《MATLAB图像处理实例详解》对图像处理的基础概念做了必要交代，重点给出了MATLAB在图像处理各个环节中的实现方法，在讲解各个知识点时列举了丰富的实例，使得《MATLAB图像处理实例详解》应用性很强。
书中的实例程序完整，在基于MATLAB编程的图像处理应用和开发中有很高的实用价值。
《MATLAB图像处理实例详解》附带1张光盘，收录了《MATLAB图像处理实例详解》重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。
这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习《MATLAB图像处理实例详解》内容。
《MATLAB图像处理实例详解》共15章，分为3篇。
第1篇为MATLAB及图像基础，涵盖的内容有图像基础、MATLAB基础和MATLAB数字图像处理基础；
第2篇为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖的内容有数字图像的运算、数字图像增强技术、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和彩色图像处理；
第3篇为基于MATLAB的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形态学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和MATLAB图像处理综合实例。

查阅资料，自学STM32F4的RTC模块，完成RTC的配置；
查阅资料，学习STM32F4与LCD的接口设计，完成LCD液晶屏驱动程序的设计，将时间、日期、星期等日历信息显示在LCD上；
能进行正常的日期、时间、星期显示；
有校时、校分功能，可以使用按键校时、校分，也可以通过串口调试助手由主机传送时间参数进行校时、校分；
能进行整点报时并有闹钟功能，闹钟时间可以设置多个；
系统关机后时间能继续运行，下次开机时间应准确；
查阅资料，学习STM32F4内部温度传感器的配置，采集、计算片内温度并显示在LCD上；
其他功能，自由发挥扩展。

实训java中国象棋源码，分为客户端和服务端，不懂问我

给一张源图片，将其分为a.bmp,b.bmp,c.bmp，其中任意两张图片相加都得不到结果，只有三张相加，可得出源图像。

天文笔记本iPython笔记本展示了NumPy，matplotlib和我们的宇宙入门简短版本：确保已安装所有适当的依赖项，然后为您的平台运行适当的安装脚本。
Linux安装/构建所需的依赖项。
除Python和virtualenv之外的大多数依赖项都是通过安装脚本自动安装的。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.sh创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
经过全面测试的Xubuntu12.10的说明位于INSTALL-xubuntu-12.10中。
视窗安装所需的依赖项。
有关详情，请参见下文。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.bat以创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
Windows依赖关系（简单方法）在Windows中获取所有依赖关系的最简单方法是使用专门用于科学计算的Pyt

3d打印机经典跑分模型小船.stl

车牌识别分为车牌检测和车牌识别，车牌检测模型需要大量标注的车牌数据进行训练，提供数据集存在百度网盘，可以通过连接进行下载，已标注为VOC格式，可以直接拿来训练。

在计算机视觉领域，相机标定是一项至关重要的任务，它能够帮助我们校正图像畸变，获取相机的内在参数，从而实现精确的三维重建和物体定位。
Tsai的标定方法是一种早期提出的、广泛应用于相机标定的经典算法，由Richard Tsai在1987年提出。
本篇文章将深入探讨Tsai的相机标定方法及其在Matlab环境下的实现。
我们来理解Tsai的相机标定理论基础。
该方法基于多视图几何，通过一组已知坐标点（通常是在平面棋盘格上的特征点）在图像中的投影，来求解相机的内在参数矩阵和外在参数矩阵。
内在参数包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，而外在参数则表示相机相对于标定板的位姿。
Tsai的标定流程主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：拍摄多张包含标定板的图片，确保标定板在不同角度和位置出现，以获取丰富的视图信息。
2. 特征检测：在每张图片中检测并提取标定板的角点，常用的方法有角点检测算法，如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测。
3. 建立世界坐标与像素坐标的对应关系：将标定板角点在世界坐标系中的位置与在图像中的像素坐标对应起来。
4. 线性化问题：通过极几何约束，将非线性问题线性化，可以使用高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt法进行迭代优化。
5. 求解参数：求解内在参数矩阵K和外在参数矩阵R、t，其中R表示旋转矩阵，t表示平移向量。
6. 校正与验证：利用求得的参数对图像进行畸变校正，并通过重投影误差来评估标定结果的准确性。
在Matlab环境下实现Tsai的标定方法，可以充分利用其强大的数学计算能力和可视化功能。
需要编写代码来完成上述的数据采集和特征检测。
然后，利用内置的优化工具箱进行参数估计。
可以绘制图像和标定板的重投影误差，以直观地查看标定效果。
在提供的压缩包文件e19bb35c303d499aa5c2568a73f0a35f中，可能包含了实现上述过程的Matlab源代码。
代码可能分为几个部分，包括角点检测、标定板坐标匹配、线性化优化以及参数解算等模块。
用户可以通过阅读和运行这些代码，理解Tsai标定方法的工作原理，并将其应用到自己的项目中。
Tsai的相机标定方法是计算机视觉中的一个经典算法，它通过解决非线性优化问题，实现了相机参数的有效估计。
在Matlab环境下，我们可以方便地实现这一算法，对相机进行标定，为后续的视觉应用提供准确的先验信息。
对于初学者来说，理解和实践这个方法，不仅可以加深对计算机视觉原理的理解，也能提高编程和调试能力。

PHP 5.2 标准课程高级投票系统开发实例-系统分析

《电除尘、电除尘配电间抹灰工程技术交底》文档主要涵盖了抹灰工程在施工过程中的关键技术和质量要求，旨在确保工程的顺利完成和高质量标准。
以下是文档内容的详细解析：1. **作业条件**： - 在抹灰前，需确保门窗框定位正确，固定牢固，同时清理基层表面的油渍、灰尘等。
- 封堵脚手眼和废弃孔洞时，要先清理杂物，保持湿润后再进行封堵。
- 外墙抹灰前，需搭建安全的外架，减少抹灰接茬，保证抹灰面平整。
- 对整体建筑进行垂直和平整度检查，设置抹灰层控制线，作为抹灰依据。
2. **技术关键要求**： - 在不同材料基体交接处，要采取防止开裂的加强措施，如加设加强网，搭接宽度不小于100mm。
- 使用外加剂的砂浆，需符合设计或相关规定。
3. **质量关键要求**： - 防止出现空鼓、开裂、脱落，要求基体表面清洁，潮湿，光滑表面凿毛，控制各抹灰层厚度，大面积抹灰分格，加强成品养护。
- 确保台、雨棚等部位的水平和垂直方向一致性，抹灰前拉通线找平找正。
- 保证抹灰面平整，阴角方正垂直，墙面阴角需做水泥砂浆墙护角。
4. **其他关键要求**： - 为减少因砂浆内外收缩差异导致的开裂和脱落，应尽量减小抹灰厚度，若必须增加，应采取挂铁丝网等加强措施。
- 孔洞、槽、盒周围抹灰应平整，背后抹灰也需平整。
5. **工艺流程**： - 包括墙面基层处理、浇水潮湿，堵缝、孔洞处理，找垂直、套方，抹灰饼、充筋，底层灰和中层灰的抹灰，预留孔洞等的修整，面层灰的抹涂，滴水线的制作，以及养护等步骤。
6. **操作工艺**： - 描述了每一步的具体操作，如清理墙面，吊垂直找规矩，抹灰的层次控制，孔洞的修整，面层灰的处理，滴水线的制作，以及养护时间等。
7. **质量要求**： - 主控工程要求基层处理干净，抹灰材料合格，抹灰层无脱层、空鼓、裂缝等问题。
- 一般工程要求抹灰表面光滑，厚度合规，分格缝设置合理。
8. **成品保护**： - 对已完成的抹灰工程进行隔离保护，定期养护，避免碰撞和污染。
总结起来，这份文档详细介绍了电除尘、电除尘配电间抹灰工程的全过程，包括施工前的准备、施工过程中的技术要求、质量标准以及成品保护措施，为施工人员提供了全面的技术指导。

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。