C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
1
1、均值2、标准差3、信息熵4、色彩分量相关性5、色彩分量百分比6、水下彩色图像质量评价
2020/5/19 1:25:46
302KB
1
在VC下对遥感图像进行处理，内容实现比较丰富，包括：灰度与彩色图像的线性拉伸，直方图均衡，旋转缩放平移，RGB-＞HIS,HIS-＞RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强，腐蚀，膨胀，开闭运算，五种植被指数，变化检测（比值法，灰度分割法，相关系数法），空间域加权融合，不加权融合，HIS融合，K均值分类附有测试图片，可对灰度图与彩色图进行处理
2018/4/4 7:51:07
3.4MB
1
在VC下对遥感图像进行处理，内容实现比较丰富，包括：灰度与彩色图像的线性拉伸，直方图均衡，旋转缩放平移，RGB-＞HIS,HIS-＞RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强，腐蚀，膨胀，开闭运算，五种植被指数，变化检测（比值法，灰度分割法，相关系数法），空间域加权融合，不加权融合，HIS融合，K均值分类附有测试图片，可对灰度图与彩色图进行处理
2015/4/24 3:06:24
3.4MB
1
内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。
2016/1/15 23:55:28
6.95MB
1
内容摘要：本设计是基于本设计是基于Cortex-M4内核的STM32的数字示波器，使用主控芯片为STM32F439，主频180M，外部扩展的16MB的FLASH。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。
本设计主要由三大本设计主要由三大部分组成。
第一大是硬件部分：芯片内有三个置ADC来进行信号采样，主控外接一个800*480的TFTLCD显示屏来显示待测信号；
来显示待测信号；
第二大部分是显示部分部分：该设计使用了Seagger公司的公司的eMwin作为显示输入插件，通过该可以实时的显示波形，并且可以通过触摸键盘进行交互操作；
第三部分则是数据处理的一些算法：本设计在内s部有N=512的FFT算法、基于线性插值的算法、基于线性插值的时基变换递归算法、递推平均滤波等用来处理采样数据。
该设计实现了常规双通道示波器的XY/YT显示方式，显示方式，采样频率达到3.2MS/s，带宽300KHz，在不开启FFT功能时功能时FPS为0.41，开启时为0.8左右，能很好的实时显示出外部的函数发生器输入正弦波、方锯齿斜白噪声等测试信号，并且可以实时显示出FFT曲线，可以根据输入信号频率手动调理采样频率，内有统计算法可以实时得到并显示电平信号的均值、有效峰频率等物理量，值得一提的是信号频率的计算是基于FFT算法得到的，在该设算法得到的，在该设计的带宽内失真率不会超过2%，误差较小。
2017/11/10 8:52:31
6.95MB
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用requests爬取Quora评论文字回答的网络爬虫用texthero和matplotlib向量化文字，分析与可视化（文字云、pca、k-均值聚类等）的工具导入到pycharm就好啦！
2020/2/5 5:04:32
121.98MB
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用requests爬取Quora评论文字回答的网络爬虫用texthero和matplotlib向量化文字，分析与可视化（文字云、pca、k-均值聚类等）的工具导入到pycharm就好啦！
2015/2/6 2:32:49
121.98MB
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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。
2024-04-09 15:03
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