网上凑集来的人脸识别数据集，搜罗正样本（人脸）以及负样本（配景），均有10000张以上图片；
能够用来熬炼haar分类器。
能够用来熬炼haar分类器。
2023/4/6 7:38:49
58.52MB
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：随着遥感图像分辨率的日益提高，遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大，同时随着遥感应用的发展，对图像配准的功能也提出越来越高的要求，基于此，提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
2023/3/12 6:32:02
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我看过的最深入浅出的小波书籍：该书以haar小波为具体实例逐渐扩展，既有实例，也有理论深入！
2023/2/15 19:19:41
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SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进，主要体现在速度上，效率更高。
它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。
作为尺度不变特征变换算法（Sift算法）的加速版，Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的婚配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导
它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。
作为尺度不变特征变换算法（Sift算法）的加速版，Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的婚配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导
2017/11/18 16:05:37
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这是利用opencv实现的基于haar特征的adaboost人脸检测算法，使用VS平台，亲身实践可以使用，将图片放在该文件夹目录下，修改代码中图片名称与你所放图片名称分歧就可以对图片中的人脸进行检测。
使用时，确保你安装了VS和opencv（有编译好的库，只需解压到某一目录下即可，通过路径的设置去调用它）
使用时，确保你安装了VS和opencv（有编译好的库，只需解压到某一目录下即可，通过路径的设置去调用它）
2016/9/1 1:19:24
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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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