提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。

提取深度学习目标检测标注文件xml文件中的目标的坐标，并保存到txt文件中，批量读取

为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测，本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例，提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案。
该方案在NVIDIAJetsonTK1开发板上的测试结果表明，与传统基于CPU的SAR图像舰船检测算法相比，该方案能够达到数百倍的速度提升，有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题。
JetsonTK1作为嵌入式处理平台，相对于工作站或服务器，在功耗和便携性方面都具有明显的优势。

这个软件以及代码是关于MFC实现运动目标检测的，由于程序比较大，代码比较多，需要认真思考

 提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法，通过对背景更新系数的改进，获取稳定准确的背景，再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。
实验结果表明，该算法能够较快反应环境的变化，准确地获得背景图像，提高运动目标检测的准确性。

PSO比较有潜力的应用包括系统设计、多目标优化、分类、模式识别、调度、信号处理、决策、机器人应用等。
其中具体应用实例有：模糊控制器设计、车间作业调度、机器人实时路径规划、自动目标检测、时频分析等。

做深度学习目标检测方面的同学怎么都会接触到PASCALVOC这个数据集。
也许很少用到整个数据集，但是一般都会按照它的格式准备自己的数据集。
所以这里提供PASCALVOC的格式，包括目录构成以及各个文件夹的内容格式，方便以后自己按照VOC的标准格式制作自己的数据集。

运动目标检测opencv完整代码，包含帧处理函数，空格键控制暂停、开始。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

雷达成像原理（Word完整版）第一章雷达基础知识51．1雷达的定义51．2雷达简史51．3电磁波51.4脉冲81.5分贝值表示方法91.6天线101.7雷达散射截面122．1傅立叶变换142．2雷达硬件组成152．2．1振荡器152．2．2波形产生152．2．3混频器162．2．4调制162．2．5发射机162．2．6波导162．2．7双工器172．2．8天线172．2．9限幅器172．2．10低噪放大器182．2．11系统噪声182．2．12解调192．2．13正交混频202．2．14A/D转换器212.3天线222.3.1天线的概述232．3．2方向性函数242.3.3天线增益272．3．4天线口面上辐射场的渐变处理282．3．5余割平方天线292．4相控阵天线302．4．1一维线阵列天线312．4．2二维相控阵33第三章外部环境对雷达系统的干扰343.1雷达散射截面（RCS）343.1.1简单目标的RCS343.1.1.1理想导体球353.1.1.2平板363.1.1.3角反射器363.1.1.4Luneburg透镜373.1.2复杂目标的RCS383.1.3计算RCS的方法383.1.4极化因素383.1.4.1极化散射矩阵383.1.4.2简单目标的极化散射矩阵393.1.4.3更一般的极化基403.2传播与杂波413.2.1雷达波在大气中的折射413.2.2地表弯曲效应423.2.3雷达波在空气中的衰减433.2.4雷达波在雨水中的衰减433.2.5雷达波在地表的反射433.2.6多路效应443.2.7表面杂波反射453.2.8降水引起的雷达反向散射463.3外部噪音46第四章：基本雷达信号处理504.1从噪声和杂波中间测回波信号504.1.1检测器特点504.1.2检测的基本理论504.1.3噪声中检测无波动目标524.1.3.1：已知相位的单脉冲的相参检测524.1.3.2单脉冲包络检测524.1.3.3n个脉冲的相参积分：524.1.3.4n个非相参脉冲的积分变换损失：534.1.4施威林情形534.1.4.2波动损失534.1.5：噪声中目标检测小结：544.1.6:次积分：无振动目标544.1.7目标554.2雷达波形554.2.1总的雷达信号554.2.2匹配滤波器564.2.3：匹配滤波器对于延迟，多谱勒平移、信号的响应，584.2.4雷达模糊函数584.2.5例1：一个单脉冲；
距离和速度分辨率604.2.6例2：线性频率调制脉冲；
脉冲压缩614.2.7例3：相关脉冲序列：在距离和速度上的分辨率和模糊度624.2.7.1单脉冲串634.2.7.2线性调频脉冲串644.2.7.3其它脉冲序列654.2.8相差处理间隔664.2.9CPI的例子,求解雷达方程664.3雷达测量精确度674.3.1单脉冲674.3.2卡尔曼绕界限674.3.2.1在频率上得卡尔曼-绕界限684.3.2.2延迟上的卡尔曼绕界限694.3.2.3角度上的卡尔曼--绕界限694.3.2.4卡尔曼-绕界限的例子。
704.3.2.5总结：71第六章成像雷达简介726.1距离—速度压缩726.2旋转目标：逆合成孔径雷达726.3逆合成孔径雷达用于大范围目标756.4点扩展函数766.5标准二维逆合成孔径雷达：小角度776.6二维逆合成孔径雷达：大角度806.7三维逆合成孔径雷达816.8波数空间与极化设计方法816.9ISAR注释826.10ISAR的其他情况836.11近场ISAR846.12变化情况未知的目标及旋转85第七章合成孔径雷达897.1SAR897.1.1SAR模型907.1.2距离和速度等值线917.1.3动态补偿917.1.4斜面或平面927.1.5SAR对脉冲重复频率的要求927.1.6距离转移937.2SAR波形及处理947.2.1快时处理947.2.1.1SAR中的线性调频（LFM）947.2.1.2非线性调频处理957.2.1.3非畸变过程967.2.1.4LFM脊态987.2.2慢时（slowtime）处理987.3SAR成像质量997.

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。