ExifLib数据快速提取工具源码 项目描述 ExifLib读取Exif标签(例如,相机型号,GPS数据、日期照相,快门速度等) 利用GDI+，System.Drawing.Imaging类开发 ExifLib simply reads Exif tags (i.e., camera model, GPS data, date picture taken, shutter speed etc.) from JPEG files, without the overhead introduced by using the GDI+ classes located in System.Drawing.Imaging, and with less lines of code for the developer. ExifLib很简单，只有一个类和一个枚举命名空间中。

基于CNN的高速铁路侵限异物特征快速提取算法.pdf,高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题，提出简化的全连接网络结构；针对准确率因简化网络结构而下降的问题，提出将卷积层的卷积核进行预先训练；最后为防止因全连接而导致的对称性特征提取，提出加入稀疏性参数的快速特征提取算法。改进后的卷积神经网络，在保证准确率的基础上加快了计算速度，同时满足了实时性和高准确率的要求。实验表明处理单幅图像的速度为0.15 s，准确率为99.5%。

一个小软件，方便大家获取大量照片的文件信息，尺寸、大小、创建日期、文件名、文件路径等等，提高办公效率

EXCEL单元格中有电话号码、日期、汉字等字符，可以有效的分别提取出电话号码字符，提高办公人员工作效率

提出一种新的快速激光条纹中心提取算法,该算法具有较好的抗噪声或冗余点能力。该算法在传统重心算法的基础上结合轮廓跟踪算法,根据激光条纹在图像中的分布特点,通过阈值轮廓跟踪算法避免了对图像中不包含激光条纹区域的扫描,以此提高了提取速度,不用对整幅图像完成一次扫描即可计算出激光光条中心。所提算法具有复杂度低、计算简单、程序运行时间少等优点。实验结果表明:该算法能够实现对光条中心的快速提取,比Steger算法提速将近70.37倍,比传统重心算法提速将近4.48倍;对光条图像增加噪声(冗余)点后发现,所提算法具有优良的抗噪效果。

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10％;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。

磁性纳米粒子自动快速提取核酸的设计与应用

基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取，对点云数据提取具有指导意义