本文从级联网络关系推导了校准对称设备的微波测试夹具的一般解决方案，并通过三次测量揭示了校准对称设备的任意测试夹具的可能性和条件，该结果小于通过反射线（TRL）方法的测量时间。
测试夹具和嵌入式对称设备的散射参数可以通过测量直通线，直线和对称设备来确定。
此外，通过仿真和测量对该方法进行了分析和验证。
分析表明，所提出的方法适用于确定被测对称设备（DUT）的校准S参数。

适合在校学生课设和实验使用

ros中激光雷达数据的处理，特征提取，将激光雷达信息中的直线等特征通过线性拟合提取出来，matlab仿真

编写应用程序，利用鼠标在视图区内绘制圆和椭圆。
要求在工具条上创建两个按钮，分别代表绘制圆和绘制椭圆。
实现代码中仅允许使用SetPixel一种绘图函数，不可以使用其他绘图函数。
绘制图形的鼠标操作方式可自行决定，此处给出一种方式作为参考：类似于绘制直线段，按下鼠标左键时的点假设为P，按住鼠标左键不放，移动鼠标到另一点处抬起鼠标左键，该点假设为Q。
绘制圆的时候，以P为圆心，PQ为圆的半径。
绘制椭圆时，将PQ作为一个矩形的对角线，绘制该矩形的内切椭圆。

此部分的代码是飞控循迹的openmv代码。
openmv代码能够识别直线，直角，T路口，十字路口

本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

使用vb开发的类此CAD的交互式画图程序，可以画直线。
圆形等，镜像，平移等修改

原理介绍目录:1.1介绍1.2模具加工的需求1.33轴，3+2轴或5轴铣削加工方式1.4运动形式1.5CNC独立编程1.6刀具半径补偿原理1.7什么是框架结构1.8精度,速度和表面精度1.9模具加工CNC程序的结构1.10刀具定向在5轴加工中运用11.1介绍5轴加工是为复杂工件，特别是在刀具和模具的加工，是以CAD-CAM-CNC的一整套处理为基础的。
编写本手册旨在给CAM工作站的CNC编程员以及机床操作工提供更多的帮助和指导，使编程和实际加工更能有机的结合起来。
自动精修SINUMERIK840D控制系统具有强大的功能，在大大简化5轴编程工作及加工过程的同时，可以更有效地提高加工精度。
21.2刀具加工及模具加工的需求模型结构加工模具的设计标准已经日益被人们所关注,加工效率,加工精度以及简洁的外观造型愈发变得重要了。
设计过程要靠CAD系统，而复杂表面的加工程序则来源于CAM工作站。
涡轮及涡片加工由西门子公司生产的SINUMERIK840D控制系统可以满足刀具和各种模具加工的要求。
在传统的21/2D范围内，3轴和5轴的高速加工过程具有相同性能：1.具有良好的操作性能2.友好的编程界面3.在CAD-CAM-CNC的处理循环中具有优越的适应性4.最大程度的提高机床品资阀门加工3现代铣削加工中心的5轴加工模具表面加工质量，加工速度已经变越来越重要了：复杂表面的加工加工三维曲线表面时能获得最佳的切割条件…有孔的倾斜面使用3+2个轴可以在任意位置进行几何图形加工(刀具轴的角度设置可以发生变化)…深槽加工可以进行深槽的铣削加工5轴动态加工除3个直线轴X,Y,Z以外,还可以使用2个旋转轴A,B或C轴.

C#winformGDI绘图板源码可实现铅笔绘图，直线、圆、椭圆、矩形绘图、可调整颜色、线宽，结构清晰，适合初学者研究

学习图形学相关算法

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。