《光伏设计CAD图集》是针对太阳能光伏系统设计的一份重要资源集合，包含了分布式户用、工商业应用、防水停车棚支架、地面电站、离网储能以及电气并网等多种光伏项目的设计图纸。
这些图纸是光伏工程规划、安装及优化的重要参考，能够帮助设计师和工程师深入理解光伏系统的构成和设计原理。
分布式光伏系统是当今广泛应用的一种太阳能发电方式，它将太阳能电池板安装在用户屋顶或空地上，直接为用户供电，多余的电力可以馈入电网。
在"分布式"标签下，我们可以预见到这份图集会包含如何根据建筑物的结构和朝向，合理布置光伏阵列的设计策略，以及如何确保系统与电网安全并联运行的详细方案。
防水停车棚支架图纸是将光伏组件集成到停车场遮阳棚中的设计方案，这种设计不仅解决了车辆防晒问题，还有效地利用了闲置空间进行能源生产。
设计时需考虑承重、风荷载、雪荷载等因素，以及支架的结构稳定性，确保在各种气候条件下安全可靠。
地面电站图纸则涉及大规模光伏电站的布局和安装，包括光伏电池板的排列、跟踪系统的设计、电缆敷设路径等。
这些图纸通常更为复杂，需要考虑土地利用效率、地形地貌、日照条件等因素，以最大化发电量。
离网-储能图纸是针对未接入电网或电网不稳定地区的光伏解决方案，通常配备储能设备（如蓄电池），以保证连续供电。
这部分图纸会展示如何选择合适的储能容量、控制策略，以及在无电网环境下如何实现光伏与储能系统的高效协同工作。
电气并网图纸是光伏系统接入公共电网的关键，它涉及到逆变器的选择、防孤岛保护、电压电流调节等技术细节。
这部分图纸将指导工程师如何按照电网接入标准，设计出安全、稳定、高效的并网接口。
草图大师效果图则是通过3D建模软件呈现光伏系统的视觉效果，帮助非技术人员理解设计方案，同时在项目前期与客户沟通时提供直观的展示。
《光伏设计CAD图集》是一套全面的光伏工程设计参考资料，涵盖了从分布式户用到大型地面电站，从并网到离网储能的多种应用场景，对于光伏行业的专业人士来说，这是一份宝贵的实践指南，能够提升光伏系统设计的效率和质量。

libemgucv-windesktop-3.2.0.2682.exe是VisualStudioC#用的视觉开源库

《深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析》(高清晰带目录)，本书系统地介绍如何使用OpenCV来构建与计算机视觉相关的应用，如增强现实、车牌识别、人脸检测等。

2009年2月发布KeiluVision4，KeiluVision4引入灵活的窗口管理系统，使开发人员能够使用多台监视器，并提供了视觉上的表面对窗口位置的完全控制的任何地方。
新的用户界面可以更好地利用屏幕空间和更有效地组织多个窗口，提供一个整洁，高效的环境来开发应用程序。
新版本支持更多最新的ARM芯片，还添加了一些其他新功能。
2011年3月ARM公司发布最新集成开发环境RealViewMDK开发工具中集成了最新版本的KeiluVision4，其编译器、调试工具实现与ARM器件的最完美匹配。

该程序是用VC++编写的，运行时是一个球绕一个锥形物体旋转的动态视图，具有友好的界面，视觉效果较好~

计算机视觉模型、推理课后习题答案

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。

OpenCV单目视觉定位（测量），能检测识别出自定义的物体标签，并计算出自定义物体距离摄像头光心的X,Y方向距离，用于无人机/机器人视觉定位。

（C++代码）用sift算法实现双目立体视觉测距，建议在opencv2版本下运行。

基于视觉的协作空间物体姿态估计

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。