众所周知，移动开发已经来到了后半场，为了能够在众多开发者中脱颖而出，我们需要对某一个领域有深入地研究与心得，对于Android开发者来说，目前，有几个好的细分领域值得我们去建立自己的技术壁垒，如下所示：1、性能优化专家：具备深度性能优化与体系化APM建设的能力。
2、架构师：具有丰富的应用架构设计经验与心得，对AndroidFramework层与热门三方库的实现原理与架构设计了如指掌。
3、音视频/图像处理专家：毫无疑问，掌握NDK，深入音视频与图像处理领域能让我们在未来几年大放异彩。
4、大前端专家：深入掌握Flutter及其设计原理与思想，可以让我们具有快速学习前端知识的能力。

这个软件以及代码是关于MFC实现运动目标检测的，由于程序比较大，代码比较多，需要认真思考

Hi3521DV100是针对多路高清（1080p/720p）和多路标清（D1/960H）DVR产品应用开发的一款专业SOC芯片。
Hi3521DV100内置ARMA7双核处理器和高性能的H.265/H.264视频编解码引擎，集成了包含多项复杂图像处理算法的高性能视频/图像处理引擎，提供HDMI/VGA高清显示输出能力，同时还集成了丰富的外围接口。
该SOC芯片为客户产品提供了高性能、优异图像质量的低成本模拟高清/SDI解决方案，同时可大大降低相关产品eBOM成本。

Hi3520DV400是针对多路高清（1080p/720p）和多路标清（D1/960H）DVR产品应用开发的一款专业SOC芯片。
Hi3520DV400内置ARMA7双核处理器和高性能的H.265/H.264视频编解码引擎，集成了包含多项复杂图像处理算法的高性能视频/图像处理引擎，提供HDMI/VGA高清显示输出能力，同时还集成了丰富的外围接口。
该SOC芯片为客户产品提供了高性能、优异图像质量的低成本模拟高清/SDI解决方案，同时可大大降低相关产品eBOM成本。

高清无噪的双车道监控视频，ｍｐ４格式，适用于视频＼图像处理相关科研项目的测试分析下载数越高平台下载积分涨的越高，非本意。

QT作业，图片视频处理（包含滤波，二值，边缘检测，视频播放等功能）1、有菜单、工具条，支持快捷键；
2、通过文件对话框打开需要访问的图片(支持单选和多选功能)；
3、打开的图片可以在该软件中央显示；
4、含有对图像进行灰度化、二值化、3×3均值滤波、伽马变换、边缘检测等功能(其他功能可以自己设计)；
5、软件支持中文、英文两种语言，用户可自在切换，设计并美化用户界面；
6、可执行文件需要有自己定义的名称、自己设计的图标(借助美图秀秀、Photoshop等)、标题含有自己的学号和姓名；
7、需利用消息提示对话框，并含有“关于本软件对话框”，消息对话框图标要求自己定制；
8、软件可以分别在Windows、Linux或Mac系统上运行，其中Linux系统基于虚拟机即可；
9、软件现场演示\验收；
10、带有视频图像处理功能(选做题20%)：可以对每帧视频帧进行如平滑、灰度化、二值化、边缘检测、缩放、局部马赛克等操作；

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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基于VIP_BoardBig的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0这是一款绝对完善的视频图像处理的开发板配套的资源，详细的配套光盘，我会在我博客里放出来：基于FPGA的图像边缘检测系统

视频图像处理使用，malab图像图片降噪Demo，可以下载后看一眼。

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。