RSA密码系统是较早提出的一种公开钥密码系统。1978年，美国麻自理工学院(MIT)的Rivest,Shamir和Adleman在题为“获得数字签名和公开钥密码系统的方法”的论文中提出了基于数论的非对称(公开钥)密码体制,称为RSA密码体制。RSA是建立在“大整数的素因子分解是困难问题”基础上的，是一种分组密码体制。

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基于OpenCV的Python人脸识别、检测、框选（遍历目录下所有照片依次识别 视频随时标注） https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/119422635

跌倒检测两个流cnn 使用两流卷积神经网络（CNN）和运动历史图像（MHI）进行实时跌倒检测 该存储库包含使用两流CNN的实时跌倒检测模型的代码。 光流被“运动历史图像”（MHI）取代，可以进行实时推断。 utils.py文件包含用于生成数据的实用程序代码，train_model.py文件创建并训练模型，而fall_detection.py文件包含使用FDD数据集上的weights文件夹中的权重运行模型的代码。视频或您的网络摄像头。 有关模型架构，性能以及在不久的将来会出现的演示画面/图片的详细说明。 在生成的数据子集上实现了相当不错的交叉验证错误率。 当前致力于获取更多数据并完善数据生成技术。

功能丰富，比较简易，适合初学者，便于加工修饰。内容有文件（打开、保存、退出）、点处理（彩色转灰阶、图像取反、图像旋转、图像镜像、均衡化、直方图、亮度变化、直方图扩展）、空频域变换（傅里叶变换、傅里叶反变换、离散余弦变换、离散余弦反变换、巴特沃斯低通滤波、巴特沃斯高通滤波、指数低通滤波、指数高通滤波）、二值化（阈值分割、自适应阈值、全局阈值）、形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）、彩色图像处理（均值滤波、中值滤波、高斯滤波、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子、Prewitt算子、伪彩色）、图像操作（图像平移、加噪、缩小、透明变换、色彩平衡）、图像特效等。

NULL 博文链接：https://ahlie.iteye.com/blog/1280433

VS2017创建的工程，利用Emgu.CV实现了一个简单的单模板多目标匹配，在大图中准确地找出所有小图的位置并返回坐标，工程由于包含了完整的Emgu.cv库所以比较大

使用c#调用emgu编写的配准程序。

This monograph by one of the world's leading vision researchers provides a thorough, mathematically rigorous exposition of a broad and vital area in computer vision: the problems and techniques related to three-dimensional (stereo) vision and motion. The emphasis is on using geometry to solve problems in stereo and motion, with examples from navigation and object recognition. Faugeras takes up such important problems in computer vision as projective geometry, camera calibration, edge detection, stereo vision (with many examples on real images), different kinds of representations and transformations (especially 3-D rotations), uncertainty and methods of addressing it, and object representation and recognition. His theoretical account is illustrated with the results of actual working programs.Three-Dimensional Computer Vision proposes solutions to problems arising from a specific robotics scenario in which a system must perceive and act. Moving about an unknown environment, the system has to avoid static and mobile obstacles, build models of objects and places in order to be able to recognize and locate them, and characterize its own motion and that of moving objects, by providing descriptions of the corresponding three-dimensional motions. The ideas generated, however, can be used indifferent settings, resulting in a general book on computer vision that reveals the fascinating relationship of three-dimensional geometry and the imaging process.