已知图像img.jpg中棋盘格最核心的四个角点（以红色标识）的平面世界坐标（x,y）.估计两坐标系之间的单应矩阵H。
2.计算棋盘格标定板的左侧边界长度，即图中两绿色角点在世界坐标系中的距离d（cm）。
要求输出矩阵H和距离d。
2.计算棋盘格标定板的左侧边界长度，即图中两绿色角点在世界坐标系中的距离d（cm）。
要求输出矩阵H和距离d。
2022/10/2 20:42:52
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Frangi最后提出的计算Hessian矩阵，计算特征值，构造血管增强函数，进行血管增强，Matlab代码，可直接运行。
特征值计算为c语言代码，容易将整个算法转化为C或C++，非常有用。
特征值计算为c语言代码，容易将整个算法转化为C或C++，非常有用。
2019/10/15 12:16:01
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采用SIFT和RANSAC算法完成特征点的婚配和筛选，并求出物体的变换矩阵，通过变换矩阵计算出物体的边界。
2018/6/1 19:44:38
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文章引见了计算多自由度转子系统固有频率的传递矩阵法，以及用于实现该算法的Prohl法和Riccati法的推导过程。
利用Matlab强大的绘图计算功能和改进的Riccati传递矩阵法所具有的良好的数值稳定性，避免了传统的Prohl传递矩阵法在计算过程中的丢根现象，提高了整个转子系统分析运算的精度。
并用Matlab对各算法的数值稳定性进行了分析。
利用Matlab强大的绘图计算功能和改进的Riccati传递矩阵法所具有的良好的数值稳定性，避免了传统的Prohl传递矩阵法在计算过程中的丢根现象，提高了整个转子系统分析运算的精度。
并用Matlab对各算法的数值稳定性进行了分析。
2022/9/8 12:47:06
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黄晓明书中修正burgers黏弹模型abaqus子程序Umat，介绍如何构成刚度矩阵，计算应变增量中的蠕变应变和弹性应变，完成应力增量的计算和刚度矩阵的构成。
2022/9/6 20:43:25
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顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
2022/9/4 20:45:10
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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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