用Halcon进行图像匹配的程序集合，从某个标准图像中选取模板，在其它一副或多福图像中寻找与该模板类似的外形，可以指定二者相似程度，可以进行缩放、角度旋转等后再进行匹配需要安装HALCON软件
2023/3/16 6:39:42
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本人免试课题题目，由三人合作完成，此程序从开始的图像预处理到最终的图像匹配，有相关子程序11个，结构清晰，思路简约，适合刚开始学习数字图像处理的同学参考。
2023/3/4 5:38:33
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视差图是以图像对中任一幅图像为基准，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像。
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
2021/2/5 3:13:39
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surf的原始论文。
对做图像匹配的朋友有一定协助。
SURF意指加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。
SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。
SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integralimage的概念，这大大加快了程序的运行时间。
对做图像匹配的朋友有一定协助。
SURF意指加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。
SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。
SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integralimage的概念，这大大加快了程序的运行时间。
2022/9/4 22:15:54
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针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。
对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；
利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点能否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。
实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。
对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；
利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点能否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。
实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。
2020/6/1 11:40:56
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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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