基于机器视觉的加工控制过程中，对工件上待加工点的定位是关键，其难点在于构建一种形状描述方法，既要能实现形状匹配，又要能完成定位，且满足加工过程中的精度和实时性要求。
为处理上述问题，提出了一种基于多边形拟合的形状匹配和定位算法。
该方法针对平面二维(2D)轮廓，通过对轮廓进行多边形拟合，获取轮廓上关键点，然后构建形状描述子用于形状匹配，再利用这些关键点坐标进行定位计算，获得模板轮廓到目标轮廓的变换关系。
结果表明，通过运用所提出的旋转不变性形状描述算法，可获得高精度、高实时性的形状匹配和定位算法。
为处理上述问题，提出了一种基于多边形拟合的形状匹配和定位算法。
该方法针对平面二维(2D)轮廓，通过对轮廓进行多边形拟合，获取轮廓上关键点，然后构建形状描述子用于形状匹配，再利用这些关键点坐标进行定位计算，获得模板轮廓到目标轮廓的变换关系。
结果表明，通过运用所提出的旋转不变性形状描述算法，可获得高精度、高实时性的形状匹配和定位算法。
2016/1/8 12:10:09
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RH炼钢工艺中，控制钢水液面高度目前仍采用人工目测的方法，该方法存在一定的缺陷与不准确性。
因而本文提出一种钢水液面精确定位算法，该算法采用数字图像处理技术，对图像边缘检测算子进行深入研究，引用一种改进型Sobel算子——8模板各向同性Sobel算子，它能够检测出8个方向的边缘，接着采用霍夫变换、曲线拟合对边缘做优化处理，以此检测出钢水液面的位置。
实验研究表明，该算法能够准确检测出钢水液面的位置，为RH炼钢工艺的自动化发展提供重要的理论依据。
因而本文提出一种钢水液面精确定位算法，该算法采用数字图像处理技术，对图像边缘检测算子进行深入研究，引用一种改进型Sobel算子——8模板各向同性Sobel算子，它能够检测出8个方向的边缘，接着采用霍夫变换、曲线拟合对边缘做优化处理，以此检测出钢水液面的位置。
实验研究表明，该算法能够准确检测出钢水液面的位置，为RH炼钢工艺的自动化发展提供重要的理论依据。
2015/11/8 6:39:06
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BP神经网络的仿真，能够拟合各种函数，支持梯度下降法和LM两种训练算法。
所有代码本人编写，没有使用matlab自带的函数，是学习的最佳范本。
所有代码本人编写，没有使用matlab自带的函数，是学习的最佳范本。
2017/1/4 12:39:27
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在Windows下使用QT+Halcon实如今图像拟合源码，此为工程源码，可以在Qt5.9.1上调用Halcon的算法来拟合圆形。
2021/8/3 19:58:07
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对于研一同学，数值计算的编程大作业是不可避免的一项任务。
本资源包含以下6个大作业的具体数学原理、实验结论和matlab程序，每一步matlab程序本人都尽做大程度进行标注，不懂的地方可以私信我实验一：利用拉格朗日的插值多项式的振荡景象（等距节点、随机节点、分段二次插值、切比雪夫多项式零点）实验二：最小二乘曲线拟合（直线、抛物线进行最小二乘拟合及验证）实验三：数值积分（变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森、龙贝格法）实验四：线性方程组数值求解（Cholesky分解、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）实验五：非线性方程求根（二分法、Newton法、弦截法）实验六：常微分初值问题数值解法（改进欧拉法、经典四阶龙格库塔法）
本资源包含以下6个大作业的具体数学原理、实验结论和matlab程序，每一步matlab程序本人都尽做大程度进行标注，不懂的地方可以私信我实验一：利用拉格朗日的插值多项式的振荡景象（等距节点、随机节点、分段二次插值、切比雪夫多项式零点）实验二：最小二乘曲线拟合（直线、抛物线进行最小二乘拟合及验证）实验三：数值积分（变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森、龙贝格法）实验四：线性方程组数值求解（Cholesky分解、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）实验五：非线性方程求根（二分法、Newton法、弦截法）实验六：常微分初值问题数值解法（改进欧拉法、经典四阶龙格库塔法）
2020/6/10 11:04:34
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视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。
棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先，通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。
。
），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。
首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外，需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次，水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。
第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。
棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先，通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。
。
），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。
首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外，需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次，水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。
第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。
2017/7/15 20:54:57
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《Python数学实验与建模》以Python软件为基础,详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现,内容涉及高等数学、工程数学中的相关数学实验、数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析、MonteCarlo模拟、智能算法、时间序列分析、支持向量机、图像处理等内容,既有对算法数学原理的详述,又有案例和配套的Python程序.《Python数学实验与建模》含有Python快速入门基础,可以帮助Python零基础的读者快速掌握Python语言.但对于没有其他任何编程语言基础的读者,建议参考一些愈加具体的Python相关书籍.
2016/7/14 2:07:43
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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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