第1章绪论1.1计算机图形学及其相关概念1.2计算机图形学的发展1.2.1计算机图形学学科的发展1.2.2图形硬件设备的发展1.2.3图形软件的发展1.3计算机图形学的应用1.3.1计算机辅助设计与制造1.3.2计算机辅助绘图1.3.3计算机辅助教学1.3.4办公自动化和电子出版技术1.3.5计算机艺术1.3.6在工业控制及交通方面的应用1.3.7在医疗卫生方面的应用1.3.8图形用户界面1.4计算机图形学研究动态1.4.1计算机动画1.4.2地理信息系统1.4.3人机交互1.4.4真实感图形显示1.4.5虚拟现实1.4.6科学计算可视化1.4.7并行图形处理第2章计算机图形系统及图形硬件2.1计算机图形系统概述2.1.1计算机图形系统的功能2.1.2计算机图形系统的结构2.2图形输入设备2.2.1键盘2.2.2鼠标器2.2.3光笔2.2.4触摸屏2.2.5操纵杆2.2.6跟踪球和空间球2.2.7数据手套2.2.8数字化仪2.2.9图像扫描仪2.2.10声频输入系统2.2.11视频输入系统2.3图形显示设备2.3.1阴极射线管2.3.2CRT图形显示器2.3.3平板显示器2.3.4三维观察设备2.4图形显示子系统2.4.1光栅扫描图形显示子系统的结构2.4.2绘制流水线2.4.3相关概念2.5图形硬拷贝设备2.5.1打印机2.5.2绘图仪2.6OpenGL图形软件包2.6.1OpenGL的主要功能2.6.2OpenGL的绘制流程2.6.3OpenGL的基本语法2.6.4一个完整的OpenGL程序第3章用户接口与交互式技术3.1用户接口设计3.1.1用户模型3.1.2显示屏幕的有效利用3.1.3反馈3.1.4一致性原则3.1.5减少记忆量3.1.6回退和出错处理3.1.7联机帮助3.1.8视觉效果设计3.1.9适应不同的用户3.2逻辑输入设备与输入处理3.2.1逻辑输入设备3.2.2输入模式3.3交互式绘图技术3.3.1基本交互式绘图技术3.3.2三维交互技术3.4OpenGL中橡皮筋技术的实现3.4.1基于鼠标的实现3.4.2基于键盘的实现3.5OpenGL中拾取操作的实现3.6OpenGL的菜单功能第4章图形的表示与数据结构4.1基本概念4.1.1基本图形元素4.1.2几何信息与拓扑信息4.1.3坐标系4.1.4实体的定义4.1.5正则集合运算4.1.6平面多面体与欧拉公式4.2三维形体的表示4.2.1多边形表面模型4.2.2扫描表示4.2.3构造实体几何法4.2.4空间位置枚举表示4.2.5八叉树4.2.6BSP树4.2.7OpenGL中的实体模型函数4.3非规则对象的表示4.3.1分形几何4.3.2形状语法4.3.3粒子系统4.3.4基于物理的建模4.3.5数据场的可视化4.4层次建模4.4.1段与层次建模4.4.2层次模型的实现4.4.3OpenGL中层次模型的实现第5章基本图形生成算法5.1直线的扫描转换5.1.1数值微分法5.1.2中点Bresenham算法5.1.3Bresenham算法5.2圆的扫描转换5.2.1八分法画圆5.2.2中点Bresenham画圆算法5.3椭圆的扫描转换5.3.1椭圆的特征5.3.2椭圆的中点Bresenham算法5.4多边形的扫描转换与区域填充5.4.1多边形的扫描转换5.4.2边缘填充算法5.4.3区域填充5.4.4其他相关概念5.5字符处理5.5.1点阵字符5.5.2矢量字符5.6属性处理5.6.1线型和线宽5.6.2字符的属性5.6.3区域填充的属性5.7反走样5.7.1过取样5.7.2简单的区域取样5.7.3加权区域取样5.8在OpenGL中绘制图形5.8.1点的绘制5.8.2直线的绘制5.8.3多边形面的绘制5.8.4OpenGL中的字符函数5.8.5Op

vtk学习中使用的人脑部CT图像扫描资源，包括有CT-Head.raw、CT-Head.vtk、CT-Head.pvm文件

FPGA流水线操作实现图像连通域处理标记位置，由于该方法进行的是并行流水线处理，即对图像扫描一遍就可完成对所有连通区域的识别，因此识别每个连通区域的延时都是固定的，并不会因为图像中连通区域多，延时就增加。
该延时也很小，约扫描十几行图像的时间。

Hou等人提出的SBWBAMS（基于加性模型和采样的扫描二进制图像水印）算法。
对打印和扫描过程具有很强的鲁棒性。
但是，由于算法中使用的嵌入强度是人为设置的，因此当嵌入强度较低时，水印信息可能无法正确嵌入到二进制图像中。
首先，分析了正确嵌入水印的最小嵌入强度，然后提出了一种基于自适应嵌入强度的改进二值图像水印算法。
该算法根据图像内容自适应调整嵌入强度，确保嵌入效果良好。
水印信息正确。
实验结果表明，该算法不仅可以正确地嵌入和提取水印信息，而且对打印和扫描过程仍具有很强的鲁棒性。

给大家分享一个我写的用FPGA实现的实时连通区识别源代码。
具体介绍请看下文。
源代码附件里有，或者给我发邮件索取此算法的特点是：1）仅用一片低端FPGA即可实现，无需外接任何存储器。
用Xilinx的LX25就能装下，大概只用了十几个块RAM，其余的逻辑也不多。
2）实时性高，延时固定且很小。
由于该方法进行的是并行流水线处理，即对图像扫描一遍就可完成对所有连通区域的识别，因此识别每个连通区域的延时都是固定的，并不会因为图像中连通区域多，延时就增加。
该延时也很小，约扫描十几行图像的时间。
其实该算法用嵌入式cpu或dsp也可以实现，也可以做到消耗内存少，延时小。
3）能同时给出连通区域的各种统计信息。
该方法在识别出连通区域的同时还能给出该连通区域的面积、周长、外切矩形中心点坐标等统计信息。
还可以统计出该连通区内某特定颜色的点有多少个之类的信息。
4）可靠性高。
对一些特殊形状的连通区，例如U型W型等，都能识别并给出正确的统计信息。

avigator.mediaDevices.getUserMedia里面的testh.html本来想实现网页调用摄像头解析扫描的二维码。
目前用不到了基本完成了。
希望对别人有协助。
调用开启手机后头的摄像头，把图像扫描到image上然后用脚本把图片解析出来。

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。