研究了实时高精度激光光斑检测方法。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频；
分析了激光光斑的特征，在使用阈值分割出光斑区域后，通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域；
分析了激光光斑中余光斑存在的原因，利用平均阈值法滤除了余光斑，在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心)，制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程，解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明，算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。

matlab环境下，可以求取光斑中心，并读入txt中

在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法，该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置；
并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化，提出一种愈加高效的定参高斯拟合法。
与传统高斯曲面拟合法相比，提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。

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。