目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

竞赛时写的一个python小程序，得了0.93分，思路如下，1读取训练集、2数据预处理、3上模型、4将模型应用到预测及、5生成预测结果

我毕业设计修改的一个程序，中文界面，做“指纹图像预处理及特征点提取”的可以直接用。
完全可以运行。

关于图像预处理部分的matlab代码，包含常见的灰度化、均衡化、阈值分割以及形态学操作等等

带内置选项的Webpack4BoilerplateES6/Sass可以更改预处理器（较少/手写笔）此Webpack4Boilerplate带有2个版本：npmrunbuild:dev-＞使用livereload，sourcemap在localhost:8080上启动开发服务器npmrunbuild:prod-＞使用以下命令将产品文件创建到/dist：将sass/stylus/less编译为CSS供应商前缀的自动前缀（浏览器兼容性）将ES6+编译为ES5缩小CSS/JSuglyfingjs代码哈希CSS和JS文件（用于浏览器缓存的文件版本控制-＞缓存清除）设置gitclone在项目文件夹中运行npminstallnpmrunbuild:dev预处理程序支持（默认值：Sass）-＞如果您想更

压缩包主要采用随机森林算法处理adult数据集的分类问题，主要包含四部分，第一部分是由python编写的adult数据集预处理过程，第二部分是自己编写的随机森林算法处理adult数据集，第三部分是调用python中sklearn模块处理adult分类问题，第四部分是基于matlab调用5种机器学习分类算法分别处理adult分类问题比较哪种算法能够取得更好的分类效果。

《VisualC++实用教程(第3版)》图书目录：第1部分实用教程第1章基本C++语言1.1C++程序结构1.2数据类型和基本输入/输出1.3运算符和表达式1.4基本语句1.5函数和预处理1.6构造类型1.7指针和引用第2章C++面向对象程序设计2.1类和对象2.2继承和派生类2.3多态和虚函数2.4运算符重载2.5输入/输出流库第3章MFC基本应用程序的建立3.1Windows编程基础3.2编制一个MFC应用程序3.3使用MFCAppWizard3.4使用类向导第4章对话框和常用控件4.1对话框的使用

这是我自己写的对图像进行预处理的matlab源程序，主要是对图像进行光照补偿、旋转与尺度归一化。
上传上来和大家一起学习、分享。

LANDSAT8数据预处理，辐射定标与大气校正

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本文的图像预处理环节则采用图像灰度化和用Roberts算子对车牌进行边缘检测。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，然后利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
分割后的字符先进行二值化处理，再对垂直投影进行扫描后完成对字符的分割。
本课题是基于Matlab下的环境下对其进行仿真。

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。