这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊
2023/6/11 5:52:45
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一、课题题目基于MATLAB的虫害检测系统二、课题背景介绍中国为农业大国，因此在农业病虫害防治等方面积累了丰富的经验，但在实际工作过程中也存在许多问题。
如过于依赖传统经验，对突如而来的新型病虫害问题研究不够到位，如由于判断者主观上面的一些模糊，而带来整个病害的误判，并且不同的地区，由于病虫害的多样性以及一般的病虫害，其中大多数是由多种害虫和多种病原体的入侵引起的。
对于国外来说，农业病虫害也是他们所遇到的一个大问题，如苹果来说，可分为有机苹果、无机苹果、新西兰苹果等类别，来分类进行病虫害识别。
如苹果黑星病、霉斑病、火疫病、苹果蚜虫、苹果木虱、苹果蠢蛾等等。
无论是国外还是国内病虫与病虫之间的组合，加上原有病虫的种类就非常的多，因此，病虫之间所有的组合的可能就非常的大，而这些都需要人工记住并且熟悉此种虫害的类别、在叶片上所呈现的图像是什么，这对于人工来说十分的困难，费时费力，而且不利于普遍推广。
目前，病虫害的防治存在诸多问题，如总是使用化学农药来控制农业病虫害的频繁发生，尽管其特点是快速，有效，灵活，但由于应用数量的增加，农业成本有所提高，抗虫性也有所提高很难知道哪些病虫害是由不同的病虫害引起的。
因此，对于计算机视觉的病虫害图像识别技术的研究与应用推广迫在眉睫，怎样在农业生产中应用信息技术，如何提高农业自动化水平是当前的研究方向。
如过于依赖传统经验，对突如而来的新型病虫害问题研究不够到位，如由于判断者主观上面的一些模糊，而带来整个病害的误判，并且不同的地区，由于病虫害的多样性以及一般的病虫害，其中大多数是由多种害虫和多种病原体的入侵引起的。
对于国外来说，农业病虫害也是他们所遇到的一个大问题，如苹果来说，可分为有机苹果、无机苹果、新西兰苹果等类别，来分类进行病虫害识别。
如苹果黑星病、霉斑病、火疫病、苹果蚜虫、苹果木虱、苹果蠢蛾等等。
无论是国外还是国内病虫与病虫之间的组合，加上原有病虫的种类就非常的多，因此，病虫之间所有的组合的可能就非常的大，而这些都需要人工记住并且熟悉此种虫害的类别、在叶片上所呈现的图像是什么，这对于人工来说十分的困难，费时费力，而且不利于普遍推广。
目前，病虫害的防治存在诸多问题，如总是使用化学农药来控制农业病虫害的频繁发生，尽管其特点是快速，有效，灵活，但由于应用数量的增加，农业成本有所提高，抗虫性也有所提高很难知道哪些病虫害是由不同的病虫害引起的。
因此，对于计算机视觉的病虫害图像识别技术的研究与应用推广迫在眉睫，怎样在农业生产中应用信息技术，如何提高农业自动化水平是当前的研究方向。
2023/6/8 22:42:40
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当今世界科技日新月异，在神州探月，蛟龙探海妇孺皆知的今天，当一个个曾经遥不可及的梦想在我们身边悄悄演变成现实，人工智能亦早已应运而生，为人类创造了巨大的经济和社会效益。
其中，图像处理技术是该系统的一个重要组成部分，对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此，本文以数字图像为载体，研究基于形态学的图像分割技术，并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，同时进行算法实验说明；
最后研究了基于形态学变换的分割技术，并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。
其中，图像处理技术是该系统的一个重要组成部分，对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此，本文以数字图像为载体，研究基于形态学的图像分割技术，并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，同时进行算法实验说明；
最后研究了基于形态学变换的分割技术，并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。
2023/6/7 8:32:21
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一、课题题目基于MATLAB小波变换的图像融合系统二、课题背景介绍数字图像融合是一项最新发展起来的应用，对于数字图像处理和数字图像分析起着非常重要的重要。
虽然现阶段，对于图像处理和分析，PS和抠图软件发挥着某种作用，为很多人所认同和使用。
可以通过简单快捷的鼠标操作进行图像旋转、抠图等。
但由于实际是手工操作，一般显得单一，且误差较大。
因此，非常迫切地希望找到另外一种行得通的方式成为必然。
该项设计主要将两幅三幅或者多幅的数字图像融合。
这些图像由于使用不同的设备拍摄而凸显的不一样的细节重点。
一经该系统融合后就可以凸显这幅图像的优点，也可以凸显另一幅图像的优点。
再者考虑到不相同模式的图像传感器的成像原理不一样。
所以工作波长也就不一样。
所以图像不同，那么它们包含的信息就不同。
经过小波变换的融合处理后，合成图像则可以更多方面更加具体地表达所感兴趣的对象。
基于这一特征，数学矩阵库wavelettransform的图像融合技术，已经大范围地应用于地图勘测信息处理、兵营管理系统、立体卫星地图、计算机视觉等领域中。
虽然现阶段，对于图像处理和分析，PS和抠图软件发挥着某种作用，为很多人所认同和使用。
可以通过简单快捷的鼠标操作进行图像旋转、抠图等。
但由于实际是手工操作，一般显得单一，且误差较大。
因此，非常迫切地希望找到另外一种行得通的方式成为必然。
该项设计主要将两幅三幅或者多幅的数字图像融合。
这些图像由于使用不同的设备拍摄而凸显的不一样的细节重点。
一经该系统融合后就可以凸显这幅图像的优点，也可以凸显另一幅图像的优点。
再者考虑到不相同模式的图像传感器的成像原理不一样。
所以工作波长也就不一样。
所以图像不同，那么它们包含的信息就不同。
经过小波变换的融合处理后，合成图像则可以更多方面更加具体地表达所感兴趣的对象。
基于这一特征，数学矩阵库wavelettransform的图像融合技术，已经大范围地应用于地图勘测信息处理、兵营管理系统、立体卫星地图、计算机视觉等领域中。
2023/6/6 6:41:35
2.67MB
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由于资源较大无法直接上传，所以上传至百度云，附件是下载地址和密码。
缺陷检测智能识别深度学习快速定位识别智能分类ViDi蓝色-特征检测使用ViDi蓝色在您的图像中执行功能检测和本地化。
它会自动找到所有寻找的零件。
ViDi红-异常检测使用ViDi红色识别图像中的异常和缺陷。
它将突出显示并评分任何类型的异常。
ViDi绿色-图像分类使用ViDi绿色在图像中执行对象和场景分类。
它会自动找到什么使每个类别可辨别。
ViDi|Deeplearning|ImageAnalysisSoftware-ViDiSystems-VisionSoftware基于深度学习的工业图像分析软件ViDi提供了第一个可用于深入学习的视觉软件，用于工业图像分析。
ViDiSuite是基于机器学习中最先进的算法集的现场测试，优化和可靠的软件解决方案。
它允许解决否则无法对机器视觉的检查和分类挑战进行编程。
缺陷检测智能识别深度学习快速定位识别智能分类ViDi蓝色-特征检测使用ViDi蓝色在您的图像中执行功能检测和本地化。
它会自动找到所有寻找的零件。
ViDi红-异常检测使用ViDi红色识别图像中的异常和缺陷。
它将突出显示并评分任何类型的异常。
ViDi绿色-图像分类使用ViDi绿色在图像中执行对象和场景分类。
它会自动找到什么使每个类别可辨别。
ViDi|Deeplearning|ImageAnalysisSoftware-ViDiSystems-VisionSoftware基于深度学习的工业图像分析软件ViDi提供了第一个可用于深入学习的视觉软件，用于工业图像分析。
ViDiSuite是基于机器学习中最先进的算法集的现场测试，优化和可靠的软件解决方案。
它允许解决否则无法对机器视觉的检查和分类挑战进行编程。
2023/6/5 2:29:57
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包含SLAM视觉里程计部分完整实现，使用数据集为TUM的RGB-D数据集。
主要包含计算并将相机位姿输出到文件的函数与匹配计算的相机位姿与地面真值的函数。
主要包含计算并将相机位姿输出到文件的函数与匹配计算的相机位姿与地面真值的函数。
2023/6/4 2:18:22
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欧洲机器视觉协会（EMVA）成立的由Awaiba与Basler牵头，主要的图像传感器与相机生产商均参与其中的EMVA1288标准工作组，建立的一个统一的适合MV行业的相机与图像传感器性能测试的国际标准。
2023/6/3 20:46:34
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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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