计算图像中物体倾斜角的大小，并根据计算出来的角度将图像旋转正，通过python实现

STM32光电开关代码演示，可以检测驱动光电开关并检测，有物体阻挡时会有数据从串口1中输出。

人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。

├─1.计算机视觉简介、环境准备(python,ipython)│computervsion.pdf│CS231introduction.pdf│├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择│2.图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4│2.初识图像分类.pdf│├─3.再谈线性分类器│3.再谈线性分类器.mp4│再谈线性分类器.pdf│├─4.反向传播算法和神经网络简介│.反向传播算法和神经网络简介.pdf│4.反向传播算法和神经网络简介.mp4│├─5.神经网络训练1│5.-神经网络训练1.pdf│5.神经网络训练1.mp4│├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介│6.神经网络训练2.mp4│神经网络训练2.pdf│├─7.卷积神经网络│7.卷积神经网络.mp4│Lession7.pdf│├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景│8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4│PhotoOCR_xbai.pdf│└─9.物体定位检测物体定位检测.pdf│├─10.卷积神经网络可视化│.卷积神经网络可视化.pdf│10.卷积神经网络可视化.mp4│├─11.循环神经网络及其应用│11.循环神经网络及其应用.mp4│循环神经网络.pdf│├─12.卷积神经网络实战│12.卷积神经网络训练实战.mp4│卷积神经网络实战.pdf│├─13.常见深度学习框架介绍│常见深度学习框架介绍.pdf│├─14.图像切割│14.图像切割.mp4

设计三角网格的数据结构解析Obj文件格式的三角网格显示三角网格及纹理贴图

近几年，物联网行业迅猛发展，物联网的定义是指通过射频识别，红外感知，全球定位系统，激光扫描等信息传感设备，按照约定的协议。
把何物体与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智慧化识别定位、跟踪监控和管理的一种网络。
由于传统草莓大棚管理繁琐，人力成本高，效率低，我们将物联网技术与传统大棚相结合，设计了一种基于ZigBee的智能草莓大棚控制系统。
本文主要通过ZigBee网络，终端节点采集出来信息，发送给协调器，反馈到PC机进行数据对比，判断并作出对策使棚内温度、湿度、CO2浓度等指标控制在正常范围内。

Vibe背景建模的方法检测视频中的运动物体，matlab源代码

Moba等游戏中，需要进行框选物体，但是如果地面不平整，用常规的BOX就无法制作贴合地面的选择器，利用贴花来制作，则可以完全100%贴合地面。
贴花还有很多用途，比如制作技能范围展示等等，这里只是抛砖引用。
文章链接：https://blog.csdn.net/sdhexu/article/details/114289843

在MFC平台上上利用OPENGL实现三维立体图形的绘制，进行了光照和材料等的渲染，并且利用键盘控制物体的旋转、移动、缩放！程序已经过调试，可直接使用！

用于视频监视，当探测到物体移动时，自动报警（邮件，短信，鸣警），可用于家庭监控，商店监控。

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。