2TIN的显示及应用1222.DEM的应用1332.1坡度：Slope1332.2坡向：Aspect1362.3提取等高线1382.4计算地形表面的阴影图1392.5可视性分析1422.6地形剖面144四、实验报告要求145实验八、MODELBUILDER土壤侵蚀危险性建模分析(综合实验)146一、实验目的146二、实验预备146三、实验内容及步骤1461.认识ModelBuilder操作界面1462.确定目标，加载数据1473.创建模型1474.编辑模型1505.执行模型，查看结果164四、实验报告要求165实验九、水文分析-DEM应用169一、实验目的169二、实验预备169三、实验内容及步骤1721.数据基础：无洼地的DEM1722.关键步骤：流向分

计算机专业毕业答辩PPT模板，上传备用。
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毫无疑问，Git已经成为当下分布式版本控制系统的翘楚。
借助于Git强大的分支、合并、日志、历史追溯、rebase、submodule、subtree等一系列特性，开发者之间的协作变得越来越容易。
Git是由LinusTorvalds开发的；
同时，LinusTorvalds也是Linux之父。
他开发的这两款软件对于如今的互联网时代影响深远。
目前，最为流行和强大的社交化代码平台GitHub上托管着大量项目，其中既有个人开发的、也有诸多优秀的开源项目，如jQuery、React、Netty、Redis、Kafka、Zookeeper等等。
如果不充分利用这些优秀的代码宝藏，岂不是最大的遗憾。
而且，除了GitHub外，业界还有优秀的in-house代码托管平台Gitlab，这也是国内诸多互联网公司所用的Git代码托管平台，它提供了极为庞大的优秀功能集；
让我们可以将公司项目全部托管到其上，而不必担心网络速度问题或是隐私问题。
目前，已经有越来越多的项目开始或是准备开始从传统的svn向Git迁移，在这样的一个时代背景下，如果我们不去深入学习Git，将会真正错失这一切的美好。
我时常说的一句话就是：“如果你还不会Git，那就不用再写代码了”！相比于svn或是cvs等传统的集中式版本控制系统来说，Git的学习曲线是相当陡峭的。
这导致很多学习者在学习一段时间后无法深入，而且由于没有真正、彻底地理解Git的原理与模型，使得即便掌握了不少Git命令，在真正遇到问题时也是束手无策，最终导致放弃学习，而且对Git形成了心理阴影。
纵然如此，优秀的Git依然是每一个对程序开发有追求的人都应该认真且完整地学习的。
当你真正掌握了Git后，你才会真正领略到Git的美妙，以及为何有如此之多的开源项目都纷纷转向Git而抛弃svn。
不得不说的是，Git涉及到的理论与命令是相当多的，这使得很多人望而却步，不知从何开始。
鉴于此，该门课程从一开始对Git进行全面的介绍，接下来全部通过命令完成一个个Git操作，并且通过命令来阐述Git相关的理论，同时对Git涉及到的方方面面特性进行了细致而完整的介绍，最后还通过演示如何搭建内网的Gitlab平台向大家介绍Gitlab在生产系统中使用与运维的诸多细节知识。
可以这么说，学习完这门课程后，你对Git的掌握将会达到一个非常深入的水准，你对Git的理解也将会有颠覆性的认知。
值得注意的是，学习Git一定要动手敲命令而不能借助于IDE协助我们完成操作，否则你永远也无法体会到Git的强大以及为开发者所带来的便利。
对于Git常见的命令与参数，一定要通过多练习来强化记忆，将其变成自己血液的一部分。

最小OpenGL使用GLFW3和GLEW运行OpenGL的最少代码。
该程序仅显示一个蓝色阴影的正方形，但会执行所有次要操作：加载并编译着色器创建一个缓冲区并将数据存储在其中在一个简单的循环中进行调用您可以使用此代码从头开始新项目，而无需编写第一个正在运行的代码。
该代码具有完整的功能，并且可以在非常老的OpenGL版本上运行，最低接受为1.40。
汇编您可以使用cmake编译此项目，代码是多平台的。
mkdirbuild;cdbuildcmake..make在Windows上，您可以指定以后要使用的工具链（Makefile，VisualStudio，MinGW），例如，创建可视化的sutdio项目：cmake..-G"VisualStudio152017x64"您可以使用cmake--help获得所有可用的生成器依存关系

sfsshapefromshading由阴影到外形tsai的三篇论文以及代码，试验用图片。

这是基于阴影图提取的数字水印算法，具有很好的功能，内有源代码可直接使用。
方便研究

冠状动脉支架置入已经成为冠状动脉粥样硬化性心脏病的重要治疗手段。
药物洗脱冠状动脉支架断裂(CSF)的识别与检测是目前的难点问题。
血管内光学相干层析成像(IVOCT)系统以其极高的成像分辨率在CSF识别与检测方面具有独特优势。
本文提出了一种在IVOCT中对冠状动脉支架精准重建的方法。
该方法利用金属支架具有成像阴影这一特征,在血管边界分割后,将支架及其一定深度阴影的强度值进行累加生成一维数组,然后将一维数组按照回撤次序排列构成支架展开图像。
与三维成像、纵切图像等支架重建方法相比,所提方法不仅可以保持支架的整体结构,而且避免了对操作人员空间想象力的要求。
本文利用所提重建方法定量识别和分析了CSF,该方法可针对不同的支架结构选择不同的IVOCT成像参数。

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。