本代码，基于opencv寻找二维码的四个顶点，并通过仿射变换对二维码进行畸变矫正。
不须标定，简单易用。
不须标定，简单易用。
2024/6/29 22:34:58
17.96MB
1
这是用opencv做的相机标定，去畸变和逆投影。
并且工程里还含有测试图像，是一个180度的鱼眼相机拍摄的棋盘格，能应对各种广角和鱼眼相机的标定。
项目工程是在平台vs2015，在其他平台请自己修改一下工程属性，请添加自己的opencv3.x库。
并且工程里还含有测试图像，是一个180度的鱼眼相机拍摄的棋盘格，能应对各种广角和鱼眼相机的标定。
项目工程是在平台vs2015，在其他平台请自己修改一下工程属性，请添加自己的opencv3.x库。
2024/5/28 15:15:03
15.77MB
1
###对该程序做如下说明：*采用的是opencv3.X版本*针对不同的图片，需要自己手动修改阈值`g_threshVal,g_threshMax`*程序是根据[`这一篇博客`](https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641#commentBox)写的，只是自己调通了以后，给大家也分享下*因为是自动找点，所以在设置的不太合理的情况下，会出现很奇怪的现象，后果不堪设想。
2024/5/19 11:58:33
217KB
1
自适应光学系统的光路通常包含很多光学器件，而各光学器件存在加工误差、装调误差和非均匀热变形等，这些因素会对光束质量产生影响，因此系统内光路相位畸变的校正对获得好的光束质量至关重要。
然而系统光路较长时，激光在传输过程中的衍射效应会对内光路相位畸变的校正效果产生重要影响。
模拟了离焦和像散等实际应用中存在的主要畸变在不同衍射(以菲涅耳数表征)和像差大小下的校正效果。
研究表明：校正效果随着衍射的增强而变差，校正效果良好的菲涅耳数范围为Nf＞11；
随着像差的增大相位校正效果变差。
然而系统光路较长时，激光在传输过程中的衍射效应会对内光路相位畸变的校正效果产生重要影响。
模拟了离焦和像散等实际应用中存在的主要畸变在不同衍射(以菲涅耳数表征)和像差大小下的校正效果。
研究表明：校正效果随着衍射的增强而变差，校正效果良好的菲涅耳数范围为Nf＞11；
随着像差的增大相位校正效果变差。
2024/5/18 20:09:43
1.94MB
1
传统的全景图像拼接算法，多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配算子的方式，对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像
2024/4/24 5:45:47
1.24MB
1
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
15KB