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基于Python+OpenCV实现双目立体视觉的图像匹配与测距

在理解双目立体视觉原理的基础上,研究了相机成像模型和视觉坐标系,通过相机标定实验获取了相机参数;研究了基于 SIFT 和 SURF 算法的特征点提取以及 FLANN 和 BF 匹配法的原理,通过实验对比了不同算法的效果与效率;研究了目标物体的定位与测距的原理,通过实验获得对应深度信息及误差;设计并实现了基于双目立体视觉的图像匹配与测距演示系统,完成了必要的功能演示。今后,仍需深入研究特征提取与匹配

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#python#opencv
通信原理实验之调频

通过本次调频实验,我们学习了解了利用 VCO 做调频器产生调频信号和利用鉴频器对调频进行解调的方法。同时发现了包络检波无法完全无失真地解调出未调制信号,调频指数β对解调波形幅值、锯齿状失真的影响。让我们对 FM 调频的知识有了更深的理解。

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#语音识别#人工智能
基于 Android 系统手机通讯录管理软件

SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守 ACID 的关联式数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低。本系统采用的是 Android 系统自带的 SQLite 轻型数据库数据库。因此占用资源非常小。

#android
基于Java+MySQL实现(GUI )的学生成绩管理系统

Java 是一门面向对象编程语言,不仅吸收了 C++ 语言的各种优点,还摒弃了 C++ 里难以理解的多继承、指针等概念,因此 Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java 语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程Java 具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 [2]。Java

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#java#mysql#数据库
基于QT(C++)实现(GUI)旅行查询与模拟系统

define INF 0x3f3f3f3f //无穷大#define STRATEGY_NUM 3 //策略种数enum Strategy //策略MIN_COST, //最小费用MIN_DUR, //最短时间LIM_DUR_MIN_COST //限定时间最小费用#define MAX_EDGE_NUM 10000 //最大边数量#define VEHICLE_KIND_NUM 4 //交通工具种

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#qt#c++#数据库
基于QT(C++)实现(图形界面)校园导览系统

本校园导览系统基本实现了校园内的导航,支持两个校区的导览,教学楼、图书馆、宿舍、体育馆等近50个建筑,360个顶点,近700条边,并可以查询到校园内各种建筑物及服务设施的相关信息。在导航时,支持最短距离、最短时间、途径最短距离及交通工具的最短时间等四个策略,通过图形化界面实现了模拟导航,在导航时用户可以实时查询周边建筑信息,并可设置当前模拟导航的时间速率。本系统可以记录当前运行情况的日志文件,如学

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#qt#c++#数据库
基于QT(C++)实现(图形界面)通讯录系统

利用C++和Qt编写带GUI(图形用户界面)的通讯录系统并打包,打包后可到其他电脑(没有安装vs和qt也使用)上正常运行(呼叫功能不可直接使用,需要配置,否则程序会崩),其他功能可正常使用),如果想自己运行源码的话,建议用vs2019打开,可以省去不少不必要的麻烦。建议和《Qt5.12实战》这本书一同阅读,因为阿鑫的水平很低,很多地方讲不清楚,如果没有接触过Qt的话强烈建议和类似参考书一同阅读。素

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#qt#c++#开发语言
基于C++实现(控制台)查找类算法应用

Mid=(head+tail)/2,当下标为mid的元素==用户输入的元素,返回下标程序退出,当下标为mid的元素>=用户输入的元素,head=mid+1,继续下一轮循环。Mid=(head+tail)/2,当下标为mid的元素==用户输入的元素,返回下标程序退出,当下标为mid的元素>=用户输入的元素,tail=mid-1,继续下一轮循环。但是经过我不断的研究,犯错。针对如上问题,可以在用户输入

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#c++#算法#开发语言
基于Python实现数据包队列管理内容的实验

接收队列的长度受到拥塞窗口的影响,因其长度取决于发送方的发包速率,而发包速率又同时受到滑动窗口和拥塞窗口的制约。因此,当拥塞窗口较大时,可以实现更高的发送速率,接收队列的增长也会随之加快。但是从实验结果中可以看到随着拥塞窗口增大,接收队列增速反而减缓,这可能是因为时延增大引起的。另外,随着接收队列增长,数据包的接收延时会线性增长。当队列长度很长时,会产生 BufferBloat 问题。tail d

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#网络
基于Python构建民航业知识图谱

------data/ # 数据存放|------dicts/ # 存放特征词(运行build_cakg.py后自动生成)|------question/ # 存放问句中的疑问词|------reference/ # 存放指代词|------tail/ # 存放尾词(后缀词)|------data.json # 从年报中组织出的数据|------raw.7z # 11-19年的年报|------d

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#python#知识图谱#前端
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