我们提出了一种基于超分辨和焦外虚化渲染的光场重聚焦方法。
本方法将超分辨和焦外虚化渲染按照场景深度加权整合在一起，同时实现聚焦区域的超分辨以及焦外区域的虚化渲染，从而可以利用多个低质量的摄像头合成单反相机级别的摄影图像。
另外，本算法可以后期调节聚焦深度与景深，从而可以根据实际场景渲染出具有美学价值的摄影图像。
算法的相关细节请参考论文：Y.Wang,J.Yang,Y.Guo,C.Xiao,andW.An,Selectivelightfieldrefocusingforcameraarraysusingbokehrenderingandsuperresolution.IEEESignalProcessingLetters,2018.

查找了很多资料没有用vlc读取实时摄像头数据用pyqt来显示的例子，为此，参考了一些资料对vlc做了一个二次封装，封装后保留了opencv基本上的一些功能，可以替换原pyqt的工程中opencv的接口直接使用。
说明如下：简单的播放可以参考example.py类Player1、Player.play(url,choose)加载播放路径（url）和选择播放通道（choose，1~20，实验可以同时打开8个，不能用同一个完成并行播放，数据会混乱分不开）。
2、Player.image_get(choose)加载当前帧的图像数据（choose，选择加载的通道，必须在加载路径后使用，不然返回1）3、Player.pause()暂停播放4、Player.resume()恢复播放5、Player.stop()停止播放6、Player.release()释放资源7、Player.is_playing()判断是否还在播放8、Player.get_time()已播放时间，返回毫秒值9、Player.set_time()设定播放处（必须当前的多媒体格式或者流媒体协议支持）10、Player.get_length()返回音频总长度11、Player.get_volume()获取当前音量12、Player.set_volume(volume)设置音量（0~100）

stm32使用DCMI驱动OV5640摄像头，拍摄的图像直接显示在液晶屏上，通过QR-Code库解二维码，串口发送数据。

MATLAB代码，用笔记本摄像头输入的一段人脸视频进行自动心率估计，主要原理是人类血液对与各种频率的光照都有一定的吸收作用，而心跳会引起皮下的毛细血管血液流量变化，从而使皮肤的颜色在心跳的作用下进行周期性的变化。

用于yolo—v3在调用手机摄像头的手机终端，需要和电脑连在一个路由器上。

k60主板摄像头组，iarIDE下整个工程文件，可以正常识别并跑完赛道

调用大华摄像头web插件浏览器显示

SLAM地图构建与定位算法，含有卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序SLAM算法的技术文档合集（含37篇文档）slam算法的MATLAB源代码，国外的代码基于角点检测的单目视觉SLAM程序，开发平台VS2003本程序包设计了一个利用VisualC++编写的基于EKF的SLAM仿真器SlamAlgorithmwithdataassociationJoanSolà编写6自由度扩展卡尔曼滤波slam算法工具包实时定位与建图（SLAM），用激光传感器采集周围环境信息概率机器人基于卡尔曼滤波器实现实时定位和地图创建（SLAM）算法机器人地图创建新算法，DP-SLAM源程序利用Matlab编写的基于EKF的SLAM仿真器源码机器人定位中的EKF-SLAM算法，实现同时定位和地图构建基于直线特征的slam机器人定位算法实现和优化SLAM工具箱，很多有价值的SLAM算法EKF-SLAM算法对运动机器人和周围环境进行同步定位和环境识别仿真SLAMusingMonocularVisionRT-SLAM机器人摄像头定位，运用多种图像处理的算法slam(simultaneouslocalizationandmapping)仿真很好的入门SLAM自定位导航的一个小程序，适合初学者以及入门者使用slam算法仿真slam仿真工具箱：含slam的matlab仿真源程序以及slam学习程序移动机器人栅格地图创建，SLAM方法，可以采用多种地图进行创建SLAM算法程序，来自悉尼大学的作品，主要功能是实现SLAM算法对SLAM算法中的EKF-SLAM算法进行改进，并实现仿真程序SLAM的讲解资料，机器人导航热门方法

海康摄像头通过VLC实现播放RTSP格式的视频流非常简单，直接使用的html页面，满足所有web需求，兼容IE、360、搜狗、火狐等大部分浏览器，但是不兼容谷歌浏览器，解决方案谷歌浏览器使用的vxgplayer.js插件实现的。
Demo和需要的插件都已经打包是上传了，希望能给你正在做解析海康、大华等网络摄像头的朋友提供帮助。

opencv+qt摄像头手部检测识别（剪刀石头布）http://www.cnblogs.com/hebaichuanyeah/p/5014519.html

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。