ENVI遥感图像处理教程系列，包括：辐射校正、图像增强、感兴趣目标及对象提取、特征提取与选择、图像去噪等。

机器视觉入门经典，深入浅出，有理论，有代码，非常适合入门者。

主成分分析(PrincipleComponentAnalysis,PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。
有关主成分分析法的例子，步骤，和代码，希望对大家有帮助

很好的利用小波矩实现的特征提取方法，供大家借鉴下

能够提取多方向多尺度的Gabor特征，Gabor特征可用于人脸识别，表情识别，代码中可以对方向和尺度信息进行修改，该代码清晰，容易理解

本算法是BRISK特征提取进而特征描述完成图像配准的MATLAB代码

文档包括两个分别是OpenSmile官方英文文档，另外一个是语音特征提取的原理及计算方法。
文档一名称：openSMILE-book-latest，文档二名称：Real-timeSpeechandMusicClassificationbyLargeAudioFeatureSpaceExtraction

一款不错的目标特征提取的程序，由于MATLAB简单易学，所以此程序比较简单易懂，便于特征提取实用

本程序中集成了字符识别中常用的逐点特征、垂直特征、十三点特征以及Gabor特征等常用特征的提取，识别过程中采用svm进行训练和识别；
Gabor特征提取主要是提取了0、45、90、135四个方向的Gabor图像的纹理特征。

图像处理中，纹理特征的提取部分代码如下//计算纹理特征voidCTextureDlg::OnBtnComputeTexture(){ doubledEnergy =0.0; doubledEntropy =0.0; doubledInertiaQuadrature=0.0; doubledLocalCalm =0.0; doubledCorrelation =0.0; doubledEnergy1 =0.0; doubledEntropy1 =0.0; doubledInertiaQuadrature1=0.0; doubledLocalCalm1 =0.0; doubledCorrelation1 =0.0; unsignedchar**arLocalImage; arLocalImage=cmatrix(0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1,0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1); introlltimeH=m_grayShow.ImageHeight/m_grayShow.FilterWindowWidth; introlltimeW=m_grayShow.ImageWidth/m_grayShow.FilterWindowWidth; inti,j; intp,q; //将图像分成若干个窗口，计算其纹理均值 for(i=0;i＜rolltimeH;i++) { for(j=0;j＜rolltimeW;j++) { //首先赋值给子窗口 for(p=0;p＜m_grayShow.FilterWindowWidth;p++) { for(q=0;q＜m_grayShow.FilterWindowWidth;q++) { arLocalImage[p][q]=m_grayShow.ImageArray[i*m_grayShow.FilterWindowWidth+p][j*m_grayShow.FilterWindowWidth+q]; } } m_grayShow.ComputeMatrix(arLocalImage,m_grayShow.FilterWindowWidth); m_grayShow.ComputeFeature(dEnergy1,dEntropy1,dInertiaQuadrature1,dCorrelation1,dLocalCalm1,m_grayShow.PMatrixH,m_grayShow.GrayLayerNum); dEnergy+=dEnergy1; dEntropy+=dEntropy1; dInertiaQuadrature+=dInertiaQuadrature1; dCorrelation+=dCorrelation1; dLocalCalm+=dLocalCalm1; } } dEnergy/=(rolltimeH*rolltimeW); dEntropy/=(rolltimeH*rolltimeW); dInertiaQuadrature/=(rolltimeH*rolltimeW); dCorrelation/=(rolltimeH*rolltimeW); dLocalCalm/=(rolltimeH*rolltimeW); m_dEnergy =dEnergy; m_dEntropy =dEntropy; m_dInertiaQuadrature=dInertiaQuadrature; m_dCorrelation =dCorrelation; m_dLocalCalm =dLocalCalm; UpdateData(false);}

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。