使用STM32F407驱动OV2640，每隔30秒向ONENET上传一帧拍摄到的照片，使用声音传感器触发，发送有声音时的警告，设计原用于监控防盗

我们的脸部数据库（以前的'ORL脸部数据库'）包含一组1992年4月至1994年4月在实验室拍摄的脸部图像。
该数据库用于与剑桥大学工程部言语，视觉和机器人小组合作开展的面部识别项目。
每个40个不同的主题有10个不同的图像。
对于某些科目，图像是在不同的时间拍摄的，改变了照明，面部表情（开放/闭眼，微笑/不微笑）和面部细节（眼镜/没有眼镜）。
所有图像都是在黑暗的均匀背景下拍摄的，拍摄对象处于直立的正面位置（对某些侧面运动具有宽容度）。
可以使用面部数据库的预览图像。
这些文件采用PGM格式，可以使用'xv'程序方便地在UNIX（TM）系统上查看。
每幅图像的大小为92×112像素，每像素有256个灰度级。
这些图像被组织在40个目录中（每个主题一个），它们具有表单的名称sX，其中X表示主题编号（介于1和40之间）。
在这些目录的每一个中，该主题有十个不同的图像，其具有该形式的名称Y.pgm，其中Y该主题的图像编号（在1和10之间）。

基于uvccamera调用高拍仪拍摄，横屏大屏设备拖动浏览证据文件

android开发的一套数据采集系统调用远程webservice,上传数据,拍摄图片到服务器,本地sqlite存储服务器数据...

本人已经不做这个方向了，特拿出来与大家共享。
内含：源代码（一个能够在PC上识别车牌图片的完成系统，一个示例的hello工程）；
移植到DSP还要花点时间的，除非你DSP启动代码都好了（这部分代码找不到了哦）；
原创论文一篇，适合写课程设计、小论文等等情况；
网络上载的一些正规公司的资料。
本文介绍了一个以TI公司的TMS320DM642为核心芯片的DSP车牌识别系统设计、实现和优化。
该系统首先通过摄像机拍摄车辆的视频，输入视频信号到DSP板卡;然后从输入的视频信号中捕捉图像，识别图像中的车牌的类型、颜色和号码，最后通过串口把识别结果传到PC机。
该系统主要分为三个部分:摄像机、DSP系统和PC端软件。
文章主要介绍了DSP系统中DSP车牌识别软件的实现和优化。
由于DSP系统与普通PC机的不同，文章中详细说明了为了提高运行的速度，对DSP车牌识别软件进行的各种优化。
这些优化主要包括，提高并行性、减少运算和使用TI提供的经过优化的库等等。
经过这些优化，使DSP车牌识别系统能在（不到0.4秒）很短时间内完成一个车牌的识别及其他处理，满足了实际应用的要求。

图像处理标准图像-论文中的大多数图像都包含了。
柯达公司专门拍摄。

后期修图，也即是在使用手机拍摄照片完毕后利用软件对照片进行加工、修正，使得前期拍摄中的体现出来的不足得到弥补和改善。

注意：手机拍摄版本！！！后面一张张调整的，有页面不清楚！！！作者：HartmutBohnacker,BenediktGroß,JuliaLaub本书最初为09年出版的德文版，12年由ClaudiusLazzeroni译为英文。
主页：http://www.generative-gestaltung.de/1/介绍：摘录自Processing.orgThisbookisextraordinary;thedesignisclearandtheproductionqualityisfantastic.ThisisthedesignbookaboutProcessingthatwe'vehopedfor.UnlikemostotherProcessingbooks,itdoesn'tdiscussprogrammingbasicssoit'sfreetostartwithexcitingexamples.Thepublisherpromotes,"Generativedesignisarevolutionarynewmethodofcreatingartwork,models,andanimationsfromsetsofrules,oralgorithms.ByusingaccessibleprogramminglanguagessuchasProcessing,artistsanddesignersareproducingextravagant,crystallinestructuresthatcanformthebasisofanythingfrompatternedtextilesandtypographytolighting,scientificdiagrams,sculptures,films,andevenfantasticalbuildings.Openingwithagalleryofthirty-fiveillustratedcasestudies,GenerativeDesigntakesusersthroughspecific,practicalinstructionsonhowtocreatetheirownvisualexperimentsbycombiningsimple-to-useprogrammingcodeswithbasicdesignprinciples.Adetailedhandbookofadvancedstrategiesprovidesvisualartistswithallthetoolstoachieveproficiency.Bothahow-tomanualandashowcaseforrecentworkinthisexcitingnewfield,GenerativeDesignisthedefinitivestudyandreferencebookthatdesignershavebeenwaitingfor."

这是用opencv做的相机标定，去畸变和逆投影。
并且工程里还含有测试图像，是一个180度的鱼眼相机拍摄的棋盘格，能应对各种广角和鱼眼相机的标定。
项目工程是在平台vs2015，在其他平台请自己修改一下工程属性，请添加自己的opencv3.x库。

H5调用本地摄像头进行照片拍摄、证件采集如果本地连接有多个摄像头,可获取多个摄像头列表,可选择不同摄像头进行不同类型的照片采集

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。