基于机器视觉的加工控制过程中，对工件上待加工点的定位是关键，其难点在于构建一种形状描述方法，既要能实现形状匹配，又要能完成定位，且满足加工过程中的精度和实时性要求。
为处理上述问题，提出了一种基于多边形拟合的形状匹配和定位算法。
该方法针对平面二维(2D)轮廓，通过对轮廓进行多边形拟合，获取轮廓上关键点，然后构建形状描述子用于形状匹配，再利用这些关键点坐标进行定位计算，获得模板轮廓到目标轮廓的变换关系。
结果表明，通过运用所提出的旋转不变性形状描述算法，可获得高精度、高实时性的形状匹配和定位算法。

基于截面曲线的曲面重建方法常用于逆向工程模型重建过程中．采用平面切片方法得到的截面数据通常为一点云束，当重建轮廓曲线时需要进行细化处理．为此提出了一种对截面切片数据进行自动细化的算法．对点云进行切片后，得到截面轮廓点云束，根据点云束密度预估前进半径，并随机选取点云束的一点作为细化的起点，采用近似轮廓跟踪算法确定新点，由初始点和初始方向判断细化算法的结束．实例结果表明该方法能够无效完成切片数据的细化处理。

surfer是由美国GoldenSoftware公司精心发行的一款专业且功能强大的3D立体绘图建模应用程序，使用该软件还能快速的协助用户创建出等地图轮廓、视域、高峰、网格值、3D表面、3D线框、1格向量、2格向量、色彩浮雕多种高质量的专业地图类型，以便更好的将信息清晰地传达给他人进行浏览，并再配合其中3D查看器来进行浏览的话，那么还能轻松获得多维模型数据，从而即可更深入地了解数据。
并且软件界面直观，操作简单，集轮廓、网格和表面贴图于一身的强大技术，不仅能够轻松协助用户制作基面图，数据点位图，分类数据图，等值线图，线轮廓，地形地貌图，趋势图，结构以及三维表面图等一系列图形内容。
还提供了许多的分析工具可以协助用户全方面的进行多维模型的数据分析，从而达到更深层次的了解，有效的制作出高质量的出版物质量图。
并且，软件可以以您的方式显示和与他人交流，可视化您的数据并发现更多的问题和线索，提供前所未有的能力来加载、处理和映射数据，并提供先进的数据分析工具、强大的算法和先进的统计功能。
此方法提供对数据的不同解释，并允许您根据需要选择最合适

本人先前学习opencv时候实现过的一些不错的代码程序，都能成功运行，效果不错，拿来和大家分享。
打打基础也好，里面动作识别，动作追踪，轮廓检测都有

该代码实现了经典的FTP（傅里叶变换条纹投影轮廓术），使用了模仿条纹和unity做的投影图像进行实验。

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、外形度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。
通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；
在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，外形度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。
这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

要在世界地图展示出来的情况下绘制中国省份的轮廓，根据现有的echarts-api是不可行的

Pointofix是个很有趣的免费小程序，它可以让我们直接在屏幕上画圈圈、线头、标箭头或打字，方便把整个电脑屏幕当做是个电子白板（或黑板），直接用各种线条、圈圈或箭头、勾勾...等符号，在屏幕的窗口、图案、各种图表中乱涂鸦或做各种标示，拿来当做上课、演讲或做简报时使用，也相当方便！！画完之后，还可以直接把刚刚标示的内容与笔迹，保存为一个图像，等到演讲或上课完后再把图像寄给学员，让大家可以更清楚牢记每一张图表或课程的讲解内容。
简单说，Pointofix就是像使用电子白板一样，可以在屏幕上自由写字、画重点。
软件提供5种画笔颜色，4种大小的笔触，你可以自由画线，亦可画方框、圆框、方形与圆形色块、输入文字等，搭配橡皮擦功能的话，可以把要考验学生的答案先以色块遮起来，公布答案的时候，只需用橡皮擦擦掉即可。
Pointofix的特点是什么？pointofix提供了一些有用的工具，以协助您在您的演示文稿。
*高亮屏幕：手绘笔*直线，箭头和双箭头（按住Shift键,锁定以45°递增可选）*长方形，正方形（Shift键），椭圆形和圆形（Shift键），各种轮廓或填充*所有绘图功能的不同深度的透明和不透明色*文字输入标签盒*复选标记和十字架*删除部分标记橡皮擦并恢复原来屏幕内容，或删除所有标记*200％和400％放大倍率的放大镜*用鼠标滚轮将整个屏幕逐渐放大到高达10倍的放大倍率*取消最后的动作特点*以不同尺寸打印当前屏幕内容*保存为JPG，PNG或BMP*复制到剪贴板

自动轮廓线模型又称为SNAKE模型，自Kass于1987年提出以来，已广泛应用于数字图像分析和计算机视觉领域。

本代码为轮廓跟踪算法提取图像轮廓的MATLAB源代码，均是正确可运转的，共5个源代码程序。

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。