《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

基于stm32电子秤设计，应变片加ad转换得到物体的重量，触摸屏直接输入物体的单价，stm32内部自行运算，使用的是pid提高精度

“AR+GPS定位”包带来了定位3D物体的能力现实世界的地理位置通过他们的GPS坐标使用Unity和增强现实。
它同时支持Unity的“AR基础”和“Vuforia”。
最新版本已经测试使用。

主要模拟Unity开发VR手柄发射射线拖拽物体时候的曲线效果。
BezierCurve的应用，也作为VR瞬移时候抛物线的实现参考。

三维重建，将不同视角的多张图片处理成物体三维信息的方法，简明易懂。
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实现效果：http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html如何在你的电脑上运行这个程序？1，它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能，具体安装信息请见：http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html，当你配置好cvblobslib之后，你可以用这一的程序进行测试：http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar2，视频中两个摄像头之间的距离是6cm，你可以根据你摄像头的型号，来选择合适的距离来达到最好的效果。
3，在进行测距之前，首先需要对摄像头进行标定，那么如何标定呢？在stdafx.h中把"#defineCALIBRATION0"改成“#defineCALIBRATION1”表示进行标定，标定之后，你就可以在工程目录下的"CalibFile"文件夹中得到标定信息的文件。
如果标定效果还不错，你就可以吧"#defineCALIBRATION"改成0，以后就不需要再标定，直接使用上一次的标定信息。
你还需要把"#defineANALYSIS_MODE1"这行代码放到stdafx.h中。
4，视频中使用的是10*7的棋牌格，共摄录40帧来计算摄像头的各种参数，如果你像使用其他棋盘格，可以在"StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。
5，如果你无法打开摄像头，可以在"StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。
6，Aboutcomputingdistance:itinterpolatestherelationshipbetweendepth-valueandreal-distancetothirddegreepolynomial.Soiusedexcelfile"interpolation"forinterpolationtofindk1tok4,youshouldfindyourownvalueoftheseparameters.7，你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块，从而来得到更好的视差图。
8，在目录下的”distance“文件夹中，有计算距离信息的matlab代码。
9，如果你想了解基本的理论，可以看一下这个文档和代码（视频里的代码其实就是根据这个代码改的）：http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf视频中环境：vs2008，opencv2.1

本文提出谱衍射干涉的计算模拟方法.着重讨论了谱为几何图案时的干涉现象,得到干涉场强正比于物体沿图案路径的线积分.根据实验观察用二次位相函数来近似模拟酒精灯火焰的位相延迟,相应计算了几种特殊谱分布的衍射干涉强度分布,得到与实验相一致的结果.本文还讨论了几种特殊谱衍射干涉的特点,得到了一些结论.

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SIFT算法目前在军事、工业和民用方面都得到了不同程度的应用，其应用已经渗透了很多领域，典型的应用有物体识别、机器人定位与导航、图像拼接、三维建模、手势识别、视频跟踪、笔记鉴定、指纹与人脸识别、犯罪现场特征提取等。
PPT对SIFT算法进行详细地描述。

matlab中通过腐蚀与膨胀提取物体边缘，可直接下载使用。

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。