人脸识别技术可以应用于基于网络的身份认证，我们实现了基于WebCam的人脸识别与跟踪系统。
本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换彩色空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。
试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。

vb打造截取特定区域，仿QQ截取图片~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

使用OpenCL采样器对象，从原始图像中截取部分矩形区域。

vs2010实现wpf截取全屏保存为图片和被遮挡的窗体截图

本资源主要实现了以下功能： 1.圆形相机预览框2.FaceDetector人脸识别检测3.截取图片中的人脸图片（宽高自定义)4.圆形图片显示效果图请转至：https://blog.csdn.net/m13984458297/article/details/95945534

LibNoise分形噪声函数库的JAVA翻译版，个人开发，仅供参考。
包中包含：异常模块:noise.Exceptionnoise.ExceptionInvalidParam无效的参数异常。
noise.ExceptionNoModule无模块异常，无法检索到该源模块noise.ExceptionOutOfMemorynoise.ExceptionUnknown模型模块：noise.model.Line线noise.model.Plane平面noise.model.Sphere球体noise.model.Cylinder圆柱发生器模块：noise.module.Perlin培林噪声 noise.module.RidgedMulti脊多重分形噪声noise.module.Billow巨浪 value=|perlin_value|*2-1.0;noise.module.Voronoi细胞噪声,Voronoi图noise.module.Const常量 value=const;noise.module.Cylinders圆柱noise.module.Checkerboard棋盘格 value=(floor(x)&1^floor(y)&1^floor(z)&1)!=0?-1.0:1.0;noise.module.Spheres球体选择器模块：noise.module.Select选择noise.module.Blend混合 value=((1.0-(modules[3].value+1)/2)*modules[0].value)+((modules[3].value+1)/2*modules[1].value);修饰器模块：noise.module.Invert倒置 value=-value;noise.module.Abs绝对值 value=|value|;noise.module.Clamp截取 value=(valueupperBound?upperBound:value);lowerBound:下截取值;upperBound:上截取值noise.module.Curve曲线 value=noise.module.Curve.ControlPoint控制点noise.module.ScaleBias偏移缩放， value=value*scale+offsetnoise.module.Turbulence湍流 value=modules[0].getValue(x+modules[1].value*power,y+modules[2].value*power,z+modules[3].value*power);noise.module.Exponent指数 value=(pow(abs((value+1.0)/2.0),exponent)*2.0-1.0);组合模块：noise.module.Add添加 value=modules[0].value+modules[1].value;noise.module.Max最大值 value=max(value);noise.module.Min最小值 value=min(value);noise.module.Multiply乘法 value=modules[0].value*modules[1].value;noise.module.Power权重 value=pow(modules[0].value,modules[1].value);变压模块：noise.module.Displace位移替换，扭曲value=modules[0].getValue(x+modules[1].value,y+modules[2].value,z+modules[3].value);noise.module.RotatePoint点旋转noise.module.ScalePoint点缩放,轴缩放 value=modules[0].getValue(x*xScale,y*yScale,z*zScale);noise.module.Terrace露台，梯台noise.mod

用Silverlight截取摄像头视频截图并不是什么难事。
本文的范例代码详细介绍了视频截取和两种保存截图的方式：1.使用开源的FJCore.dll把视频流转换成Jpeg格式，保存到本地2.选择使用把图片转换成Base64String,使用WCF，保存在Sqlserver数据库中。
使用Base64String的方法，在数据库表里建一个varchar的字段就可以保存图片数据了。
3.通过把图片流转换成Base64String保存到服务器数据库：

“串口数据采集入MySQL数据库”软件是传感器网络记录数据的一般工具。
最主要核心功能是把串口上接收到的数据，以字符串数据形式直接写入MySQL数据库中的数据表的某一个字符型字段中。
当计算机的某个COM口有字符串数据进来时，自动触发事先设置好的字符串截取代码，处理后直接写入MySQL数据库某个数据表的一条新记录中，同时自动用一个时间字段记录下写入数据库的时间。
版本V2.0新增了可任意截取串口获取的字符串，将截取后得到的1或2个字符串分别存入数据表中的两个字段的功能。
达到采集串口上获取数据存入MySQL数据库的作用，进而可以使用各种算法和方法处理这些数据。

Echarts官网下载1、下载做图表时,用到的类库;2、采用标签引入的方式(**只需要引入echarts-all.js文件即可);3、在截取节点的时候,不能使用JQ类库

手动从BIOID库以及MIT库截取人眼样本，左眼以及右眼并吞截取，分别有2254张，未举行归一化处置，归一化之后能够用作harr特色熬炼的输入样本，最终熬炼出人眼检测的分类器，由于是手工截取，耗时2周多功夫实现。

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。