使用原始的RGB数据构造Opencv中的Mat对象。
该资源使用Linux系统中的V4L2接口读取摄像头MJPEG图像数据，解码成RGB数据，再转换为Opencv中的Mat对象所使用的BGR格式
该资源使用Linux系统中的V4L2接口读取摄像头MJPEG图像数据，解码成RGB数据，再转换为Opencv中的Mat对象所使用的BGR格式
2023/7/21 11:46:40
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dea中bcc模型的matlab代码，亲测可用clear;load('D:\shuqi\matlab.mat');
2023/7/19 12:30:41
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MFCOpenCV显示图像，VS2013写的，不用添加CvvImage类，用的是VS2013+OPENCV2.4.9,其他版本类似，界面能显示打开图片的路径，同时有灰度直方图均衡化和中值滤波的代码，网上其他程序要不是用vc6.0写，太老了，有的还要加已经被淘汰的CVVimage类。
2023/7/16 17:34:50
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TheStreetViewHouseNumbers(SVHN)数据集，原数据为mat文件格式，已提取成图像，并将label标注出来，标注格式为coco，训练集测试集总共有10w张图片
2023/7/16 1:43:47
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此文件为SiamFC的trackingonly中的demo（vot15_bag）正常运行所需的stats.mat文件
2023/7/3 10:41:57
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可以成功编译安装phpOpencv，解决make之后报错opencv_mat.cc:Infunction‘voidopencv_mat_at(cv::Mat*,int*,longint,zval*,longint*,double*)’:
2023/7/2 16:41:20
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自己生成的mnist原本的ubyte格式转成的matlab的mat格式，包括train-image(train_x)60000*784，train-label(train_y)60000*1，test-image(test_x)10000*784，test-label(test_y)10000*1
2023/6/5 18:27:38
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数据集本身保存在matlab环境下所以以.mat命名自己是在python环境下用的在SVM和BPNN下都取得良好结果，原始数据集本身比较整齐，服从正态分布。
2023/5/29 5:41:33
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高光谱解混数据集（JapserRidge），matlab的mat文件。
原始数占有512x614个像素。
每一个像素记其实规模从380nm到2500nm的224个通道中。
光谱分说率高达9.46nm。
由于这个高光谱图像太繁杂而没法患上到底子梦想，于是咱们思考100x100像素的子图像。
第一像素从原始图像中的第（105,269）像素末了。
在移除了通道1--3,108-112,154-166以及220-224后（由于密集的水蒸气以及大气效应），咱们留存了198个通道（这是HU阐发的罕有预处置）。
原始数占有512x614个像素。
每一个像素记其实规模从380nm到2500nm的224个通道中。
光谱分说率高达9.46nm。
由于这个高光谱图像太繁杂而没法患上到底子梦想，于是咱们思考100x100像素的子图像。
第一像素从原始图像中的第（105,269）像素末了。
在移除了通道1--3,108-112,154-166以及220-224后（由于密集的水蒸气以及大气效应），咱们留存了198个通道（这是HU阐发的罕有预处置）。
2023/5/6 19:12:01
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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。
2024-04-09 15:03
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