代码可以运转，提取Hu7阶不变矩，可以利用此7阶不变矩进行目标识别

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。
目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。
针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法的位置更新公式作了改进,即用当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置,并将之用于熵阈值图像分割中。
仿真实验表明,该算法可以快速稳定地获得一幅图像的最佳分割阈值。
仿真结果显示,该方法对车牌分割具有较好的功能。
专业论文，为广大做毕设同学提供资源

这个小工具用于在裁剪图像部分区域时记录坐标。
相信誉AdaBoost算法进行人脸检测的同志们一定对于一开始收集、裁剪物体样本的过程记忆犹新，那是一个纯体力活儿。
有了这个小工具，可以极大的加快进程。
不搞目标识别的同志们也可以来试试，很好玩的！用鼠标在图上圈定区域，按空格可记录坐标，按回车处理下一图。

1、数据集图片一共1316张，未做数据增强，标签格式有两种，分别为voc格式(xml文件)和yolo格式(txt文件)，下载后需要做数据增强的，可以私信我。
2、数据集亲身收集、爬取，亲手标注，质量还不错。
3、该数据集属于目标检测数据集，可以筛选出制作分类数据集。
备注：使用过程有问题可以私信我

提出一种利用FPGA实现Hadamard变换光谱仪光谱复原算法的方案。
利用具备数字信号处理功能的FPGA对Hadamard编码图像,可以快速地进行Hadamard逆变换并得到复原图像。
根据复原图像可以晓得被测目标在各个波段的信息从而获得光谱曲线。
实验表明，利用FPGA来完成该型光谱仪的光谱复原可以得到清晰的复原图像和单点光谱曲线，并且与软件得到的处理结果基本相同。
该方案可以用于该型光谱仪的实时光谱复原以及基于光谱特征的目标识别领域。

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。