本程序中集成了字符识别中常用的逐点特征、垂直特征、十三点特征以及Gabor特征等常用特征的提取，识别过程中采用svm进行训练和识别；
Gabor特征提取主要是提取了0、45、90、135四个方向的Gabor图像的纹理特征。

1.环境win7+qt5.3.1WinGW32bit2.使用glm3.使用孙启功的方法4.网上下载的obj模型文件5.我仅仅是用别人的方法和文件进行了简单的实践6.因为工作需要，搜索一番不容易找到有用的东西，所以在此留个备份

图像处理中，纹理特征的提取部分代码如下//计算纹理特征voidCTextureDlg::OnBtnComputeTexture(){ doubledEnergy =0.0; doubledEntropy =0.0; doubledInertiaQuadrature=0.0; doubledLocalCalm =0.0; doubledCorrelation =0.0; doubledEnergy1 =0.0; doubledEntropy1 =0.0; doubledInertiaQuadrature1=0.0; doubledLocalCalm1 =0.0; doubledCorrelation1 =0.0; unsignedchar**arLocalImage; arLocalImage=cmatrix(0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1,0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1); introlltimeH=m_grayShow.ImageHeight/m_grayShow.FilterWindowWidth; introlltimeW=m_grayShow.ImageWidth/m_grayShow.FilterWindowWidth; inti,j; intp,q; //将图像分成若干个窗口，计算其纹理均值 for(i=0;i＜rolltimeH;i++) { for(j=0;j＜rolltimeW;j++) { //首先赋值给子窗口 for(p=0;p＜m_grayShow.FilterWindowWidth;p++) { for(q=0;q＜m_grayShow.FilterWindowWidth;q++) { arLocalImage[p][q]=m_grayShow.ImageArray[i*m_grayShow.FilterWindowWidth+p][j*m_grayShow.FilterWindowWidth+q]; } } m_grayShow.ComputeMatrix(arLocalImage,m_grayShow.FilterWindowWidth); m_grayShow.ComputeFeature(dEnergy1,dEntropy1,dInertiaQuadrature1,dCorrelation1,dLocalCalm1,m_grayShow.PMatrixH,m_grayShow.GrayLayerNum); dEnergy+=dEnergy1; dEntropy+=dEntropy1; dInertiaQuadrature+=dInertiaQuadrature1; dCorrelation+=dCorrelation1; dLocalCalm+=dLocalCalm1; } } dEnergy/=(rolltimeH*rolltimeW); dEntropy/=(rolltimeH*rolltimeW); dInertiaQuadrature/=(rolltimeH*rolltimeW); dCorrelation/=(rolltimeH*rolltimeW); dLocalCalm/=(rolltimeH*rolltimeW); m_dEnergy =dEnergy; m_dEntropy =dEntropy; m_dInertiaQuadrature=dInertiaQuadrature; m_dCorrelation =dCorrelation; m_dLocalCalm =dLocalCalm; UpdateData(false);}

简单glslshader自己编写，实现太空看地球效果白天、黑夜、云彩多重纹理混合参见openglshadinglanguage第二版

定义基于左手坐标系的三维数据类型，包括：点（Vector4）、变换矩阵（TranformMatrix）定义三维模型数据表示：顶点（Vertex）、Camera和三角形（Triangle）；
实现三维数据操作方法，包括：矢量的加（+）、减（-）、点积（DotProduct）和叉积（CrossProduct）；
矢量和矩阵的乘积（点和向量的坐标变换），实现完整坐标变换算法，能将三维空间中的点经过WorldTransform、ViewTransform、ProjectTransform、ViewPortTransform后显示于屏幕上；
实现三角形的线框显示，采用DDA算法；
实现Phong光照算法和Gouraud着色，支持环境光（AmbientLight）和一个直射光（DirectionalLight），实现纹理印射的透视矫正，显示多个三角形组成的物体；
实现裁剪算法，实现一个灵活的Camera。

另一个引擎：我的旧OpenGL项目之一。
它主要遵循learnopengl.com的书。
（依赖项和模型纹理中的文件来自明显的来源）

提出了一种基于整数小波变换的数字水印算法。
该算法采用分块选择的方法将子块分为平滑和纹理块，自适应嵌入不同强度的水印，提高了水印的不可见性；
水印分别嵌入彩色图像的RGB分量，提高了算法的鲁棒性；
采用队列变换的方法对水印图像进行置乱，增加了水印嵌入的安全性。
大量仿真结果证明了使用该算法嵌入的数字水印既有很好的隐蔽性，又有很理想的鲁棒性。

做的是把一个旋转立方体的6个面贴上6幅不同的图片，设置了两个键盘控制，一个是通过glutKeyboardFunc(keyboard);来控制灯光的开和关，用glutSpecialFunc(special);来分别改变立方体延x,y,z轴的旋转角度。

合成孔径视觉测距是多目视觉测量与单目视觉测量相结合的产物。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。

一些常用的纹理特征提取方法汇总，都是用matlab写的，经过测试后有效。
希望对大家有所帮助。
matlab版本的源码，有详细的sift特征提取和匹配的步骤介绍，具体sift是什么我就不多说了。
这个matlab版本的源码就是供初学者学习之用。
本人也是刚刚学习，代码亲字试过，希望对大家有帮助，大家一起学习交流，我也是从别人那考来的代码

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。