随着WIFI技术的发展,其成熟的技术被广泛应用于日常生活所必须的智能手机及电脑上。
支持WIFI功能的电子设备的普及,使得可接入WIFI网络的嵌入式设备已然成为了人们关注的热点,本设计以内嵌Cortex-M3内核的STM32微处理器芯片为核心,在无操作系统的情况下,实现了无线视频的传输,全体设计具有体积小、低功耗和成本低的优点。
基于WIFI技术的视频传输,采用无线的方式将采集到的图像数据以一定的帧率传输到电脑终端,并在电脑终端实时显示现场视频。
与有线传输方式相比,WIFI技术的应用相对比较普及,并且组网方便,具有较好的移动性和扩展性。
本文在研究了WIFI技术基础及组网结构的基础上进行了软硬件的设计。
硬件部分根据STM32的特点设计了所需的外围电路,利用CMOS摄像头OV2640进行视频图像的采集,WIFI传输电路是由一款支持IEEE802.11g/b标准的无线芯片Marvell88W8686实现,

基于opencv的视频图像靠山差分算法例子

对High-SpeedTrackingwithKernelizedCorrelationFilters（KCF）作者的C++多尺度目标跟踪代码稍作修改，设置好初始化目标框参数、视频图像路径以及配置好opencv2411后，经调试可以VS2012上运转

本文设计了一种基于支持向量机（SVM）的运动目标识别算法，以对运动目标进行准确的识别和分类。
鉴于支持向量机在小样本，非线性和高维模式识别方面的优势，构造了一种基于支持向量机的分类器。
利用形状特征构成的特征向量分类样本对支持向量机进行训练和分类，结合支持向量机和二叉决策树构成多分类器。
对象特征向量用作SVM的输入，我们将使用分类器对检测到的运动对象进行分类。
实验结果表明，该算法能够准确识别和分类视频图像中的不同对象。

《视频图像运动目标分析》对视频图像运动目标分析中目标检测、分类、跟踪、识别、场景理解等技术的最新研究进展进行了分析，次要包括可见光、红外等传感器在各种条件下的背景建模与目标检测、运动目标跟踪方法以及摄像机系统控制、目标交接与多机协同等技术。
,《视频图像运动目标分析》适合从事相关工作的人员作为参考书使用，也可作为大专院校高年级本科生和研究生的学习教材。

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第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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基于VIP_BoardBig的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0这是一款绝对完善的视频图像处理的开发板配套的资源，详细的配套光盘，我会在我博客里放出来：基于FPGA的图像边缘检测系统

视频图像处理使用，malab图像图片降噪Demo，可以下载后看一眼。

GA/T1399-2017公安视频图像分析零碎（PDF完整版）-----GA/T1399.1-2017公安视频图像分析零碎第1部分：通用技术要求.pdf-----GA/T1399.2-2017公安视频图像分析零碎第2部分:视频图像内容分析及描述技术要求.pdf

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。