图像清晰度评价测试样本，有黑白图和彩色图像，共6类样本

对图像进行清晰度评价的指标，包含熵、交叉熵、峰值信噪比、Qabf、平均梯度、SSIM、互信息、NMI等，采用MATLAB编写。

基于点锐度的图像清晰度评价，可以对灰度和rgb图像进行评价，基于点锐度的图像清晰度评价，可以对灰度和rgb图像进行评价

针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。

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。