数字图像处理（DIA）相关实验，包括matlab的源代码、效果图与论文等参考资料。
任务描述：1. 给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系；
2. 基于上述初步匹配结果，实现spatialcoding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配；
3. 将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分。
任务描述：1. 给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系；
2. 基于上述初步匹配结果，实现spatialcoding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配；
3. 将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分。
2023/8/17 20:37:32
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深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，也就是摄像头上面。
当然也可以用于雷达的数据处理，但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。
当然也可以用于雷达的数据处理，但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。
2023/8/17 18:22:02
10.24MB
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结合图像处理技术和概率数据关联（PDA）运动模型，我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
2023/8/17 17:44:48
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一维码生成BarcodeLib.dll和zxing.dll生成条形码和二维码，条码应用，与大家分享。
BarcodeLib.dll一维条码库支持以下条码格式。
ZXing(ZebraCrossing)是一个开源的，支持多种格式的条形码图像处理库，。
使用该类库可以方便地实现二维码图像的生成和解析。
BarcodeLib.dll一维条码库支持以下条码格式。
ZXing(ZebraCrossing)是一个开源的，支持多种格式的条形码图像处理库，。
使用该类库可以方便地实现二维码图像的生成和解析。
2023/8/17 2:53:17
194KB
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《MATLAB数字图像处理实战》深入浅出地介绍了数字图像基础和MATLAB数字图像处理的新功能及其应用案例，同时还结合作者科研、教学的经验，对数字图像处理的学习、思维、方法和技巧进行了总结与点拨。
本资源为此书中例题的源程序。
"＞《MATLAB数字图像处理实战》深入浅出地介绍了数字图像基础和MATLAB数字图像处理的新功能及其应用案例，同时还结合作者科研、教学的经验，对数字图像处理的学习、思维、方法和技巧进行了总结与点拨。
本资源为此书中例题的[更多]
本资源为此书中例题的源程序。
"＞《MATLAB数字图像处理实战》深入浅出地介绍了数字图像基础和MATLAB数字图像处理的新功能及其应用案例，同时还结合作者科研、教学的经验，对数字图像处理的学习、思维、方法和技巧进行了总结与点拨。
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2023/8/14 11:08:32
34.38MB
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如果下载时，名字是fp.php，请将名字后缀名修改为.pdf即可特征提取与图像处理第三版，英文版。
目前可下载到的一般是第二版，扫描版第三版修正了一些错误，并添加了新的内容此文档非扫描版，可复制
目前可下载到的一般是第二版，扫描版第三版修正了一些错误，并添加了新的内容此文档非扫描版，可复制
2023/8/14 1:48:36
24.67MB
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该程序是一个matlabGUI程序，打开.m文件可以运行GUI后，按照GUI界面降低分辨率，添加库便可以识别，方便大家学习，交流
2023/8/13 21:07:01
10.31MB
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这里边包含有C#基本知识，窗体开发，常用控件，多窗体开发，对话框，图形设计，图像处理，ADO数据库，ASP等详细例子代码。
2023/8/13 15:37:04
2.65MB
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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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