为解决多通道光谱图像数据成像过程中更换滤光片造成的几何畸变问题，研究了一种基于快速稳健特征(SURF)与最大子矩阵的多通道光谱图像配准方法。
利用SURF算法提取了多通道光谱图像的特征，经过透视变换得到初步配准图像。
针对配准后图像边缘出现零像素值无效区域的问题，提出了通过最大子矩阵检测图像中最大内接矩形的方法，去掉了无效边缘区域，最大化地保留了有效区域信息。
对壁画的多通道成像数据进行了实验。
结果表明，所提方法在图像尺度与亮度变化方面具有更好的稳健性，能够避免其他配准方法中无效区域对后续光谱重建与颜色复原的影响，在配准精度、信息最大化保留、时间效率方面也具有更好的性能。

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###对该程序做如下说明：*采用的是opencv3.X版本*针对不同的图片，需要自己手动修改阈值`g_threshVal,g_threshMax`*程序是根据[`这一篇博客`](https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641#commentBox)写的，只是自己调通了以后，给大家也分享下*因为是自动找点，所以在设置的不太合理的情况下，会出现很奇怪的现象，后果不堪设想。

C#透视变换

逆透视变换获得IPM图、鸟瞰图bird'seyeview

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。