物体图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、数字、曲线、字符格式和图形自动完成识别并且进行评价的过程。
图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。
本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。
计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。

基于JAVA实现的图像特征提取源代码，能够输出图像的七个hu不变量特征，打开eclipse，导入工程，运行Test.java，可以把Test里面的注释弄掉运行更多的功能

：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法

图像特征提取代码，包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征，.h文件有如何调用的详细说明，C/OpenCV程序

高光谱解混数据集（JapserRidge），matlab的mat文件。
原始数占有512x614个像素。
每一个像素记其实规模从380nm到2500nm的224个通道中。
光谱分说率高达9.46nm。
由于这个高光谱图像太繁杂而没法患上到底子梦想，于是咱们思考100x100像素的子图像。
第一像素从原始图像中的第（105,269）像素末了。
在移除了通道1--3,108-112,154-166以及220-224后（由于密集的水蒸气以及大气效应），咱们留存了198个通道（这是HU阐发的罕有预处置）。

使用Hu距作为特色SVM分类器举行料想的行为识别法度圭表标准，能够识别stand_up/hand_up/nothing三个种别，适宜初学者，可普通运行。
由于熬炼的样本较少，所以识别下场不是很准确，有待于扩展样本数目，驱散巨匠下载交流。

使用Hu矩举行外形匹配https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/88603274

cad经典LSP文件,各种应用实例如果您使用AutoCAD,下面的内容对您一定有协助。
在某些方面能大大提高您的工作效率。
下面的程序均以源程序方式给出，您可以使用、参考、修改它。
bg.lsp---表格自动生成asc.lsp---将文本文件内容写入图中，字符是单个的wf.lsp---将图中字符写入磁盘exstr.lsp---将字符串分解成单字pgtxt.lsp---将字符合成字符串pb.lsp---通过给出长度将字符串分成两个串cht.lsp---直接修改文字内容或块属性ct.lsp---对数字串进行加减chh.lsp---直接修改文字高度chhw.lsp---直接修改文字高宽比(针对PKPM软件将字符定位点改为左下角)chst.lsp---直接修改文字字体txt.shx---修改后的标准txt.shx文件。
(kuozhan.sld为增强的内容幻灯片)tiao.lsp---配合修改过的标准字体文件，将中文字符调大tiao1.lsp---配合修改过的标准字体文件，将英文字符调小untiao.lsp---上两个程序的复原sht.lsp---在图中查找字符串zhuang.lsp---桩点及钎探号绘制（勘测图）dim.lsp---配合JT.DWG将尺寸标注调成适合建筑结构设计(1:1)dimm.lsp---配合JT.DWG将尺寸标注调成适合建筑结构设计(1:100)di1.lsp～di8.lsp---直接连续标注尺寸(用于1:1的图)di100.lsp～di800.lsp---直接连续标注尺寸(用于1:100的图)　brk.lsp---将一线条在与其它线条相交处断开peditx.lsp---成批修改线条的线宽ex.lsp---分别或一起或通过层来炸开块、尺寸标注及PLINE线chcr.lsp---修改园和园弧的半径lay.lsp---通过点取层上一实体来实现层操作：删除/解冻/冻结bg0.lsp---直接将正负零标注在图纸中(建筑结构图用)bg1.lsp～bg4.lsp---标注各种标高hu.lsp---直接给出园弧长度jdx.lsp---截断线jdx2.lsp---双截断线bdgj.lsp---板底钢筋(土建结构图用)bdgj1.lsp,bdgj2.lsp---板顶钢筋(土建结构图用)dk1.lsp～dk8.lsp---配合PKPM软件生成的图绘洞口(基础留洞）gl1.lsp～gl8.lsp---配合PKPM软件生成的图绘过梁(结构平面图）gzz.lsp---构造柱绘制ACAD.LIN---增强的线型文件,扩充线型(线型比例为1)如下:XX--虚线(用于1:1的图)DHX--点划线(用于1:1的图)XX100--虚线(用于1:100的图)DHX100--点划线(用于1:100的图)ACAD.LSP---增强的ACAD启动文件,命令扩展如下:CHXX--将线型改为虚线(用于1:1的图)CHDHX--将线型改为点划线(用于1:1的图)CHXX100--将线型改为虚线(用于1:100的图)CHDHX100--将线型改为点划线(用于1:100的图)CHCON--将线型改为连续线CHC--直接修改实体的颜色其余详见ACAD.LSP的内容。
ACAD的命令缩写根据其使用的频率作了调整。
V--先执行ZOOME,再将当前视图存储，并调用ZOOMW此命令主要为"超级视图"做准备，"超级视图"妙处一用便知!建议使用显示卡自带的AutoCAD显示驱动增强后的ACAD.LSP能在状态行上显示当前文件名ACAD.MNU的改进:调整了光标菜单（共两页），并将最常用的捕捉方式定义在组合光标键上。

一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息

代码可以运转，提取Hu7阶不变矩，可以利用此7阶不变矩进行目标识别

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。