MapWinGIS是一个开源的ActiveX组件，功能上类似MapX，开发人员可以利用这个ActiveX组件在自己的系统中完成GIS的相关功能，例如地图,IMAGE,GRID的显示；
在图层上标绘点，线，图形；
计算长度，存取GIS数据等相关工作．　　它的主要功能包括：　　直接打开，编辑，保存Image，Grid，Shapfile，TIN，DBF格式的文件　　在地图中对图形进行浏览，标注，设置颜色等信息。
　　在地图中进行空间数据查询　　动态的在图层上标绘空间数据。
　　存取地图中的相关数据。
　　对不同的格式进行转换，例如从TIN到GIRD等。

内容概要：本文通过简单的代码实例，以及略猥琐的图片demo，展示了canvas在图像像素数据操作方面的常用接口。
至于如何利用这几个接口实现更复杂的效果，则会在后续章节里继续讲述。
一、canvas图片填充；
2、设置/获取canvas图片数据；
3、创建canvas图片数据；
4、关于imageData.data的一点补充；
demo_01如下：demo说明：加载xiangjishi.png，加载完成后，从相对于画布左上角坐标(0,0)处开始，将xiangjishi.png绘制在画布上，效果如下：看到这里，可能对于context.drawImage(image,x,y,width,height)里四个参

Matlab写的区域生长图像分割程序。
%区域生长算法:regionfunctionLabelImage=region(image,seed,Threshold,maxv)%image:输入图像%seed：种子点坐标堆栈%threshold：用邻域近似生长规则的阈值%maxv：所有生长的像素的范围小于maxv%LabelImage:输出的标记图像，其中每个像素所述区域标记为rn[seedNum,tem]=size(seed);%seedNum为种子个数[Width,Height]=size(image);LabelImage=zeros(Width,Height);rn=0;%区域标记号码fori=1:seedNum%从没有被标记的种子点开始进行生长ifLabelImage(seed(i,1),seed(i,2))==0rn=rn+1;%%对当前生长区域赋标号值LabelImage(seed(i,1),seed(i,2))=rn;%endstack(1,1)=seed(i,1);%将种子点压入堆栈（堆栈用来在生长过程中的数据坐标）stack(1,2)=seed(i,2);Start=1;%定义堆栈起点和终点End=1;while(Start＜=End)%当前种子点坐标CurrX=stack(Start,1);CurrY=stack(Start,2);%对当前点的8邻域进行遍历form=-1:1forn=-1:1%%判断像素（CurrX，CurrY）是否在图像内部%rule1=(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1;%%判断像素（CurrX，CurrY）是否已经处理过%rule2=LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0;%%判断生长条件是否满足%rule3=abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜Threshold;%%条件组合%rules=rule1&rule2&rule3;if(CurrX+m)=1&(CurrY+n)=1&LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0&abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))＜=Threshold&image(CurrX+m,CurrY+n)0%堆栈的尾部指针后移一位End=End+1;%像素（CurrX+m,CurrY+n)压入堆栈stack(End,1)=CurrX+m;stack(End,2)=CurrY+n;%把像素（CurrX,CurrY)设置成逻辑1LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)=rn;endendend%堆栈的尾部指针后移一位Start=Start+1;endend

项目使用了开源框架Universal-Image-Loader显示本地图库所有照片点击放大，单击退出双击放大缩小支持左右滑动查看图片支持手势放大缩小图片

第04章基于Hough变化的答题卡识别——相关代码及源文件\Analysis.m\Compute_Angle.m\Gray_Convert.m\Hough_Process.m\images\......\1.JPG\Image_Binary.m\Image_Normalize.m\Image_Rotate.m\Image_Smooth.m\Location_Label.m\Morph_Process.m\Region_Segmation.m\results\runme.m\Write_Results.m

1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。
2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。
3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。
4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。

cnn卷积神经网络的八篇最经典论文AlexNet：NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-PaperVGG：Very-Deep-Convolutional-Networks-for-Large-Scale-Image-RecognitionNIN：network-in-networkResNet：Deep-Residual-Learning-for-Image-RecognitionInceptionV1-V4MobileNet：Efficient-ConVolutinal-Neural-Networks-for-Mobile-VisionNASNet：Learning-TransferableArchitectures-for-Scalable-Image-RecognitionShakeShake：Shake-Shake-regularization

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以太坊区块链DAPPIPFS+智能合约代码下载上传文件图片例子

在ubuntu下读取USB摄像头视频，通过cv_bridge转化后在ros下以节点/camera/image形式发布

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。