这里面的matlab代码是BOW的实现，里面有kmeans++的部分，模块化，易理解，稍微改动就可以用于处理自己的问题
2021/10/9 18:13:20
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图像到图像转换(I2I)的目的是在保留内容表示的同时将图像从源域传输到目标域。
I2I由于在图像合成、分割、风格转换、复原、姿势估计等计算机视觉和图像处理问题上的广泛应用，近年来受到越来越多的关注，并取得了巨大的进展。
I2I由于在图像合成、分割、风格转换、复原、姿势估计等计算机视觉和图像处理问题上的广泛应用，近年来受到越来越多的关注，并取得了巨大的进展。
2018/1/2 16:05:11
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乌镇指数全球人工智能发展报告（2017细分领域篇）1、三大细分领域的全球发展趋势对比2、人工智能的机器之眼——计算机视觉3、人与机器的沟通桥梁——自然言语处理4、智能驾驶的趋势与现状
2020/1/12 5:22:49
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本文档是经典论文Acompactalgorithmforrectificationofstereopairs的中文翻译，含有原文，程序。
压缩包里包含Fusiello极线校正的论文和他提供的Matlab极线校正程序。
输入rectifyImageE('Sport')即可演示demo，详见readme.txt文档若要使用自己的图片，请将图片放在\images目录下，参照范例格式命名（0为左，1为右），然后在\data文件夹放入符合格式的_cam（内参矩阵*外参矩阵）和_points文件（任意）。
-------------------双目立体视觉婚配等问题常常需要用到极线校正，使用校正后的图像可以提高婚配效率。
压缩包里包含Fusiello极线校正的论文和他提供的Matlab极线校正程序。
输入rectifyImageE('Sport')即可演示demo，详见readme.txt文档若要使用自己的图片，请将图片放在\images目录下，参照范例格式命名（0为左，1为右），然后在\data文件夹放入符合格式的_cam（内参矩阵*外参矩阵）和_points文件（任意）。
-------------------双目立体视觉婚配等问题常常需要用到极线校正，使用校正后的图像可以提高婚配效率。
2018/11/5 11:05:25
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由于Python语言的简约性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。
众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。
因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。
众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。
因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
2020/9/3 4:13:03
24.78MB
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本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
2021/3/18 10:35:03
9.13MB
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基于halcon+C#开发的视觉检测平台VisionAndMotionPro源码，版本v0.0.1.2，项目都是可以编译经过的
2021/10/8 16:10:17
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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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