该代码利用"四步法(FourStepSearch)"实现了视频处理中二维运动估计(MotionEstimation)块匹配。
附件中包含有一个Matlab文件(.m文件)和多帧视频的亮度信息文件(.Y文件)。
下载后请解压到Matlab的同一个目录下，直接运行即可。

1、有一个图形化界面，左面有一个显示窗口，可以显示视频或者图片，并且有两个按钮，分别为导入视频、导入图片；
右侧为交通标志检测结果显示模块，可以对左侧视频或图片中出现的交通标志进行实时显示，对于视频的显示，一帧显示检测结果后，下一帧检测结果可以覆盖上一帧检测结果。
2、要能够对视频进行实时处理，首先检测环境中存在的交通标志，然后对于交通标志进行识别；
3、对于交通标志的检测与识别两部分，都要结合机器学习，能够实现优化，可以让我使用正样本及负样本对于程序进行训练，对于新增的样本，我也要可以导入到程序中进行训练，不局限于一部分样本；
4、一帧图像中，有多个交通标志时，也要做到全部显示出来，不局限于只显示一个交通标志；

针对传统单通道被动太赫兹波成像系统的效率低、结构复杂的缺点，设计了一种基于曲柄摇杆机构的光机扫描太赫兹波成像系统。
使用曲柄摇杆机构对行扫描镜实现快速驱动，同时配合场反射镜的运动完成对成像目标的二维扫描。
通过使用390mm口径的卡塞格林天线以及94GHz太赫兹波辐射计完成对目标的快速成像。
实验表明，系统单帧成像时间为20s，成像视场角为30°×36°，角分辨率可达0.6°。
在室内条件下，可以很好地对人体进行成像，并能有效地探测隐藏在衣物下的危险物品。
该系统具有成本低、效率高、结构简单等特点，对实现被动太赫兹成像系统的小型化、快速化有较高的参考价值。

目前很多的行人数据集都是seq视频格式，但是很多时候训练神经网络需要.jpg图片格式，这个小脚本可以将视频按帧采样成图像，我在Caltech行人数据集亲测可用，网上用"\xFF\xD8\xFF\xE0\x00\x10\x4A\x46\x49\x46"来采样的经过实践显示不好使。

不知道为什么最低要2分，原打算免费的...stm32f1黑点+黑线识别，速度在3帧左右，持续优化中......

**FCSAN存储网络简介**光纤通道（FC，FibreChannel）存储区域网络（SAN，StorageAreaNetwork）是一种专为高效传输大量数据而设计的网络架构，特别适用于企业级数据中心和大型服务器环境。
它将存储设备从传统的局域网（LAN）中分离出来，形成一个独立的高速网络，用于数据存储和备份。
FCSAN提供了高带宽、低延迟、高可靠性的特性，确保关键业务数据的安全性和可用性。
**FCSAN存储网络入门**构建FCSAN的基础是光纤通道硬件，包括光纤通道交换机、HBA（HostBusAdapter，主机总线适配器）和存储设备，如磁盘阵列或存储虚拟化设备。
HBA是服务器连接到FCSAN的接口，负责在服务器和存储系统之间传输数据。
交换机则如同路由器一样，管理数据在不同端口间的流动，确保数据包的正确路由。
FCSAN的配置通常包括以下步骤：1.**规划网络拓扑**：根据数据中心规模和需求，选择合适的交换机数量、类型和布局。
2.**设置HBA和交换机**：安装HBA驱动，配置交换机端口，建立Zoning（区域）来控制数据流量和访问权限。
3.**连接存储设备**：通过光纤通道线缆将HBA连接到交换机，再将交换机连接到存储设备。
4.**初始化和配置存储**：设置RAID级别，创建LUN（逻辑单元号），分配给服务器进行挂载。
**FCSAN配置**配置FCSAN时，需要考虑以下关键要素：-**zoning策略**：通过zoning来隔离和管理不同服务器对存储设备的访问，防止数据冲突和安全问题。
-**WWNN和WWPN**：每个HBA都有全球唯一的名字（WorldWideNodeName）和端口名字（WorldWidePortName），用于识别和管理网络中的设备。
-**多路径**：配置多条到存储的路径以实现负载均衡和故障切换，提高系统的可用性。
-**服务质量（QoS）**：根据业务优先级设置带宽分配，确保关键应用的性能。
**日常巡检**对于FCSAN的日常运维，主要关注以下方面：1.**监控性能**：检查交换机和存储设备的I/O速率、带宽利用率，确保系统运行正常。
2.**错误检测**：查看日志，发现并解决错误，如丢包、帧错等。
3.**链路状态**：确认所有连接是否稳定，及时处理链路故障。
4.**Zoning和权限检查**：确保Zoning策略符合安全需求，防止未经授权的访问。
5.**备份与恢复**：定期执行数据备份，测试恢复流程，以防数据丢失。
**总结**FCSAN存储网络是企业级数据中心的核心组成部分，它提供了高性能、高可靠性的数据存储解决方案。
了解其基本原理、配置方法以及日常运维要点，对于确保数据中心的稳定运行至关重要。
在实际操作中，还需要不断学习和适应新技术，如FCoE（FCoverEthernet）、NVMeoverFabrics，以满足不断增长的存储需求和性能挑战。

由于工作需要重复地把序列图放到各个帧上，于是便做了这个自动化脚本，希望帮到有需要的人。
描述：该脚本会自动把库中的序列图或者mc分散到序列帧上，并且新建图层。
适用版本：flashcs6用法：1.把脚本放到C:\Users\lenoo\AppData\Local\Adobe\FlashCS6\zh_CN\Configuration\Commands下面；
2.重启flash；
3.打开一个fla文件；
4.导入序列图；
5.在库中选中刚才导入的序列图；
6.选择菜单-命令-Sortframesinlayers；
7.可以看到时间轴中新建了一个图层，并且排好了图片。

在实现Android的动态ProgressBar的时候需要采用动态图的每一个帧图片，这里实现的是一个陪跑的小人，压缩文件包含一个gif动态图，和9张不同动作的奔跑小人的帧图，供新手学习使用

在IT行业中，实时传输协议（RTP）是用于在不可靠网络上实时传输音视频数据的标准。
`jrtplib`是一个用C++编写的开源库，专门设计用来处理RTP协议，它提供了丰富的功能来简化开发过程。
在这个场景中，我们将深入探讨如何基于`jrtplib`库接收RTP数据，重组这些数据，并最终还原RTP上的音视频流。
RTP通常与RTCP（实时传输控制协议）一起使用，以确保数据的可靠传输和质量反馈。
`jrtplib`库提供了一个完整的框架，包括RTP和RTCP的实现，使得开发者能够轻松地创建发送和接收RTP数据的应用。
接收RTP数据时，你需要创建一个`RTPSession`对象，这是`jrtplib`的核心类。
通过设置必要的参数，如端口号、IP地址等，你可以初始化这个会话。
然后，你需要注册一个RTP接收者，这通常是通过实现`RTPReceiver`接口并将其传递给`RTPSession`来完成的。
接收者将处理到来的RTP包，并可能需要进行一些解码工作。
RTP数据包通常是乱序到达的，因为它们通过网络传输时可能会经历不同的路由。
因此，重组RTP数据是至关重要的。
`jrtplib`库提供了RTP包序列号和时间戳，帮助你正确地排序和重组这些包。
你需要跟踪每个媒体流的序列号，以便按顺序组装帧。
对于H264视频，还需要处理NAL单元，可能需要重组NAL单元头和FU指示器。
对于AAC音频，需要处理ADTS头或AAC帧。
对于H264编码的视频，RTP包可能包含SPS（序列参数集）、PPS（图片参数集）和IDR（即时解码刷新）帧，以及编码的I/P/B帧。
这些都需要按照正确的顺序重组，以重构完整的视频流。
`jrtplib`提供了方法来检测和提取这些特殊类型的包，以便正确解析和存储。
对于AAC音频，RTP包通常包含编码后的AAC帧，可能以ADTS头的形式出现。
ADTS头包含了帧的长度和类型信息，你需要解析这些头来正确解码音频数据。
在成功重组RTP数据后，下一步是将音视频数据解码为原始格式。
对于H264，你可以使用像FFmpeg这样的库进行解码。
对于AAC，也有类似的解码器可用。
解码后的数据可以送入播放器，以便用户听到声音或看到画面。
总结来说，使用`jrtplib`库接受RTP数据并还原音视频流涉及以下几个关键步骤：1.初始化`RTPSession`，设置参数并注册接收者。
2.使用库提供的功能重组乱序的RTP包。
3.解析H264的NAL单元和AAC的ADTS头。
4.重组SPS、PPS、IDR帧和编码帧，对H264视频进行解码。
5.解码AAC音频帧。
6.将解码后的音视频数据送入播放器进行播放。
在实际项目中，还需要处理错误，例如丢失的包、网络中断等，并且可能需要考虑与其他协议（如SDP）的集成，以获取媒体描述信息。
`jrtplib`虽然不包含实际项目应用，但它提供了一套强大且灵活的工具，可以帮助开发者构建高效可靠的RTP应用程序。

这个工具可以对连续的图片集或者一个视频进行半自动化标注，可以用来标注目标检测和多目标跟踪需要的数据，所谓半自动化，是针对多目标跟踪数据集的标注来说的，就是不用每一帧都重新标目标，且能通过内置的多目标跟踪算法自动预测出下一帧的目标位置并与上一帧的目标编号一一对应，只需手动对自动预测的框做微调即可，非常快捷，亲测一小时标注500-1000张完全没问题。

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。