标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

何凯明暗通道先验法原文翻译ppt及大气光模型论文和图像除雾相关的资料SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPriorOptimizedcontrastenhancementforrealtimeimageandvideodehazingmodelingskylightandaerialperspective何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术基於暗原色的单一图像去雾技术

本合集涵盖了2015-2019年发表在计算机视觉三大顶级会议上的基于深度学习的图像超分辨率算法的大多数论文。

CVPR2018的oral论文合集，Oral一共有68篇，受上传文件大小限制，分成part1和part2压缩文件。
Oral论文是CVPR中最优质的论文，bestpaper/honorablemention什么的都在oral里面。
我花了很多工夫整理出来，来分享给各位CVer。
还有少数几篇论文暂时没公开，所以只找出64篇。
还有一点要说明：该文档仅作交流学习用处，不能当作商业用途。

2012年CVPR上备受关注的一篇快速的显著性检测文章：SaliencyFilters:ContrastBasedFilteringforSalientRegionDetection的代码现在可以在第二作者PhilippKrähenbühl的个人主页上下载了。
修改了代码的一些错误，需要搭建好opencv平台，直接编译即可。

何凯明先生09年CVPR会议最佳论文，SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPrior，中英文都有，并且有何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术，并且有何凯明公开的源码guided-filter-code。

ICCV(国际计算机视觉大会)2019论文合集CCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。

在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去

Dalal的经典论文，2005-cvpr-Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.pdf

纹理分割的matlab代码，包括测试图片，和cvpr论文一篇。
供学习纹理分割的人参考。

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。