传统的全景图像拼接算法，多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配算子的方式，对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。

Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。

易语言读写excel中的超链接'excel的Hyperlink货物：'例：Hyperlink货物=excel货物.货物型方式(“Range”,“B1”).读货物型属性(“Hyperlinks”,).读货物型属性(“Item”,1)'上面的语句能够患上到单元格B1的Hyperlink货物,B1不有超链接则上面语句的Hyperlink货物为空'Hyperlink货物使用上面的属性读写能够操作单元格的内容、链接、邮件、揭示'货物.读文本属性（"Name"）'单元格的内容'货物.读文本属性（"SubAddress"）'子地址，既本文件内的跳转地址'货物.写属性（"SubAddress"，欲写入属性值）'货物.读文本属性（"Address"）'地址，既本文件外的超链接地址，留意：能够使用“#”末了展现文件边陲址'货物．写属性（"Address"，欲写入属性值）'货物.读文本属性（"EmailSubject"）'电子邮件主题'货物.写属性（"EmailSubject"，欲写入属性值）'货物.读文本属性（"ScreenTip"）'屏幕揭示'货物.写属性（"ScreenTip"，欲写入属性值）'货物.读文本属性（"TextToDisplay"）'要展现的文字'货物.写属性（"TextToDisplay"，欲写入属性值）'******留意************'对于原本不超链接的单元格，不能使用上面的语句写，应该使用Hyperlinks（比Hyperlink多了个s哦）货物的Add方式'方式挪用格式：〈货物〉货物．货物型方式（"Add"，Anchor，Address，SubAddress，ScreenTip，TextToDisplay）'参数的称谓为“Anchor”，尺度为“货物”。
'单元格货物'参数的称谓为“Address”，尺度为“文本型”。
'超链接地址，既本文件外的超链接地址，''能够使用“#”末了展现文件边陲址'参数的称谓为“SubAddress”，尺度为“变体型”，能够被省略。
'子地址，既本文件内的跳转地址'参数的称谓为“ScreenTip”，尺度为“变体型”，能够被省略。
'屏幕揭示'参数的称谓为“TextToDisplay”，尺度为“变体型”，能够被省略。
'要展现的文字

SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进，主要体现在速度上，效率更高。
它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。
作为尺度不变特征变换算法（Sift算法）的加速版，Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的婚配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导

三维重建入门的必读论文，包括尺度不变特征，多视角深度估量，Structure-from-MotionRevisited等等

本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。
对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；
利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点能否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。
实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。

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。