随着计算机技术和模式识别等相关技术的飞速发展，使运用当今先进技术来研制安全监测系统成为可能，人脸识别是安全监测系统中身份识别的一种最方便、最直接的方法。
传统的人脸图像识别系统是由大规模或超大规模集成电路来完成的，图像采集依赖于较大型设备，速度比较慢，实时性较差，在小范围内使用价格比较昂贵。
随着数字信号处理器DSP的飞速发展，它以其高速、准确的功能为图像获取带来了新的途径，而且用硬件来实现人脸图像识别价格比较低廉。
DSP（digitalsignalprocessor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。
再对数字信号进行修改、删

最近做一个Android开发的项目用到了录屏的功能，开始查阅了一些资料和博客，基本上都是在讨论ROOT的。
直到后来在github上看到一个比较新的代码，才恍然发现，Android5.0时候开放了一个新的接口—android.media.projection，一下子让这个问题变得简单了。
所以说查阅资料也该注意实时性，现在很多技术推陈出新速度很快，一些新的包，接口，方法会让问题更好更快的处理。
不过自己还是决定总结了下之前的一些想法，也算是一个学习吧。
首先说下之前的几种方法。
一般最开始的Android截屏程序，都是来源于Linux的截屏方法，android使用的Linux内核，那

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。
该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。
实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms，直线扫描算法能快速精确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

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。