我看过很多Youtube视频，展示了使用openCV和Unity的人们，但还没有发现许多包含演示源代码的实际玩法和学习内容。
所以我编写了基于shimatopenCV的openCVSharp包装器的Unity演示程序。
在演示中，用户可以选择感兴味的区域通过openCV的CAMshift算法进行跟踪。
代码是开源的。
我希望人们可以使用它来学习Unity的openCV，甚至可以建议改进我的实现。
所以我编写了基于shimatopenCV的openCVSharp包装器的Unity演示程序。
在演示中，用户可以选择感兴味的区域通过openCV的CAMshift算法进行跟踪。
代码是开源的。
我希望人们可以使用它来学习Unity的openCV，甚至可以建议改进我的实现。
2023/3/9 18:17:40
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一个可选定roi区域拍照的程序文本代码以及用其创作的手部样本1000份，只需在一块白色的背景前设置ROI，即可利用摄像头将输入设备的视频分成大量可用于分类器、神经网络训练的手势图片。
2023/3/8 6:29:44
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针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问题，提出了一种基于白光ＬＥＤ的可见光室内定位方法。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
2023/3/7 22:24:18
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针对弱小目标的检测跟踪问题,提出了一种基于序列检验和Viterbi的检测前跟踪算法;将雷达扫描区域进行划分后,在方位-距离-多普勒平面内联合处理回波信号,为了搜集目标驻留时间内的散射能量,可以通过Viterbi算法搜索连续扫描时允许的目标转移状态,最后通过序列检测做出判决;序列检验可以解决目标检测过程中时延较大的问题,Viterbi算法用来获取检测统计量及目标的轨迹;仿真结果表明,该算法对高速运动的目标具有良好的检测与跟踪功能。
2023/3/7 9:33:32
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与城市峡谷中的全球定位系统（GPS）定位类似，在卫星可见度有限的情况下进行快速成功的姿态确定非常重要。
对于陆地车辆，可以将可能的姿态候选者视为球形区域，以参考天线为中心，以基线为半径。
这提供了重要的约束条件，在卫星接收较差的情况下，可以利用该约束条件来提高GPS单频和单历元姿态确定的可靠性。
首先，我们将球形区域约束完全整合到模糊度分辨率的估计过程中，而不是在验证过程中。
结合坐标域搜索和歧义域搜索，可以开发固定歧义目标函数的全局最小化器。
该方案还提高了浮点模糊度解的精度，从而避免了搜索停止的问题。
通过一些实验测试，使用模拟和实际GPS数据在城市环境中分析了新的歧义解决方法的功能。
实验结果表明，该新提出的方法可以利用先验球形区域知识来提高困难环境中歧义解决的可靠性。
对于陆地车辆，可以将可能的姿态候选者视为球形区域，以参考天线为中心，以基线为半径。
这提供了重要的约束条件，在卫星接收较差的情况下，可以利用该约束条件来提高GPS单频和单历元姿态确定的可靠性。
首先，我们将球形区域约束完全整合到模糊度分辨率的估计过程中，而不是在验证过程中。
结合坐标域搜索和歧义域搜索，可以开发固定歧义目标函数的全局最小化器。
该方案还提高了浮点模糊度解的精度，从而避免了搜索停止的问题。
通过一些实验测试，使用模拟和实际GPS数据在城市环境中分析了新的歧义解决方法的功能。
实验结果表明，该新提出的方法可以利用先验球形区域知识来提高困难环境中歧义解决的可靠性。
2023/3/5 16:39:09
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针对图像拼接过程中，缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题，提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法，采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法处理了拼接线问题。
2023/3/5 10:16:02
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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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