压缩包中包含sift和surf的图像配准，先用sift或者surf特征提取，然后进行特征匹配，最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改，surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。

医学影像作业 基于医学影像配准+DUNet实现的视网膜血管检测_眼底血管分割源码+数据集+实验报告.zip 图像配准 眼底血管分割实验 详细操作说明 实验报告 【实验思路】 1.图像预处理： 单通道化RGB2Gray 归一化 对比度限制自适应直方图均衡化 伽马校正 2.图像分割成小块patch 3.torch写网络 Unet  - Unet++  4.训练与测试，计算每个小patch的train_loss和dice_score 5.合并图像 6.计算整体测度 【实验结果】 CHASE数据集用cuda训练batchsize为2，网络采用UNet++，轮数epoch=5，测试集结果：avarage Dice: **78.03%**, avarage Accuracy: **96.91%** DRIVE数据集用cpu训练batchsize为8，网络采用UNet，轮数epoch=5，测试集结

qt_04_QtPaintDevice.rar 练习绘图设备的dome文件，建议配文档进行观看

针对分层B样条非刚性配准存在局部极值以及水平集分割方法不适用于噪声图像分割的问题,提出了一种基于局部更新分层B样条双向变换和水平集方法的医学图像联合分割与配准方法。该方法在分割算法中加入配准变换,在配准中融入图像分割的结构信息。使用B样条水平集函数对变换和分割的图像进行平滑表示,并在配准中引入双向变换以提高配准的精度和平滑性。在水平集方法的基础上,引入双向分层B样条变换构造分割与配准的联合能量泛函,并结合梯度下降法将能量泛函最小化以优化目标函数。实验结果表明:本方法与单独的图像分割方法相比,Dice度量均在99%以上;与单独的图像配准方法相比,均方误差下降了30%,能够提高图像的配准精度,且在分割噪声图像时有较好的鲁棒性。

使用PCA、NMF和HOG特征，分别配以KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）（Matlab完整源码和数据） PCA_KNN : PCA + KNN PCA_SVM : PCA + SVM NMF_KNN : NMF + KNN NMF_SVM : NMF + SVM HOG_KNN : HOG + KNN HOG_SVM : HOG + SVM

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员工管理系统（服务器和客户端）实现功能如下： 1.有管理员和普通员工二种账号 2.管理员可以添加新员工 3.管理员可以删除员工 4.管理员可以修改员工信息 5.管理员可以查看所有用户的操作历史 6.普通员工可以更改自己的账号，查看个人信息，个人的操作记录 7.员工信息包括编号(唯一值)、账号的类型(普通员工、管理员)、名字、密码、年龄、手机号、地址、工作岗位、入职时间、等级和工资 8.操作历史包括时间、操作的账户名、操作内容 9.使用sqlite3保存员工信息和操作历史 10.使用socket完成客户端和服务器TCP协议的通讯

问题描述] 一副牌中抽去大小王剩下 52 张（如果初练也可只用 1～10 这 40 张牌)，任意抽取 4 张 牌（称牌组)，用加、减、乘、除（可加括号)把牌面上的数算成 24。每张牌必须用一次且只 能用一次，如抽出的牌是 3、8、8、9，那么算式为（9-8)×8×3 或 3×8+（9-8)或（9- 8÷8)×3 等。 本题主要考查栈、集合、数组、递归、穷举等知识。可参考： 版本 1(30 分)：

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配网这个小程序从去年就做了第一版，借助半颗心脏大神的开源demo。但是Airkiss配网太不稳定，所以最近新增了SoftAP配网。AP配网成功率基本上可以达到100%。非常稳定，因为也是站在巨人的肩膀上，所以项目就开源了。对这种UI风格（拟物风格）感情去的可以看看我的下一篇博客。个人是比较喜欢这种风格的ui，也是研究了很久。希望可以对大家有所帮助。