图像特征提取是计算机视觉应用的根本基础。
研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征（即多角度局部特征）提取算法，研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法，并以基于内容的图像检索（CBIR）为应用实例，验证了算法的有效性和高效性。

摄影测量手动提取立体像对同名点像素，相对定向结算，特征点提取，影像匹配同名点的python实现

采用SVM算法进行文本特征提取形成特征向量

本代码使用svm_RFE来循环递归式的对数据特征进行排序，从而筛选出有用的特征，同时可以看到特征排序，已经每次筛选出去的特征

运用mfcc特征参数的vq说话人识别系统。

扢语言：英语|一个最小的，侧边栏，响应式Web设计Jekyll主题，专注于文本演示。
旨在帮助您轻松记录和共享知识。
目录特征已标记的帖子可配置主题模式双层类别帖子的上次修改日期目录自动推荐相关帖子语法高亮数学表达式美人鱼图和流程图搜索原子饲料Disqus评论谷歌分析GoogleAnalytics（分析）综合浏览量报告（高级）SEO和性能优化先决条件按照完成Ruby，RubyGems，Jekyll和Bundler的安装。
安装有两种获取主题的方法：从RubyGems安装-易于更新，隔离无关的项目文件，因此您可以专注于编写。
GitHub上的Fork-方便进行自定义开发，但难以更新，仅适用于Web开发人员。
安装主题宝石将此行添加到您的Jekyll网站的Gemfile：gem"jekyll-theme-chirpy"

用BiLSTM预测单特征时序数据和多特征时序数据，并提供样例数据。
可以将自己的数据根据样例数据的格式进行修改，则可直接运行

本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

Cesium是一款强大的开源Javascript库，专门用于创建交互式的3D地球浏览器和虚拟地理空间应用程序。
在Cesium1.47版本中，用户可以利用其先进的WebGL技术来展示高精度的地形、卫星图像以及3D模型。
这个版本的发布可能预示着Cesium将更加注重商业化，官方网站启用com域名可能意味着即将引入付费服务或更专业的支持。
Cesium的核心功能包括：1.**实时3D渲染**：Cesium使用WebGL进行高性能的3D图形渲染，可以在任何现代浏览器中提供流畅的地球视图体验，无需插件。
2.**全球覆盖**：内置的全球地形和卫星影像数据允许用户查看地球的任意位置，且数据更新频繁，确保最新信息。
3.**丰富的API**：Cesium提供了详尽的JavascriptAPI，开发者可以通过这些接口创建交互式地图，添加标记、绘制路径、加载3D模型等。
4.**时间动态显示**：Cesium支持时间动态显示，可以用于回放历史轨迹或预测未来趋势，非常适合航空、航海和气象等领域。
5.**集成GIS数据**：Cesium能够与多种GIS数据格式兼容，如KML、GeoJSON、WMS等，方便导入和展示各种地理信息。
6.**3D模型支持**：通过glTF格式，Cesium可以加载和显示复杂的3D模型，如建筑物、车辆或地形特征，增强了场景的真实感。
7.**社区与资源**：Cesium有一个活跃的开发者社区，提供许多示例代码、教程和插件，帮助初学者快速上手。
在Cesium的官方教程中，你可能会学到如何：-**初始化场景**：设置视图、投影和场景的基本属性，如重力、光照等。
-**添加数据源**：如何加载地形、卫星影像、矢量数据以及3D模型到场景中。
-**控制交互**：实现平移、缩放、旋转等操作，以及添加控制面板和键盘快捷键。
-**创建动画**：使用时间滑块或时间差函数实现动态效果。
-**事件处理**：监听用户的交互事件，如点击、鼠标移动等，并作出响应。
-**性能优化**：理解如何有效地管理数据和图形渲染，以提高应用程序的性能。
-**自定义扩展**：开发自定义的Cesium组件，以满足特定需求。
学习Cesium1.47及其官方教程，对于WebGIS开发人员、地理信息科学家以及对3D地理空间应用感兴趣的开发者来说，是一个宝贵的机会。
随着可能的商业化进程，Cesium未来可能会提供更高级的服务和专业支持，但其开源的核心仍然会为社区提供强大的基础工具。
因此，尽早掌握Cesium的使用技巧，将有助于你在地理空间领域保持竞争优势。

能够读取遥感影像，并利用Moravec和fostner算子提取特征点，内附影像

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。