白平衡+同态滤波+亮度归一化的MATLAB代码，组合运用刻意将夜晚拍摄的照片变得和白天拍摄的效果一样

用Python进行人脸识别附源码，进行了多张图片的测试，可以很精准的定位在人脸的部位，以方框来标记人脸部位，和android智能手机拍摄时的人脸识别效果相似，但代码差别就大了，有兴味的下载完整源代码吧。
　　调试时，请参考源码包中的运行路径.jpg和运行命令.txt两个文件。

这是高速公路上通过车载前置摄像头拍摄的图片，图片内容次要是夜间前方车辆的背面，一共5576张图片，其中分辨率为640*360的有2664张，分辨率为720*405的有2912张。

ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10

该源码来源于网络经过改良，C#FRAMEWORK3.5环境下运转（VS2010开发），可拍摄照片（已自动5秒拍照一次），可录像（录像默认路径：E:\video\），绝对可用，下载后可直接运转DEBUG目录下OperateCamera.exe看效果！

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构如何运行：为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image

Exiv2读取图像扩展属性，内含exiv2-0.26-trunk.tar主程序源码，相关编译所需的包libexpat-R_2_1_0、zlib-1.2.9。
可自行编译。
方便快捷的使用在visualstudio的任何版本上。
图片元数据（Metadata）是嵌入到图片文件中的一些标签。
比较像文件属性，但是种类繁多。
对于数码图像，目前常见的研数据有EXIF,IPTC和XMP三种：EXIF：通常被数码相机在拍摄照片时自动添加，比如相机型号、镜头、曝光、图片尺寸等信息IPTF：比如图片标题、关键字、说明、作者、版权等信息。
次要是由人工在后期通过软件写入的数据。
XMP：XMP实际上是一种元数据存储和管理的标准，可以将Exif，IPTC或其他的数据都按XMP统一的格式存放在图像文件中。

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。