正则表达式是用于字符串匹配的强大工具，它能够使用一套规则来匹配文本中的字符组合。
在JavaScript中，正则表达式的应用非常广泛，可用于字符串的搜索、替换、提取等操作。
关于正则表达式的基本语法和应用场景：1.字符串长度的计算可以考虑字符的字节大小。
中文字符属于双字节字符，每个字符长度记为2，ASCII字符每个长度计为1。
可以使用正则表达式配合String的扩展方法来实现。
2.匹配中文字符的正则表达式使用Unicode范围来指定，`\u4e00-\u9fa5`包括了绝大多数汉字字符。
3.匹配双字节字符时，可以使用`[^\x00-\xff]`，这可以匹配任何非ASCII字符。
4.匹配空行，可以使用正则表达式`\n[\s|]*\r`，这能够识别连续换行符之间的空白字符。
5.匹配HTML标签通常使用较为复杂的正则表达式，例如`/＜(.*)＞.*＜\/\1＞|＜(.*)\/＞/`，这能够匹配开始标签和自结束标签。
6.去除字符串首尾的空格，可以使用正则表达式`(^\s*)|(\s*$)`，这在JavaScript中通过扩展String原型的方式实现。
7.IP地址的匹配和转换可以通过正则表达式解析IP地址的各部分数字，并将其转换为一个数值，例如`functionIP2V(ip)`，该函数会将IP地址转换为数值形式。
8.正则表达式也可以用于提取URL中的文件名，例如`varip="**.***.**.***"`，之后使用`split`函数处理字符串。
9.去除字符串中重复字符可以使用正则表达式和后向引用的组合，但需要注意到顺序有要求的字符串可能不适用此方法。
10.匹配Email地址和网址URL的正则表达式也是常见的需求，它们通常包含复杂的规则和结构。
11.利用正则表达式限制网页表单中的文本框输入内容，如限制只能输入中文，可以使用`onkeyup`和`onbeforepaste`事件处理函数结合正则表达式。
正则表达式的能力并非无限，它有时可能无法准确匹配某些复杂的字符串模式，尤其是当字符串顺序对结果有影响时，例如在去重字符串中的重复字符时，可能会出现匹配不正确的情况。
在使用正则表达式时，需要注意以下几点：-某些正则表达式操作可以通过非正则表达式的方法简化实现，例如使用`split`函数代替复杂的正则表达式来处理IP地址。
-在应用正则表达式进行匹配时，需要对结果进行验证，尤其是正则表达式自身可能会有匹配不精确的情况。
-在应用正则表达式于生产环境之前，要进行充分的测试，保证其正确性。
通过上述的知识点，可以看出正则表达式在JavaScript编程中发挥着至关重要的作用。
掌握其使用和技巧对于开发人员来说是非常重要的。
无论是在字符串处理、表单验证还是数据提取等场景，合理有效地使用正则表达式可以大大提高编程效率和代码质量。

浅墨出品，零资源分下载，分享精神至上~运行可以看到两幅图中的SURF特征点检测效果，为稍后将放出的特征点匹配做准备~程序的核心部分为OpenCV中的SurfFeatureDetector类和SurfDescriptorExtractor类。
博文《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射&SURF特征点检测合辑》的配套详细注释源代码之一。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/309745131.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.编写环境：VisualStudio20104.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本：2.4.95.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by@浅墨_毛星云

stereomatchingusingtreefiltering是杨庆雄老师的一个论文代码，关于立体匹配，发表在PAMI，同时是non-local的扩展

使用matlab编程，模板匹配法识别字符，可以判断出新能源车牌（绿牌）和蓝牌并识别字符，理论上调整参数后可以识别黄牌（卡车车牌）。

针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

内容简介:随着互联网的迅速发展，几乎所有工具软件和程序语言都支持的正则表达式也变得越来越强大和易于使用。
本书是讲解正则表达式的经典之作。
本书主要讲解了正则表达式的特性和流派、匹配原理、优化原则、实用诀窍以及调校措施，并详细介绍了正则表达式在Perl、Java、．NET、PHP中的用法。
本书自第1版开始着力于教会读者“以正则表达式来思考”，来让读者真正“精通”正则表达式。
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精心调校后的正则表达式只需要十多秒就能完成以前数小时才能完成的枯燥任务。
如今，正则表达式已经成为众多语言及工具——Perl、PHP、Java、Python、Ruby、MySQL、VB．NET和C#(以及．NETFramework中的任何语言)——中的标准特性，依靠它，你能以之前完全不敢设想的方式进行复杂而精巧的文本处理。
《精通正则表达式(第3版)》包含了对PHP及其正则表达式的讲解。
这一版的更新也反映了其他语言的发展，深入讲解了Sun的java．util．regex，并特别提到了Java1．4．2和Java1．5／1．6之间的众多差异。

BMP图像的LSB匹配嵌入方法，需要一个randdata1.dat这个通txt随机写一些东西改个扩展名就行了

对目前大学生就业双向选择问题，由组合图论思想将其转化为求赋权平衡二部图的最大权完美匹配问题，再利用匈牙利算法得到它的解，并且在此过程中利用迭加因子方法考虑到应聘者个人能力及意愿和用人单位要求、满意度，因而是一套最大限度的同时顾及双方情况和需求的解决方案

基于EmgucvSIFT图像匹配

自己编写的matlab程序实现数字图像的模板匹配和相关算法，以及亚像素算法压缩包中含源程序，实例图片和模板，以及模板生成算法。
使用方法：1、设定路径2、打开threshold，F5有问题欢迎提问。

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。