python配合Opencv库实现的车牌识别定位及分割代码：1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌可作为Python,opencv及车牌识别技术的学习用。

在小功率直流电源中，常见的几种整流电路有单相半波、全波、桥式和三相整流电路等；
全波整流电路是平常应用中用得非常多的电路图之一，全波整流电路是指能够把交流转换成单一方向电流的电路，最少由两个整流器合并而成，一个负责正方向，一个负责反方向，最典型的全波整流电路是由四个二极管组成的整流桥，一般用于电源的整流。
也可由MOS管搭建。
常见的还有用两个二极管搭建的全波整流电路。
全波整流是一种对交流整流的电路。
在这种整流电路中，在半个周期内，电流流过一个整流器件（比如晶体二极管），而在另一个半周内，电流流经第二个整流器件，并且两个整流器件的连接能使流经它们的电流以同一方向流过负载。
全波整流整流前后的波形与半波整流所不同的，是在全波整流中利用了交流的两个半波，这就提高了整流器的效率，并使已整电流易于平滑。
因此在整流器中广泛地应用着全波整流。
在应用全波整流器时其电源变压器必须有中心抽头。
无论正半周或负半周，通过负载电阻R的电流方向总是相同的。
2个二极管全波整流电路图用2个二极管全波整流电路如下图：下面这个电路图也是由两个二极管组成的全波整流电路，它是全波整流的正负9V的双电源电路，如果

计算机视觉第一次大作业主要代码，实验一:混合图像实验目标是编写一个图像滤波函数，并用它基于Oliva、Torralba和Schyns在SIGGRAPH2006发表的题为“Hybridimages”的论文的简化版本创建混合图像。
混合图像是静态图像，其解释随着观看距离的变化而变化。
其基本思想是，高频往往在感知中占主导地位，但在远处，只能看到信号的低频(平滑)部分。
通过将一幅图像的高频部分与另一幅图像的低频部分混合，可以得到一幅混合图像，在不同的距离产生不同的解释。
你将使用你自己的解决方案来创建你自己的混合图像。

图像去雾算法及matlab程序实例包括直方图处理、去噪、平滑等相关算法的代码实例

含空间平滑、对角加载和自适应实现的基础波束形成算法matlab程序（以方向图和SINR衡量效果）

在MATLAB/Simulink环境下建立异步电动机转差频率矢量控制系统的仿真模型。
该系统在转速变化过程中，电动机的定子电流频率始终能随转子的实际转速同步变化，使转速的调节更为平滑。
可以获得比较好的动态性能和稳态性能。

高速绘图（轴固定时），允许快速绘制数据无限数量的数据序列（内存是限制）每个数据序列的数据量不受限制支持线图，点图，平面图，柱状图，K线图和甘特图系列最多四个轴（左，下，右和上轴）标准轴，对数轴或日期/时间轴自动伸缩的坐标轴,翻转的坐标轴（相互独立）轴标签点标签平滑的曲线网格图例和标题交互性（在控件中发生特定事件时的通知）支持手动缩放和鼠标平移支持鼠标指针支持轴上的滚动条高度可定制（颜色，标题，标签，边缘，字体等）支持UNICODE支持打印和保存到图像文件

BlueStacks [1]  是一个可以让Android应用程序运行在Windows系统（目前，该公司再次宣布推出Mac版Bluestacks模拟器）上的软件，由BlueStacks公司推出。
BlueStacks新版本AppPlayer采用名为Layercake的技术，可以让针对ARM处理器开发的安卓应用运行在基于x86处理器的PC或者平板上，而且可以调用PC的显卡，能提供比Alpha版本更加平滑的体验。

资源含有图像浏览器和图像编辑器的实现过程的两套源代码，可以实现图像的放大缩小，剪切，各种滤波，平滑等常见图像处理功能。
其是利用C++语言，并应用到Opencv图像库，在VisualStudio软件上进行的开发。
源代码含有详细的中文注释，并能够编译通过，生成的可执行文件可以直接运行。
该资源可作为初学者在作图像处理和软件开发方面项目的参考，希望本资源对您有用！

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

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。