这个是计算机视觉三维重建的领域。
该代码实现特征点提取和立体婚配的功能。
三维重建模拟人眼，进行双目拍摄。
这里在经典特征点特区SURF算法基础上，加入极线约束的思想，去除噪声和婚配错误的杂点。
有很好的婚配效果。

Opencv各种特征点提取和婚配classKeyPoint{Point2fpt;//坐标floatsize;//特征点邻域直径floatangle;//特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用floatresponse;intoctave;//特征点所在的图像金字塔的组intclass_id;//用于聚类的id

可以将散乱的点云数据边界点及特征点提取出来，并显示。

sift特征点提取代码和对两幅图像提取特征点后进行特征点婚配，可用于图像拼接等。
c和matlab代码都有

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。
将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非类似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。
实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

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。