通过灰度转换，得到灰度图像，再通过设置阈值，得到图像光条区域ROI，最后通过计算ROI区域的灰度重心，计算得到激光光条中心。
注：按行列式计算，不考虑光条方向。
注：按行列式计算，不考虑光条方向。
2024/6/12 16:55:30
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假设某图像的灰度直方图具有二峰性（f(Ta)=Ha;f(Tb)=Hb），表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。
取二峰间的谷点为阈值Th，可以得到好的二值处理的效果。
取二峰间的谷点为阈值Th，可以得到好的二值处理的效果。
2024/6/5 4:09:50
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提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
2024/5/20 18:55:43
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###对该程序做如下说明：*采用的是opencv3.X版本*针对不同的图片，需要自己手动修改阈值`g_threshVal,g_threshMax`*程序是根据[`这一篇博客`](https://blog.csdn.net/rrrfff/article/details/77340641#commentBox)写的，只是自己调通了以后，给大家也分享下*因为是自动找点，所以在设置的不太合理的情况下，会出现很奇怪的现象，后果不堪设想。
2024/5/19 11:58:33
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图像边缘获取，自己实现的基于matlab的8邻域算法，获取图像的边缘。
需要手动设置阈值对图像进行二值化。
包涵实现程序和测试程序
需要手动设置阈值对图像进行二值化。
包涵实现程序和测试程序
2024/5/17 18:33:21
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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。
2024-04-09 15:03
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