用OpenCV实现了任意角度彩色图像旋转，程序在VC++6.0下调试运行通过！

【ICETEK-DM365-KB-EZ试验手册】是针对基于TI DM365处理器的开发板设计的一份详细实验指南。
DM365是一款由德州仪器（Texas Instruments，简称TI）生产的高性能数字媒体处理器，适用于视频处理、音频处理以及网络应用等多种领域。
该手册的目标是帮助用户熟悉DM365开发环境，掌握基本的硬件接口操作和软件开发流程。


手册首先介绍了如何构建CCS（Code Composer Studio）仿真调试环境。
CCS是TI提供的一款集成开发环境，支持C/C++编程语言，用于开发和调试基于TI DSP的嵌入式应用程序。
实验一详细阐述了安装、配置CCS，以及创建和调试项目的基本步骤。


实验二至实验十六涵盖了从模拟信号采集（ADC实验）、网络通信（emac_loopback实验）、输入输出设备控制（按键和LED实验）到存储器操作（Nandflash和DDR实验）、时钟管理（RTC实验）、外设接口使用（如UART、USB电源、SD卡接口）等多个方面。
这些实验旨在帮助用户逐步了解DM365处理器的硬件资源和驱动程序开发。


例如，在ADC采集实验中，用户将学习如何利用DM365的内置模数转换器（ADC）获取模拟信号，并在CCS中进行数据分析。
而在emac_loopback实验中，用户会设置以太网控制器（EMAC）进行环回测试，验证网络接口功能。


视频和音频处理是DM365的重要应用领域。
实验十四的彩条输出试验展示了如何通过DM365的视频处理单元产生彩色条纹，验证视频输出功能。
实验十五和实验十六则涉及视频回放和音频播放，让用户了解如何处理多媒体数据流。


此外，手册还包含了对看门狗定时器的管理和Nandflash启动的UBL及u-boot烧写试验。
看门狗定时器是系统稳定性的重要保障，实验十一介绍了如何禁用看门狗以避免意外重启。
实验十五则涉及嵌入式系统的引导过程，通过烧写UBL和u-boot，用户可以学习如何设置DM365的启动流程。


手册最后提供了瑞泰创新公司的联系方式，该公司位于北京，可能为用户提供进一步的技术支持和服务。


这份【ICETEK-DM365-KB-EZ试验手册】是一份全面的实践教程，覆盖了DM365开发的多个关键环节，对于想要深入理解和应用DM365处理器的工程师来说，是一份宝贵的参考资料。
通过完成这些实验，用户不仅能够熟练掌握DM365的硬件特性，还能提升在嵌入式系统开发和调试方面的技能。

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[17]G.Piella.Ageneralframeworkofmultiresolutionimagefusion:Frompixeltoregions[J].Informationfusion,2003(4)：259-280.英国OCTEC公司提供两组配准了的红外和彩色图像进行融合实验。
可以用于可见光与红外的融合实验

DirectX3D旋转彩色球体索引

成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。

主要功能是：打开图像彩色变灰阶邻域平均选择阈值腐蚀图像缩小启动摄像头恢复图像图像反相Gauss滤波自适应阈值法膨胀径向梯度打开AVI文件关闭当前窗口垂直镜像中值滤波全局阈值法开运算Canny算法视频解冻保存当前位图水平镜像Sobel算法外接矩形闭运算种子填充视频冻结最近文件180度旋转Laplace算法最小面积矩形形态学梯度金字塔图像分割多图像平均恢复原始图像30度旋转点集凸包顶帽变换椭圆曲线拟合关闭视频当前画面存盘亮度变换区域凸包波谷检测Snake原理选择分辨率退出图像直方图轮廓跟踪分水岭原理动态边缘检测直方图均衡化距离变换角点检测L_K光流跟踪

kaggle2018年人脸识别数据集，一共22张彩色人脸图，包括10位志愿者，包括不同光照变化、头部姿态。

基于JPEg2000标准实现的Kakadu软件，可以实现灰度图像、彩色图像、视频的有效编码、压缩、解码

OPENCVANN(类神经网路)手写数字辨识(opencv249_ann_digital_number)资料来源:https://blog.csdn.net/cherrywish/article/details/78761411https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51385861opencv249_ann_digital_number01-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10opencv249_ann_digital_number02-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10一亿次或10万分之一的误差为中止条件

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。