React本机传感器融合在ReactNative中进行稳健的绝对3D定位，使用来利用设备加速度计，陀螺仪和磁力计的优越特性，同时减轻其负面影响。
物理数据采集是使用。
使用高质量的从输入信号中过滤掉采样数据中的噪声，并使用计算传感器融合。
:rocket:入门使用：npminstall--savereact-native-sensor-fusion使用：yarnaddreact-native-sensor-fusion:writing_hand_selector:例importReactfrom'react';import{Text}from'react-native';importSensorFusionProvider,{useSensorFusion,useCompass,toDegrees}from'react-native-sensor-fusion';constIndicator=()=＞{const{ahrs}=useSensorFusion()
物理数据采集是使用。
使用高质量的从输入信号中过滤掉采样数据中的噪声，并使用计算传感器融合。
:rocket:入门使用：npminstall--savereact-native-sensor-fusion使用：yarnaddreact-native-sensor-fusion:writing_hand_selector:例importReactfrom'react';import{Text}from'react-native';importSensorFusionProvider,{useSensorFusion,useCompass,toDegrees}from'react-native-sensor-fusion';constIndicator=()=＞{const{ahrs}=useSensorFusion()
2023/6/9 11:53:33
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针对碎纸片的拼接复原问题，主要用灰度图像值进行弹性匹配，根据图片灰度图像值运用对比度调制法建立评价函数模型，运用感兴趣区域图像融合法和对比度调制法将各图片与人工干预的图片进行评价判断，采用梯度匹配筛选出与人工干预的图片相吻合的图像进行融合，最后匹配得到完整的碎纸片序号复原图片，经实例证明，方法有效可行。
2023/6/8 18:46:29
844KB
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是一段红外可见光的梯度域的图像融合，代码能够将梯度融合不再是简单的梯度，而是自动的根据图像的权重来进行融合
2023/6/8 12:06:04
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androidcamera2mediacodecmeidamuxeropengles2.0实现摄像头图像的实时滤镜（饱和度/灰底/冷暖色/放大镜/模糊/美颜）、镜像、纹理融合处理后送mediacodec/meidamuxer实现视频编码
2023/6/7 17:26:25
16.75MB
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这是北京大学计算机系数字图像处理的实习题目。
在这个项目中，我们收获了很多。
把整个分类、特征提取、论文阅读等等都经历了。
这是我们组三个人共同的结果。
一． 项目综述本实验项目实现了基于内容的图像分类系统，系统共分为三大模块：特征提取部分和分类器训练与测试，以及界面展示。
在特征提取模块采用了HSV、CIE-LAB、RGB颜色特征，小波变换及灰度共生矩阵的纹理特征，基于canny算子不变矩的形状特征；
分类器我们选择了SVM、？对于不同特征的处理，我们采取了前期加权融合。
最后还有一个对各个特征分类结果的投票决策系统，但投票系统还没有用于最后结果的提交。
界面展示使用VisualC++6.0平台。
如果遇到任何问题，或者想转载，可以到我的主页留言：http://blog.sina.com.cn/gusui，或者直接给我来邮件：ouyangj0@gmail.com谢谢：）
在这个项目中，我们收获了很多。
把整个分类、特征提取、论文阅读等等都经历了。
这是我们组三个人共同的结果。
一． 项目综述本实验项目实现了基于内容的图像分类系统，系统共分为三大模块：特征提取部分和分类器训练与测试，以及界面展示。
在特征提取模块采用了HSV、CIE-LAB、RGB颜色特征，小波变换及灰度共生矩阵的纹理特征，基于canny算子不变矩的形状特征；
分类器我们选择了SVM、？对于不同特征的处理，我们采取了前期加权融合。
最后还有一个对各个特征分类结果的投票决策系统，但投票系统还没有用于最后结果的提交。
界面展示使用VisualC++6.0平台。
如果遇到任何问题，或者想转载，可以到我的主页留言：http://blog.sina.com.cn/gusui，或者直接给我来邮件：ouyangj0@gmail.com谢谢：）
2023/6/6 15:52:56
1.56MB
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一、课题题目基于MATLAB小波变换的图像融合系统二、课题背景介绍数字图像融合是一项最新发展起来的应用，对于数字图像处理和数字图像分析起着非常重要的重要。
虽然现阶段，对于图像处理和分析，PS和抠图软件发挥着某种作用，为很多人所认同和使用。
可以通过简单快捷的鼠标操作进行图像旋转、抠图等。
但由于实际是手工操作，一般显得单一，且误差较大。
因此，非常迫切地希望找到另外一种行得通的方式成为必然。
该项设计主要将两幅三幅或者多幅的数字图像融合。
这些图像由于使用不同的设备拍摄而凸显的不一样的细节重点。
一经该系统融合后就可以凸显这幅图像的优点，也可以凸显另一幅图像的优点。
再者考虑到不相同模式的图像传感器的成像原理不一样。
所以工作波长也就不一样。
所以图像不同，那么它们包含的信息就不同。
经过小波变换的融合处理后，合成图像则可以更多方面更加具体地表达所感兴趣的对象。
基于这一特征，数学矩阵库wavelettransform的图像融合技术，已经大范围地应用于地图勘测信息处理、兵营管理系统、立体卫星地图、计算机视觉等领域中。
虽然现阶段，对于图像处理和分析，PS和抠图软件发挥着某种作用，为很多人所认同和使用。
可以通过简单快捷的鼠标操作进行图像旋转、抠图等。
但由于实际是手工操作，一般显得单一，且误差较大。
因此，非常迫切地希望找到另外一种行得通的方式成为必然。
该项设计主要将两幅三幅或者多幅的数字图像融合。
这些图像由于使用不同的设备拍摄而凸显的不一样的细节重点。
一经该系统融合后就可以凸显这幅图像的优点，也可以凸显另一幅图像的优点。
再者考虑到不相同模式的图像传感器的成像原理不一样。
所以工作波长也就不一样。
所以图像不同，那么它们包含的信息就不同。
经过小波变换的融合处理后，合成图像则可以更多方面更加具体地表达所感兴趣的对象。
基于这一特征，数学矩阵库wavelettransform的图像融合技术，已经大范围地应用于地图勘测信息处理、兵营管理系统、立体卫星地图、计算机视觉等领域中。
2023/6/6 6:41:35
2.67MB
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为提高线性调频连续波(LFMCW)雷达的测距精度,提出一种多段同频正弦信号频谱融合的测距算法。
首先,通过易于工程实现的间断采样方式,将LFMCW雷达若干规则区差拍信号采样为多段同频正弦信号,有效避开不规则区;其次,构造加权因子对多段规则区差拍采样信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段规则区差拍采样信号的最优加权积累频谱和其累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现差拍信号频率的精确估计,从而实现LFMCW雷达的高精度测距。
仿真和现场实验结果表明,在5～30m的测距范围内,该算法频率估计的平均绝对误差约为FFT+CZT法的1/5,测距精度始终保持在1mm以下,其平均测量误差约为DEVONL80手持激光测距仪的1/3,约为基于FFT+CZT的测距法的1/5。
首先,通过易于工程实现的间断采样方式,将LFMCW雷达若干规则区差拍信号采样为多段同频正弦信号,有效避开不规则区;其次,构造加权因子对多段规则区差拍采样信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段规则区差拍采样信号的最优加权积累频谱和其累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现差拍信号频率的精确估计,从而实现LFMCW雷达的高精度测距。
仿真和现场实验结果表明,在5～30m的测距范围内,该算法频率估计的平均绝对误差约为FFT+CZT法的1/5,测距精度始终保持在1mm以下,其平均测量误差约为DEVONL80手持激光测距仪的1/3,约为基于FFT+CZT的测距法的1/5。
2023/6/5 7:22:26
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设计了一种基于全息光学元件的透视增强现实集成成像3D显示系统。
对基于反射体全息原理的全息光学元件的记录及再现做了理论分析，并通过搭建实验光路记录一块尺寸为20mm×20mm的全息光学元件。
该全息光学元件仅对满足布拉格条件的光线体现出微透镜阵列成像功能，再现出虚拟的3D图像，而真实3D物体发出的光线可以直接透过全息光学元件，因此该全息光学元件作为图像融合元件实现了真实3D物体与虚拟3D图像的融合。
该实验研制的透视增强现实3D显示系统能够再现出较好的虚拟3D图像，有效地融合虚拟3D图像和真实3D物体，实现增强现实的3D显示效果。
对基于反射体全息原理的全息光学元件的记录及再现做了理论分析，并通过搭建实验光路记录一块尺寸为20mm×20mm的全息光学元件。
该全息光学元件仅对满足布拉格条件的光线体现出微透镜阵列成像功能，再现出虚拟的3D图像，而真实3D物体发出的光线可以直接透过全息光学元件，因此该全息光学元件作为图像融合元件实现了真实3D物体与虚拟3D图像的融合。
该实验研制的透视增强现实3D显示系统能够再现出较好的虚拟3D图像，有效地融合虚拟3D图像和真实3D物体，实现增强现实的3D显示效果。
2023/6/1 2:28:40
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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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