目录目录野火_F407霸天虎_原理图_V2.0历史版本主电源液晶屏/WIFI引出IO/启动设置串口/RS485/CAN摄像头/SPI闪存/EEPROM以太网传感

车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝， 文章链接：https://tuomasi.blog.csdn.net/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502

USB2514原理图，可以参照制作USB HUB，提供一些参考，是官方参考电路

软件介绍】 　　AKVIS SmartMask是一个高效的选择工具，节省时间，在许多情况下，您需要定位图像的特定区域，通常需要突出显示应该应用效果或校正的区域，创建照片拼贴和蒙太奇需要精确选择对象，这可能是一个痛苦的任务，因为许多对象没有清晰定义的边缘和淡入背景。 　　AKVIS SmartMask使得一个难以选择的难以置信的简单！现在，你可以花更少的时间在选择对象和更多的它的创造力。 　　AKVIS SmartMask也是Photoshop CS6 – CC 2017的插件，该软件/插件提供了强大的工具，用于掩蔽图像上的对象和删除背景，它可以创建各种选择类型，具有柔和和锋利的边缘，它甚至可以让你选择绒毛，头发，毛皮，树枝，玻璃或透明的面纱，只需点击几下鼠标！该程序还允许您摆脱环境中保留在剪切对象上的不需要的颜色深浅。 【功能特点】 　　界面是如此直观，你会觉得像一个孩子在类中绘制：在自动模式下有两支铅笔 - 您在想要选择的对象用蓝色铅笔绘制一条线，然后使用红色铅笔在对象外面创建线，这些线定义应该切出的区域（照片中的其他人）。然后程序解释你的意图，智能地做出你想要的选择，了解边框的位置。 　　可以使用尖端的色度键技术从图像中自动删除指定的颜色，使用精细边缘模式调整切口的边缘。 　　减少选择的时间，更多创建！ 　　像所有的AKVIS产品，SmartMask不仅是一个简单的工具，也很有趣的使用。它使图像处理的无趣过程是一个有趣和娱乐。使用AKVIS SmartMask，您可以大大提高您的生产力！你将免于无聊的工作，将有更多的空间创造性和实现你的想法。 　　保存您的工作 　　使用软件时，您可以将项目的工作草稿保存为.akvis文件，其中包含原始图像，保存时的图像状态及其所有参数和设置，以及在豪华/商家版本，任何手动创建的检查点，其中在工作期间添加。这个非常有用的功能是高度赞赏的专业人士。 　　AKVIS smartmask可作为一个独立的程序作为一个插件，图片编辑。插件版本兼容AliveColors PS图象处理软件，Adobe，Corel PaintShop Pro，和其他图像编辑。

中国各省份地图，包括全国重要的河流、铁路，精细到地州界。

视频图matlab代码动态3D手势识别 使用多级时间采样，加权深度运动图和VLAD编码的手势识别系统 运行代码 将vlfeat-0.9.20.zip文件解压缩到vl_feat目录。 在matlab上运行“ Main_MSRAction3D.m”文件。 “ Main_MSRAction3D.m”具有三个标志：0仅用于特征提取，1仅用于分类，2用于特征提取和分类。 运行Step1_Extract_Features以提取火车和测试视频中的特征，它将提取的特征保存在mat文件中。 运行Step2_Description and Classification将加载在Step1中生成的Mat文件，以进行Vlad描述和分类。 @ 参考 （VL专长库）： （MSR动作3D数据集）：

视频图matlab代码fisher_vector_aggregation_3d 用于3D对象检索的有效Fisher向量聚合 由Jean-Baptiste Boin与AndréAraujo，Lamberto Ballan和Bernd Girod合作 斯坦福大学图像，视频和多媒体系统小组 该存储库包含用于工作的代码：JB Boin，A。Araujo，L。Ballan和B. Girod。 Proc。中的“用于3D对象检索的有效Fisher矢量聚合”。 ICASSP，2017年。用于此工作的数据集是“雕塑”数据集。 我们还提供了可在其他数据集上运行的脚本。 对于该数据集，摄像机的姿势已经为人所知，因此“姿势”聚合方法不需要“从运动构造”步骤。 安装先决条件 先决条件： 图像魔术 该项目所依赖的其他项目的依存关系（，） 第1步：克隆存储库。 $ git clone https://github.com/jbboin/fisher_vector_aggregation_3d.git 第2步：我们用于Fisher向量框架的实现是基于Araujo等人的实现的，其中进行了一些小的修改。 我们包含了一个构

有向无环图的并行DFS 根据， 是DFS遍历的并行算法的C ++实现。 该算法下的思想克服了基于DFS的标准标记方法的并行实现问题。 这是因为DFS在边缘访问和某些全局变量的使用方面要求严格的顺序，这在需要并行处理时代表了很大的局限性。 该算法为有向无环图（DAG）的DFS遍历提供了不超过3次BFS访问的有效解决方案，从而可以找到DAG节点之间的前序，后序和父级关系。 BFS的首次访问旨在将DAG转换为DT（图B）； 下次访问是在DT上完成的，它的作用是为每个节点找到子树的大小，子树的大小定义为可从其到达的节点数加上自身（图C）； 进行第三次访问时，可以获取根据DFS访问顺序先前应访问的节点，查看当前节点的先前同级和父级先前同级的子树大小（图D）。 从先前计算出的值开始，我们获得后顺序和前顺序（在此实现中未计算后顺序，但是只需对代码进行很小的更改即可轻松完成）（图E）。 请注意

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