使用图像的HSV颜色特征和LBP纹理特征，基于SVM实现了道路检测算法，具有一定的学习意义，代码是MATLAB实现的

区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的，然而传统的匹配算法计算量大，匹配速度慢，效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大，时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域，然后对得到的图像低频部分进行分割，然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换，通过特征向量排序缩小匹配空间，最后通过经验阈值进行真伪鉴定，实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余，减少检测块数，降低了时间复杂度，提高了检测效率。

华为的5G非正交多址（NOMA）方案SCMA的仿真，采用MPA检测算法，matlab代码实现

在这个代码中我们利用MMSE检测算法对4输入4输出传输系统进行信号检测

基于质心检测算法的文本数字水印技术，黄晖，，本文首先介绍了文本数字水印和Brassil质心检测方法，并根据汉字文本的特点，对基于空间域的行移标记策略和Brassil质心检测方法进行了

Trainingagenericobjectnessmeasuretoproduceasmallsetofcandidateobjectwindows,hasbeenshowntospeeduptheclassicalslidingwindowobjectdetectionparadigm.Weobservethatgenericobjectswithwell-definedclosedboundarycanbediscriminatedbylookingatthenormofgradients,withasuitableresizingoftheircorrespondingimagewindowsintoasmallfixedsize.Basedonthisobservationandcomputationalreasons,weproposetoresizethewindowto8×8andusethenormofthegradientsasasimple64Dfeaturetodescribeit,forexplicitlytrainingagenericobjectnessmeasure.Wefurthershowhowthebinarizedversionofthisfeature,namelybinarizednormedgradients(BING),canbeusedforefficientobjectnessestimation,whichrequiresonlyafewatomicoperations(e.g.ADD,BITWISESHIFT,etc.).ExperimentsonthechallengingPASCALVOC2007datasetshowthatourmethodefficiently(300fpsonasinglelaptopCPU)generatesasmallsetofcategory-independent,highqualityobjectwindows,yielding96.2%objectdetectionrate(DR)with1,000proposals.IncreasingthenumbersofproposalsandcolorspacesforcomputingBINGfeatures,ourperformancecanbefurtherimprovedto99.5%DR

采用C#语言实现了图像被动取证中常用的复制-粘贴伪造手法的检测

为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测，本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例，提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案。
该方案在NVIDIAJetsonTK1开发板上的测试结果表明，与传统基于CPU的SAR图像舰船检测算法相比，该方案能够达到数百倍的速度提升，有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题。
JetsonTK1作为嵌入式处理平台，相对于工作站或服务器，在功耗和便携性方面都具有明显的优势。

本资源内包含几种常见的边缘检测算法的MATLAB代码，下载直接可用。
边缘检测算法包括prewitt,sobel,roberts等。

在精密测量、自动化装配和机器人等诸多领域,往往需要对圆形器件或图标进行识别和定位,而目前传统的检测方法是Hough变换,计算复杂,对资源需求大,且不利于实时控制.本文利用圆形几何对称的性质,采用基于颜色分类方法,提出一种非Hough变换的圆的检测方法,从而达到对彩色图像中圆形目标进行快速识别的目的.设计了算法的流程,编制了相应的圆识别程序,通过对足球机器人定位的验证,表明该算法具有运算速度快及对畸变的圆形目标适应性好等优点,为图像处理中圆目标的快速识别与定位提供了一种借鉴.

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。