通过几天学习USB HID的相关协议，以及到处搜集一些相关的资料，现整理一份自己认为很适合的学习步骤。此步骤稍微更适用于有USB基础的小伙伴们，当然，没有基础的也可以参考学习一下。 这里基本上借用了网络上的一些资源，我在这里有一些就直接使用了，谢谢网络上的各位大虾的亲情奉献。 学习HID，主要就是理解其各种描述符的意思。线将总结的学习顺序如下： 1.USB_HID设备类协议学习入门.pdf 2.HID报告描述符脚本语言研读笔记.pdf 3.USBHID设备报告描述符详解.pdf 4.键盘报告描述符解读.pdf 5.标准协议 HID1_11.pdf

matlab代码 矢量化

USB2.0/3.0设备描述符总结，对USB驱动和协议开发很有价值

HOG功能描述符的实现 定向梯度直方图（HOG）描述符的简单实现。 脚步 从灰度图像获取差分图像。 计算梯度。 建立所有单元格的定向梯度直方图。 从单元格构建归一化的块描述符。 依存关系 脾气暴躁的 matplotlib OpenCV 3.4.2（用于图像加载） 致谢 可视化代码来自UMN Fall 2019 CSCI 5561课程材料。

USB字符串描述符生成器_HID报告生成工具 STM32+USB开发必备工具。 已验证可用。

毕业论文附录B

计算用于曲线结构分析的分析 3D 多半径优化定向通量响应。 实施基于， [1] MWK Law 和 ACS Chung，“使用最优定向通量的三维曲线结构检测”，ECCV 2008，第 368--382 页。 [2] MWK Law 等人，“基于扩张散度的曲线分析的尺度空间表示”，ECCV 2012，第 557--571 页。 句法： 输出响应 = oof3response（图像，半径，选项）； 解释： outputresponse：最终的输出响应。 3D矩阵。 图像：原始图像。 （3D 矩阵） 半径：包含所有用于计算 OOF 的感兴趣半径的向量。 （ND矢量） 选择：一个 matlab 结构。 它包含 4 个字段，用于指定 OOF 的 4 个可选设置。 如果 opts 或 opts 的任何这些字段丢失，则使用默认值。 （可选，结构） opts.spacing：输入图像的体素大小。 像素

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超点 这是“ SuperPoint：自我监督的兴趣点检测和描述”的Tensorflow实现。 Daniel DeTone，Tomasz Malisiewicz，Andrew Rabinovich。 。 HPatches上的结果 检测器评估 HPatches的可重复性，计算出在成对图像之间共有300个点，并且NMS为4： 照明变化 观点改变 SuperPoint（我们的实现） 0.662 0.674 SuperPoint（ ） 0.641 0.621 快速地 0.576 0.625 哈里斯 0.630 0.755 施 0.584 0.629 描述符评估 对HPatch进行的单应估计法，计算出的最大成对图像之间共检测到1000个点，正确性阈值为3，NMS为8： 照明变化 观点改变 SuperPoint（我们的实现） 0.965 0.712 SuperPoint

车辆检测器 使用带有OpenCVHOG描述符进行车辆检测