"OpenCV与Qt框架下，智能卡尺工具的设计与实现：带X、Y及角度纠偏的图像处理与形状匹配算法研究",基于OpenCV与QT的卡尺工具：工具跟随、精准定位、自动纠偏及图像处理全套源码与学习资料,基于opencv与qt开发的卡尺工具，卡尺工具，具有工具跟随功能，找线找圆工具可以根据形状匹配位置定位实现带X、Y以及角度偏差的自动纠偏，图像采集，图像处理，卡尺工具，找线，找圆，颜色检测，模板匹配，形状匹配，海康工业相机采集+基于形状的模板匹配界面，提前说明，形状匹配算法和找线找圆算法封装成dll直接调用的，其他都是源码，是不错的学习资料，程序资料 ,基于opencv与qt开发; 卡尺工具; 工具跟随功能; 形状匹配; 定位; 自动纠偏; 图像采集; 图像处理; 找线; 找圆; 颜色检测; 模板匹配; 海康工业相机采集; 形状匹配算法封装dll; 程序资料,OpenCV与Qt卡尺工具：图像处理与形状匹配的智能解决方案

基于ZYNQ的FPGA数据DMA传输至以太网教学框架：高效实现数据采集与千兆网传输，适用于工程师与在校学生。,基于zynq的以太网传输工程教学。 内容：这是一个框架 将fpga获得的数据通过dma存入ddr 再从处理器端将数据从ddr读取并通过千兆网传输给电脑 意义：作为一个开发框架 继续这个框架可以半天就能实现数据采集功能 对于基于adc或者dac项目的验证开发非常高效 缩短开发周期 今后类似项目全部可以复用 重新开发工作量小于20% 适合人群：模拟半导体芯片的测试或应用工程师、FPGA ZYNQ需要的嵌入式工程师或者在校学生老师 FPGA工程 + vitis rtos 工程 + 工程说明文档 ,基于zynq;以太网传输;数据采集;fpga开发;zynq应用;框架复用。,基于Zynq的FPGA以太网传输教学框架：快速实现数据采集与复用开发

宠物寄养服务网站系统(源码+数据库+论文+ppt)java开发ssm框架javaweb，可做计算机毕业设计或课程设计 【功能需求】 主页导航栏要有注册登录、宠物寄养、宠物商城、宠物医疗、宠物社区模块点击进入对应页面。 宠物寄养模块：选择门店寄养或上门服务。进入门店寄养页面显示门店信息及寄养价格，确定门店后，选择寄养日期填写宠物基本信息确认信息进行支付，进入上门服务页面显示可选择的工作人员，选择人员后，确认上门照顾的时间段，确认预约后。 宠物商城模块：要包括宠物零食、服饰、主粮、玩具等内容。进入商品详情页面可进入购物车和立即购买，支付成功后能够查看订单信息。 宠物医疗模块：宠物医院可进行线上咨询，或者预约时间。显示关于宠物生病照顾的小知识。 宠物社区模块：能够发布本地图片及文字 【环境需要】 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。 3.tomcat环境：Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.数据库：MySql 5.7/8.0等版本均可； 【购买须知】 本源码项目经过严格的调试，项目已确保无误，可直接用于课程实训或毕业设计提交。里面都有配套的运行环境软件，讲解视频，部署视频教程，一应俱全，可以自己按照教程导入运行。附有论文参考，使学习者能够快速掌握系统设计和实现的核心技术。

MFC（Microsoft Foundation Class）是微软提供的一套C++库，用于简化Windows应用程序开发，尤其在构建用户界面方面。在这个DEMO中，我们探讨的是MFC中的单文档接口（Single Document Interface, SDI），它是MFC框架应用的一种常见设计模式。 SDI允许用户在同一时间处理一个文档，例如一个文本编辑器一次只能打开并编辑一个文件。这个DEMO展示了一个基本的SDI应用，包含了创建、修改和扩展MFC框架界面所需的关键组件。 让我们关注"框架界面"。在MFC中，框架窗口（Frame Window）是应用程序的主要窗口，它承载着文档、视图以及工具栏、菜单栏等其他元素。这个DEMO中的框架窗口包含了用户交互的基本元素，如标题栏、菜单栏和工具栏。 菜单栏提供了“还原”、“前端显示”和“退出”等操作，这些都是标准的Windows应用程序功能。"还原"通常用于恢复窗口到原来的大小和位置，"前端显示"确保窗口在其他窗口之上显示，而"退出"则关闭应用程序。 工具栏是用户界面的一部分，包含快捷方式按钮，使得用户能快速执行常用命令。在DEMO中，工具栏可能已经被修改，以适应开发者的需求或提供更直观的用户体验。 "树视图"是MFC控件之一，常用于展示层次结构的数据，比如文件系统或者项目组织结构。在这个DEMO中，虽然没有直接提及树视图，但它是MFC应用中常见的组件，通常与SDI一起使用来展示文档的不同部分或相关数据。 MFC的源代码是学习和理解其工作原理的好材料。通过分析和修改这些代码，开发者可以了解如何创建自定义视图、处理消息映射、实现特定功能以及如何扩展MFC应用。DEMO中的源代码应包含类定义、消息处理函数、以及与界面元素交互的代码。 这个MFC单文档框架界面DEMO提供了一个基础平台，让开发者能够学习如何构建和扩展Windows应用程序。通过对源代码的研究，可以深入理解MFC框架的工作机制，包括文档/视图架构、窗口和控件的创建、菜单和工具栏的管理，以及如何响应用户的操作。对于想要学习MFC或增强Windows编程技能的人来说，这是一个非常有价值的资源。

# 基于STM32L0xx框架的ADXL355三轴加速度计测量系统 ## 项目简介 本项目是基于STM32L0xx微控制器的应用程序，借助SPI接口与ADXL355三轴加速度计通信，能实现数据读取、写入和初始化等操作，最终通过UART输出测量结果。项目涵盖了STM32L0xx微控制器的HAL库驱动、ADXL355加速度计驱动代码以及处理中断和配置硬件接口的代码。 ## 项目的主要特性和功能 1. 完成STM32L0xx微控制器的系统时钟初始化，保障程序正常运行。 2. 配置GPIO、SPI和UART等硬件接口，用于与ADXL355通信及向串口输出数据。 3. 提供与ADXL355相关操作，像读取寄存器、写入数据、初始化ADXL355等。 4. 实现FIFO缓冲区的初始化、读取和写入操作，用于存储和处理加速度计数据。 5. 定义commandMeasure函数，测量ADXL355的加速度和温度并通过UART输出结果。

Wienert S，Heim D，Kotani M，Lindequist B，Stenzinger A，Ishii M，Hufnagl P，Beil M，Dietel M，Denkert C，Klauschen F. CognitionMaster：基于对象的图像分析框架。 诊断病理学2013，8:34

MATLAB作为一种高级数学软件，广泛应用于数据分析、算法开发和原型设计等众多领域。在农产品加工和质量检测方面，MATLAB同样发挥着重要作用。本项目以“水果西红柿成熟度分析果实分类”为主题，构建了一个图形用户界面(GUI)框架，旨在为初学者提供一个参考，通过这个框架，初学者可以轻松地分析和分类西红柿的成熟度。 在这个项目中，用户可以通过MATLAB构建的GUI轻松上传西红柿的图片，系统将自动分析图片中的西红柿颜色、形状等特征，并根据预设的成熟度标准进行分类。GUI的设计使得整个操作过程直观简单，即便是没有编程经验的用户也能够方便地使用。 分析西红柿成熟度是一个复杂的过程，涉及到图像处理和机器学习等多方面的知识。在MATLAB中，图像处理工具箱提供了丰富的函数，可以实现图像的读取、显示、转换和分析等操作。在本项目中，可能使用了图像分割技术将西红柿从背景中分离出来，进一步分析其颜色分布来判断成熟度。通过计算颜色的平均值、标准差或色调分布等特征，可以建立起成熟度与颜色特征之间的关联模型。 除了颜色分析之外，西红柿的形状特征也是判断其成熟度的重要指标之一。在MATLAB中，可以利用图像处理工具箱中的形态学操作来识别西红柿的轮廓，进一步提取其形状特征。例如，通过椭圆拟合方法可以得到西红柿的长宽比，通过形状描述子可以获取西红柿形状的复杂度和规则性。这些形状特征与成熟度之间可能具有一定的相关性，通过机器学习方法可以构建出相应的识别模型。 在GUI框架下，将上述图像处理和特征提取的过程封装起来，用户无需直接接触复杂的代码，只需要通过按钮和菜单进行操作即可。这不仅降低了使用的门槛，而且提高了工作效率。项目中可能包含了数据输入、图像显示、处理结果展示以及用户交互等多个模块，使得整个分析流程更加高效和便捷。 此外，该项目还可以作为一个学习工具，帮助初学者了解MATLAB在图像处理和机器学习领域的应用。通过实际操作，初学者能够加深对MATLAB工具箱函数的理解，掌握基本的图像分析方法，并学会如何将理论应用于实际问题解决中。 MATLAB（GUI）水果西红柿成熟度分析果实分类项目为初学者提供了一个实用的平台，通过这个平台，学习者不仅可以学习到图像处理和机器学习的相关知识，还能通过实践操作加深理解，并最终应用于实际问题解决中。该项目的设计和实现，充分体现了MATLAB在工程和科研中的强大功能和易用性。

Fitnesse自动化框架是一款强大的开源测试工具，专为软件开发团队设计，以支持各种协议和编程语言。这个框架的核心理念是实现测试代码与业务逻辑的分离，使得非程序员也能参与到测试过程中，提升整个项目的协作效率。 Fitnesse采用Wiki语法编写测试用例，这种简洁明了的文本格式使得非技术人员也能快速理解和编写测试场景。它提供了丰富的测试套件结构，允许用户创建层次化的测试布局，便于管理和组织大量的测试案例。通过Fitnesse，你可以创建一种称为"瘦客户机"（Thin Client）的接口，将测试逻辑与系统底层的实现细节隔离开来。 在Fitnesse中，测试脚本通常是由一种称为“Fit”库的适配器来执行的。这些适配器能够与各种编程语言（如Java、C#、Python等）交互，使得测试用例可以驱动实际的应用程序代码。适配器根据测试用例的输入和预期结果，执行相应的操作并验证结果，确保系统的功能符合预期。 Fitnesse的一个重要特性是它的“Fit表格”（Fit Tables），这是一种特殊的测试语法，用于清晰地表达测试条件和期望。表格中的每一行代表一个测试用例，列则定义输入值、操作和预期输出。这种可视化方式让测试用例的创建和维护变得直观且易于理解。 此外，Fitnesse还支持持续集成，可以通过设置定时任务来定期运行测试套件，自动检查代码变更对系统功能的影响。一旦发现失败的测试，Fitnesse会立即报告，帮助团队快速定位问题。 在压缩包"Fitnesse资料"中，可能包含了关于如何安装、配置和使用Fitnesse的各种资源，包括但不限于： 1. 安装指南：描述如何下载和安装Fitnesse，以及启动其内置的HTTP服务器。 2. Wiki语法教程：介绍Fitnesse的Markdown风格语法，如何创建和编辑测试用例。 3. 适配器示例：展示了如何为不同语言编写或集成适配器代码。 4. 测试用例模板：提供预定义的测试表格模板，帮助快速创建测试场景。 5. 案例研究：分享了其他项目使用Fitnesse的实际经验，以及最佳实践。 6. 常见问题解答（FAQ）：解决在使用Fitnesse过程中可能遇到的问题。 通过深入学习和实践这些资料，开发者和测试人员可以充分利用Fitnesse自动化框架，提高软件项目的质量和效率，同时降低维护成本。记得定期更新Fitnesse及其适配器，以确保与最新的技术和最佳实践保持同步。

python 多端运行功能示例,界面任意定制.

MPSLIB：多点统计模型的C类框架，地质统计学模拟和模式选择的工具 MPSLIB是一个C++类，提供了一个框架，实现大多数目前提出的多点模拟方法的基础上顺序模拟。MPSLIB的目标是在大多数平台上易于编译（标准C++11是唯一的要求），并在开源LGPLv3许可证下发布，以鼓励重用和进一步开发。 MPSLIB是为了解决地质统计学中的一些问题，地质统计模型描述了无限多个单一地球模型，与所选的概率函数一致这些地球模型的可变性反映了与统计模型的选择有关的不确定性。这种不确定性量化是使用多点统计模型来解决的。 多点统计模型是在过去的几十年中，已经被开发，允许从训练图像推断统计模型。这允许统计模型的更简单的量化，以及更真实的（地球）结构的模拟。已经提出了许多不同的算法MPS为基础的模拟，每一个与一组独特的优点或conses。 MPSLIB提供了一个框架，实现了基于顺序仿真的任何多点仿真算法所需的核心功能。该库在GPL v3许可下发布，并且提供了一个易于使用的接口，允许用户快速实现多点统计模型。 MPSLIB的开发目标是为了提供一个通用的框架，使得用户可以快速实现多点统计模型，并且可以在多个平台上运行。该库的开发是为了解决地质统计学中的问题，并且可以与其他软件工具集成，以提供一个完整的解决方案。 MPSLIB的主要特点包括： * 实现了基于顺序仿真的任何多点仿真算法所需的核心功能 * 提供了一个易于使用的接口，允许用户快速实现多点统计模型 * 可以在多个平台上运行 * 在开源LGPLv3许可证下发布，以鼓励重用和进一步开发 MPSLIB的应用领域包括： * 地质统计学 * 模式选择 * 多点统计模型 * 地质模拟 MPSLIB的优点包括： * 提高了地质统计模型的准确性 * 提高了多点统计模型的计算效率 * 提供了一个通用的框架，使得用户可以快速实现多点统计模型 * 可以与其他软件工具集成，以提供一个完整的解决方案 MPSLIB是一个强大的工具，能够帮助用户快速实现多点统计模型，并且可以解决地质统计学中的问题。