非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

Trainingagenericobjectnessmeasuretoproduceasmallsetofcandidateobjectwindows,hasbeenshowntospeeduptheclassicalslidingwindowobjectdetectionparadigm.Weobservethatgenericobjectswithwell-definedclosedboundarycanbediscriminatedbylookingatthenormofgradients,withasuitableresizingoftheircorrespondingimagewindowsintoasmallfixedsize.Basedonthisobservationandcomputationalreasons,weproposetoresizethewindowto8×8andusethenormofthegradientsasasimple64Dfeaturetodescribeit,forexplicitlytrainingagenericobjectnessmeasure.Wefurthershowhowthebinarizedversionofthisfeature,namelybinarizednormedgradients(BING),canbeusedforefficientobjectnessestimation,whichrequiresonlyafewatomicoperations(e.g.ADD,BITWISESHIFT,etc.).ExperimentsonthechallengingPASCALVOC2007datasetshowthatourmethodefficiently(300fpsonasinglelaptopCPU)generatesasmallsetofcategory-independent,highqualityobjectwindows,yielding96.2%objectdetectionrate(DR)with1,000proposals.IncreasingthenumbersofproposalsandcolorspacesforcomputingBINGfeatures,ourperformancecanbefurtherimprovedto99.5%DR

人形目标检测与跟踪，对于视频图像，用方框或椭圆标出检测出的行人运动目标，以实现对目标的跟踪。

运动目标检测，用c++实现，具有图形界面，使用的是帧差法，，可以在此基础上面实现多种功能。
学习分享所用http://blog.sina.com.cn/msl1121

提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。

提取深度学习目标检测标注文件xml文件中的目标的坐标，并保存到txt文件中，批量读取

为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测，本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例，提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案。
该方案在NVIDIAJetsonTK1开发板上的测试结果表明，与传统基于CPU的SAR图像舰船检测算法相比，该方案能够达到数百倍的速度提升，有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题。
JetsonTK1作为嵌入式处理平台，相对于工作站或服务器，在功耗和便携性方面都具有明显的优势。

这个软件以及代码是关于MFC实现运动目标检测的，由于程序比较大，代码比较多，需要认真思考

 提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法，通过对背景更新系数的改进，获取稳定准确的背景，再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。
实验结果表明，该算法能够较快反应环境的变化，准确地获得背景图像，提高运动目标检测的准确性。

PSO比较有潜力的应用包括系统设计、多目标优化、分类、模式识别、调度、信号处理、决策、机器人应用等。
其中具体应用实例有：模糊控制器设计、车间作业调度、机器人实时路径规划、自动目标检测、时频分析等。

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。