针对胶结充填材料等采用传统粘贴应变片测量泊松比方法出现的无法测量或测量精度不高的问题,提出了基于数字图像相关技术的非接触式泊松比测试方法,并阐述了该测试方法的原理与测试过程。运用Vic-2D软件对CCD相机所拍摄的胶结充填试块在加载系统作用下变形破坏过程的数字图像进行计算分析,得到了全场位移变化云图。选取试块弹性范围内图片,利用测线取点功能对试块两侧和上部取点分析,计算水平位移与垂直位移。对胶结充填材料泊松比测试结果表明,养护龄期相同的同组试块泊松比相近;养护龄期不同的各组试块,随养护龄期的增加,泊松比从0.378减小到0.103。该实验的成功应用证明了非接触式泊松比测试方法的可操作性、准确性与可靠性。

做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor 效果的调整,涉及到众多的参数,如果对 基本的光学原理及 sensor 软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的 工作将会起到事半功倍的效果。否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往 无法准确的把握问题的关键,,不能掌握 sensor 调试的核心技术,无法根本的解决问题。

《彩色图像处理》书 （英文版） andreas koschan;mongi abidi(著) | 章毓晋(译) | 清华大学出版社 　本书对彩色数字图像处理中不同层次的原理和技术进行了全面和专门的介绍。本书主要内容包括彩色视觉、彩色空间和距离、彩色图像采集、彩色图像增强、彩色边缘检测、彩色图像分割、彩色恒常性。彩色静态和动态场景分析、彩色目标跟踪、彩色图像融合和伪彩色技术等。本书还给出了彩色图像技术在视频监控、生物测定学和安全透视检查中具体应用的事例和结果。 　

2023年数字图像处理（师大）

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中文 Photoshop cs 图像实例教程

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

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