目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析
2023/12/23 18:13:56
13.62MB
1
VS2010环境下运行。
包含多种计算机图像学的基本算法：DDA画线，Bresenhen算法，画圆，画多边形，Cohen-Sutherland裁剪算法，Liang-Barsky裁剪算法，扫描线填充算法，三次样条曲线，Bezier曲线，三次B样条曲线，二维图形变换（平移，缩放，旋转），Z-buffer消隐。
欢迎下载^^
包含多种计算机图像学的基本算法：DDA画线，Bresenhen算法，画圆，画多边形，Cohen-Sutherland裁剪算法，Liang-Barsky裁剪算法，扫描线填充算法，三次样条曲线，Bezier曲线，三次B样条曲线，二维图形变换（平移，缩放，旋转），Z-buffer消隐。
欢迎下载^^
2023/12/23 11:03:07
39.94MB
1
虽然均值哈希更简单且更快速，但是在比较上更死板、僵硬。
它可能产生错误的漏洞，如果有一个伽马校正或颜色直方图被用于到图像。
这是因为颜色沿着一个非线性标尺-改变其中“平均值”的位置，并因此改变哪些高于/低于平均值的比特数。
一个更健壮的算法叫pHash，(我使用的是自己改进后的算法，但概念是一样的)pHash的做法是将均值的方法发挥到极致。
使用离散余弦变换(DCT)降低频率。
它可能产生错误的漏洞，如果有一个伽马校正或颜色直方图被用于到图像。
这是因为颜色沿着一个非线性标尺-改变其中“平均值”的位置，并因此改变哪些高于/低于平均值的比特数。
一个更健壮的算法叫pHash，(我使用的是自己改进后的算法，但概念是一样的)pHash的做法是将均值的方法发挥到极致。
使用离散余弦变换(DCT)降低频率。
2023/12/22 0:38:36
8KB
1
：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法
2023/12/21 8:25:57
607KB
1
1.先采集摄像头视频，对每一帧图像进行处理。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
2023/12/19 20:27:47
32.63MB
1
小波变换系数等值线图时间序列（TimeSeries）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；
频域分析（如Fourier变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；
频域分析（如Fourier变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。
2023/12/18 21:16:17
530KB
1
《高频功率电子学》直流-直流变换部分，一本经典的开关电源论著，理论分析、公式推导详尽，虽然出版较早，仍不失其指导意义。
2023/12/17 1:23:53
7.46MB
1
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
15KB