libviso不断以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
2017/4/15 20:08:32
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此文档是小编使用传统方法，对图像进行sobel算子、灰度化、形状学腐蚀膨胀、矩形框标记进行目标识别的原始代码（可以正常运行），适用于图像处理基础，很好的理解传统目标检测流程。
2020/5/9 11:02:16
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空域加强、频域加强、图像锐化支持阈值滤波、均值滤波、中值滤波Kirsch算子、Laplace算子、Prewitt算子、Roberts算子、Sobel算子、Butterworth高通滤波、Butterworth低通滤波、模板滤波等算法
2019/11/19 18:15:44
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为应用matlab进行图像处理实验的小部分代码，这部分代码非常简单，仅需直接调用内置函数即可完成，所以做成简单整理算是分享啦
2015/1/12 20:20:27
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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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