学习傅里叶变换的资料，做图像处理的，可以参考学习下

坐标变换Park.rar

为了提高图像加密的效率和安全性，采用态函数线性组合法构造了一种离散分数余弦变换函数，利用其良好的正交性能及具有分数阶参数和周期参数的特点，提出了一种基于离散分数余弦变换的图像加密新方法该加密算法采用了图像分块(图元)的方法将图像分成大小不同的图元，使用离散分数余弦变换对每个图元分别进行行变换和列变换，从而完成对图像的加密实验结果分析表明，该算法的加密效果效率和抗穷举攻击能力是令人满意的

Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用，如：图像处理、信号检测、雷达目标跟踪、被动跟踪、多传感器多目标跟踪等。
但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。
然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真

曾经数字图像处理实习课上用VC++6.0基于MFC编写的图像处理项目，可以实现图像的读取，显示，保存，旋转，平移，缩放，直方图均衡化，边缘检测算子，灰度变换，中值滤波，均值滤波等功能。
希望对初学者有帮助。

连续小波变换程序

徐长发老师编写的小波变换的研究生教材，内容浅显易懂。

利用OpenCV开源视觉库来获取通过硬件解码的RGB图像，避免了通过调用AndroidCamera得到图像再转码为RGB格式，提高了系统的实时性。
然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。
最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。

这篇文章介绍了基于快速傅里叶变换的图像配准算法，讲得比较清楚，是图像配准方面的一篇入门文章。

各标定步骤实现方法1计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵，计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型，只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据，利用最小二乘方法计算得到[[ix]].2求解摄像机参数矩阵由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系，求解方程得到摄像机内部参数，考虑镜头的畸变模型，将上述解方程获得的内部参数作为初值，进行非线性优化搜索，从而计算出所有参数的准确值[[x]].3求解左右两摄像机之间的相对位置关系设双目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl,Tl,与Rr,Tr,，即Rl,Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，Rr,Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置[[xi]]。
因此，对于空间任意一点，如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,,Xl,Xr，则有:Xl=RlXw+Tl;Xr=RrXw+Tr.因此，两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl在实际标定过程中，由标定靶对两台摄像机同时进行摄像标定，以分别获得两台摄像机的内、外参数，从而不仅可以标定出摄像机的内部参数，还可以同时标定出双目视觉系统的结构参数[xii]。
由单摄像机标定过程可以知道，标定靶每变换一个位置就可以得到一组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl,Tl，因此，由公式R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl，可以得到一组结构参数R和T

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。