从网上的得到的资源，因此注释是英文的，不过，里面有我自己附加的代码解说，该matlab代码用的是PCA的方法进行人脸识别，里面举了两个实例来验证该代码，欢迎大家下来学习。

1.opencv3人脸识别FaceRecognizer2.opencv_contrib-3.4.0（opencv3.4.0已将opencv_contrib编译进去）亲测可用

1-ENVI基础知识2-影像预处理基础3-自定义坐标系4-MODIS几何校正5-地形图的几何校正6-几何校正(RapidEye几何校正)7-TM图像与SPOT图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类18-快速制图19-三维可视20-基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例）21-正射校正22-正射校正（选择控制点QB校正）23-RapidEye正射校正24-构建RPC正射校正（BuildRPC）25-图像自动配准26-基于专家知识决策树分类27-决策树自动阈值分类28-面向对象图像分类(城市信息提取)29-面向对象耕地信息提取30-基于立体像对的DEM提取31-DEM分析与应用32-遥感动态监测33-林冠状态遥感变化监测34-森林砍伐监测35-耕地信息变化监测36-雷达图像基本处理37-高光谱基础38-传感器定标和大气校正39-快速大气校正40-波谱库浏览与建立41-植被识别42-矿物识别43-基于波谱沙漏工具的矿物识别44-植被指数计算和分析45-波段运算（bandmath）46-ENVI的二次开发47-IDL简介48-遥感与GIS一体化

java文字识别，采用Tess4J,包含项目所需jar包，dll，tesseract文件，针对eclipse开发给出了环境的配置和基本代码。

Java核心技术卷1：基础知识（原书第10版OCR）超清完美书签正文OCR识别中文版

基于深度学习的手写汉字识别系统设计，系统由python、tensorflow和tkinnter实现，可以对3755类汉字进行分类，准确性在96%左右。

一、课题背景现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。
如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别红绿灯，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。
二、实现原理本课题为基于MATLAB的红绿灯识别系统。
通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。
最后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。
三、实现效果

汽车数据，可用来分类学习，和分类识别中，各种视角，各种车型，非常好的一个数据。

构建CNNLayerBuilderbuilder=newLayerBuilder();builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(newSize(28,28)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10));CNNcnn=newCNN(builder,50);运行MNIST数据集StringfileName="data/train.format";Datasetdataset=Dataset.load(fileName,",",784);cnn.train(dataset,100);Datasettestset=Dataset.load("data/test.format",",",-1);cnn.predict(testset,"data/test.predict");计算精度可以达到97.8%。

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。

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。