文章介绍了一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法

第5章编辑特征

SUSAN算法的特征点提取代码，自带图片，可以运行，这个代码还是不错的

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

一、玩游戏，轻松导入。
1.猜猜他是谁。
这节是作文课，我们先来一起做个游戏好吗？游戏的名字就叫“猜猜他是谁”。
要求学生说出你的好朋友的一些情况，让同学们猜一猜你说的是谁，在最短时间内被同学猜出来说明你介绍得很好，能抓住朋友的特点来说，这样的同学为胜者。
你们愿意一起游戏吗？（学生自由上台发言，隐去姓名随意介绍班上的一名同学，其他同学根据自己的判断，说说这个同学是谁？并说出性格特点、外貌特征等。
）2.让同学们猜一猜，猜对的同学要说一说你是如何想到的。
3.评价刚才说的同学是从哪几方面说的。
4.明确写人的要求：通过刚才的游戏，同学总结一下，你要如何介绍才能让同学们很快地猜中你说的那个人？自己先想一想，然后同桌交流一下。
（课件出示2）

桥接（WIP/beta）TL;DR：桥接=ssh+tmux+sshfs+云库存搜索只需简单搜索即可将我带到ec2框。
多次比赛？只需通过tmuxSSH进入所有匹配的实例。
特征：自定义库存来源：AWS（支持按标签，DNS或实例ID进行匹配）GCP新遗物CSVAnsible库存同时搜索多个库存资源通过堡垒/跳箱连接到广告资源对库存进行模糊搜索提示对清单中的匹配主机进行单/多选择通过tmux打开多个ssh连接（拆分或制表符）配置自定义tmux布局（通过config）通过堡垒无缝连接（通过配置）设置sshfs挂载到远程目录登录时运行自定义命令（通过配置）运行任意ansible剧本推/拉文件（通过Ansible提取/复制任务）SSH通向主机ECS支持（执行到容器，当前仅通过新的文物清单进行）Python3支持:)（想要功能吗？只需描述它）正在安装Linuxpipinstall--userbridgy#optionallysupportsshingi

特征提取与图像处理（第二版）pdf，图像处理必学书籍。

基于依赖裕度的特征选择

官网上下载的dlib-19.7，关于人脸信息或者人脸特征点识别。

这是opencvsvm图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里，需要的可以下载，自己在找训练图片写代码花了很多时间，下载完后自行解压，训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959，projectdata文件夹直接放在D盘就行，里面存放训练的图片和待测试图片，以及训练过程中生成的中间文件，现在这个下载object_classfication_end则是工程文件，我用的是vs2010打开即可，下面工程里有几个要注意的地方：1、在这个模块中使用到了c++的boost库，但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用，这个版本以下的就不能用了，直接运行就会出错，这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改，所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的，由于不同的执行阶段中间结果有很多个，例如：训练图片聚类后所得到单词表矩阵，svm分类器的训练的结果等，中间结果的产生是相当耗时的，所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来，下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入，但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取，那就肯定报错，因为输入流不支持直接对矩阵的操作，所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候，如果输入的图片太小，或者全为黑色，当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码，发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵，即该矩阵的行列数都为0，所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断，如果该矩阵行列数都为0，那么该图片直接跳过。

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。