本代码，基于opencv寻找二维码的四个顶点，并通过仿射变换对二维码进行畸变矫正。
不须标定，简单易用。

图像仿射变换的超分辨率经典程序包括图像的配准，重建等

一个仿射变换加密的Matlab程序源代码，通过设定的密钥参数k1、k2对给定的明文进行加密得到相应的密文。
附带TXT文本代码。

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

SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。

应用4个框标坐标对航片进行解析内定向，求仿射变换方程系数，将像素坐标转换为像片坐标。
数据格式参考Debug中data文件夹中的数据格式。

尤承业编著的《解析几何》是学习几何学的入门教材。
书中既讲解了空间解析几何的基本内容和方法（向量代数，仿射坐标系，空间的直线和平面，常见曲面等），等讲解了仿射几何学中的基本内容和思想（仿射坐标变换，二次曲线的仿射理论，仿射变换和保距变换等），还介绍了射影几何学中的基本知识，较好地反映了几何学课程的全貌。
全书共分五章，每章内都附有一定数量的习题，书末附有习题答案和提示，便于读者深入学习或自学。
《解析几何》突出几何思想的教育，强调形与数的结合；
方法上强调解析法和综合法并重；
内容编排上采用"实例－理论－应用"的方式，具体易懂；
内容选取上兼顾各类高校的教学情况，具有广泛的适用性。
《解析几何》表达通顺，说理严谨，阐述深入浅出。
因而，《解析几何》是一本颇具特色、为广大高校欢迎的解析几何课程教材。
《解析几何》可作为综合性大学和师范类大学数学系、物理系等相......ISBN:9787301045800

该函数是对两组点集进行RANSAC婚配，模型采用仿射变换模型，代码用C/C++编写，供大家参考学习

次要功能：本软件是一款集地图投影、坐标转换、GPS高程拟合和常用测绘工具于一身的共享软件。
本软件功能强大，主体分四大部分：地图投影、坐标转换、GPS高程拟合和测绘工具。
地图投影包括Albers等面积投影、UTM投影、墨卡托投影、高斯-克吕格投影、兰勃特投影和横轴墨卡托投影等；
每种投影可以选择不同椭球，设定各自的投影参数；
投影方式有三中：单点、多点（表格）、文件。
坐标转换包括三参数、七参数、仿射变换（线性）等转换方式；
源坐标和目标坐标可设置，包括椭球、投影方式和坐标类型（大地坐标、平面坐标和空间直角坐标）。
GPS高程包括12种拟合方法。
测量工具多多：计算图幅号、带号、图幅范围等

本资源主要分为三个部分：车牌定位字符分割字符识别，每个部分都可单独运行。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。

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。