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1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。 3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680

PHP号卡商城V1.31 号卡推广管理系统源码 更新日志： v1.31    1.修复自助开通分站时，低版本数据库未设置允许为空报错 v1.3      1.新增后台修改客服、代理、查单链接

为了确保井下采集数据的可靠性,提出了一种通过外接大容量的存储设备实时保存矿井数据采集分站中数据的设计方案。设计中采用ARM Cortex-M3微控制器作为控制芯片,以SD卡作为存储介质,给出了通过SPI方式读写SD卡的方法和相应的文件系统设计。测试表明本设计可靠性高,实时性强,成本低廉,非常值得在井下数据采集中进一步应用推广。

卡尔曼滤波入门程序MATLAB，实现二维滤波处理。该代码能够帮助熟悉卡尔曼滤波的5个主要方程，帮助理清卡尔曼滤波代码实现思路。

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