源码可以进行海量图像检索，采用GIST算法提取图像特征，欧式距离进行相似性度量，最后返回前20幅相似图像，有完整的GUI界面和完整的图像库。
使用者要注意：初试的输入图像的根目录根据需要调整。
使用者要注意：初试的输入图像的根目录根据需要调整。
2024/4/26 15:19:41
15.1MB
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这是一个提取图像的HSV特征的代码，使用matlab写的m文件，里面有具体的使用说明及测试图像，用户下载后可以直接运行。
2024/4/26 14:20:41
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泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.
2024/4/25 11:37:07
866KB
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openstack镜像链接：https://pan.baidu.com/s/1UpBWw-vYyESawuLDYcZuwA提取码：ipzc
2024/4/25 7:15:07
273.11MB
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传统的全景图像拼接算法，多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配算子的方式，对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像
2024/4/24 5:45:47
1.24MB
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电极与皮肤间接触所导致的不适感,是穿戴式心电信号测量系统实际应用中的常见问题。
设计了一种非接触心电信号测量系统。
采用印刷电路板制作的测量电极,借助电容耦合测量位移电流的方式获取心电信号。
采用反接二极管提供测量所需的高阻值偏置电阻,结合高输入阻抗仪表放大器,制作了测量电极信号提取电路。
测量系统由两个测量电极与一个直接与测量电路地相连的参考电极组成。
选择金属铝板、导电纤维和导电橡胶作为参考电极,实验研究了共模干扰抑制性能与参考电极接触阻抗之间的量化关系。
将主元分析与奇异谱分析相结合,提出了一种心电信号处理算法。
实验结果表明,该系统可在棉质线衣外侧有效获得满意的心电信号。
设计了一种非接触心电信号测量系统。
采用印刷电路板制作的测量电极,借助电容耦合测量位移电流的方式获取心电信号。
采用反接二极管提供测量所需的高阻值偏置电阻,结合高输入阻抗仪表放大器,制作了测量电极信号提取电路。
测量系统由两个测量电极与一个直接与测量电路地相连的参考电极组成。
选择金属铝板、导电纤维和导电橡胶作为参考电极,实验研究了共模干扰抑制性能与参考电极接触阻抗之间的量化关系。
将主元分析与奇异谱分析相结合,提出了一种心电信号处理算法。
实验结果表明,该系统可在棉质线衣外侧有效获得满意的心电信号。
2024/4/23 20:21:24
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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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