本人花了300块钱购买的图像处理教程-带开发版。
保证是一手资料，在别处你指定找不到。
7.HDL-VIPCMOS视频图像算法处理.................................................1087.1.Bingo版HDL-VIP时序约定.......................................................1087.1.1.VIP_Image_Processor接口约定............................................1087.1.2.VIP_Image_Processor时序约定............................................1117.2.【VGA】RGB888转YCbCr444算法的HDL-VIP实现..........1127.2.1.RGB888转YCbCr介绍........................................................1127.2.2.RGB888转YCbCr的HDL实现..........................................1137.2.3.RGB888转YCbCr功能测试................................................1187.3.【VGA】YCbCr422转RGB888的HDL-VIP实现..................1217.3.1.ITU-RBT.656格式简说.......................................................1217.3.2.YUV/YCbCr视频格式简说..................................................1237.3.3.YUV422格式的配置与拼接捕获.........................................1247.3.4.YUV422转YUV444的HDL-VIP实现..............................1257.3.5.YUV444转RGB888的HDL-VIP实现...............................1287.3.6.YCbCr422转RGB888功能测试..........................................1327.4.【USB】RGB888转Gray灰度的HDL-VIP实现.....................1357.5.【USB】YCbCr422转Gray灰度HDL-VIP实现.....................1377.6.【USB】灰度图像的均值滤波算法的HDL-VIP实现..............1387.6.1.均值滤波算法介绍.................................................................1387.6.2.3*3像素阵列的HDL实现...................................................138既然选择了HDL-VIP，便不顾风雨兼程，一路走下去……7.6.3.Mean_Filter均值滤波算法的实现........................................1447.7.【USB】灰度图像的中值滤波算法的HDL-VIP实现..............1497.7.1.中值/均值滤波对比...............................................................1497.7.2.中值滤波算法的HDL实现..................................................1507.8.【USB】灰度图像的Sobel边缘检测算法的HDL-VIP实现...1577.8.1.边缘检测算法介绍.................................................................1577.8.2.Sobel边缘检测算法研究......................

FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法，matlab代码，有界面，有图片，运行正常，附pdf说明文档

首先产生一段零均值高斯白噪声，再叠加三个正弦信号，采用FFT快速计算和直接估计分别估计自相关函数

matlab7.1写的K均值聚类方法分割图像的程序。

基于DWT和均值量化的音频水印算法基于DWT和均值量化的音频水印算法

基于matlab编写的非局部均值滤波（for）的SAR图像去斑算法

图像处理中，纹理特征的提取部分代码如下//计算纹理特征voidCTextureDlg::OnBtnComputeTexture(){ doubledEnergy =0.0; doubledEntropy =0.0; doubledInertiaQuadrature=0.0; doubledLocalCalm =0.0; doubledCorrelation =0.0; doubledEnergy1 =0.0; doubledEntropy1 =0.0; doubledInertiaQuadrature1=0.0; doubledLocalCalm1 =0.0; doubledCorrelation1 =0.0; unsignedchar**arLocalImage; arLocalImage=cmatrix(0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1,0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1); introlltimeH=m_grayShow.ImageHeight/m_grayShow.FilterWindowWidth; introlltimeW=m_grayShow.ImageWidth/m_grayShow.FilterWindowWidth; inti,j; intp,q; //将图像分成若干个窗口，计算其纹理均值 for(i=0;i＜rolltimeH;i++) { for(j=0;j＜rolltimeW;j++) { //首先赋值给子窗口 for(p=0;p＜m_grayShow.FilterWindowWidth;p++) { for(q=0;q＜m_grayShow.FilterWindowWidth;q++) { arLocalImage[p][q]=m_grayShow.ImageArray[i*m_grayShow.FilterWindowWidth+p][j*m_grayShow.FilterWindowWidth+q]; } } m_grayShow.ComputeMatrix(arLocalImage,m_grayShow.FilterWindowWidth); m_grayShow.ComputeFeature(dEnergy1,dEntropy1,dInertiaQuadrature1,dCorrelation1,dLocalCalm1,m_grayShow.PMatrixH,m_grayShow.GrayLayerNum); dEnergy+=dEnergy1; dEntropy+=dEntropy1; dInertiaQuadrature+=dInertiaQuadrature1; dCorrelation+=dCorrelation1; dLocalCalm+=dLocalCalm1; } } dEnergy/=(rolltimeH*rolltimeW); dEntropy/=(rolltimeH*rolltimeW); dInertiaQuadrature/=(rolltimeH*rolltimeW); dCorrelation/=(rolltimeH*rolltimeW); dLocalCalm/=(rolltimeH*rolltimeW); m_dEnergy =dEnergy; m_dEntropy =dEntropy; m_dInertiaQuadrature=dInertiaQuadrature; m_dCorrelation =dCorrelation; m_dLocalCalm =dLocalCalm; UpdateData(false);}

K均值聚类是聚类算法中十分经典的算法，本人采用人工生成数据集进行试验，数据集真实分类结果为4，代码首先对真实情况进行可视化。
然后进行均值聚类，聚类结果与真实情况接近。
结果图片放置在文件中，大家一起学习！！

徐士良C常用算法程序集第三版高清电子书+源代码，经典之作，算法必备参考资料第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预

虽然均值哈希更简单且更快速，但是在比较上更死板、僵硬。
它可能产生错误的漏洞，如果有一个伽马校正或颜色直方图被用于到图像。
这是因为颜色沿着一个非线性标尺-改变其中“平均值”的位置，并因此改变哪些高于/低于平均值的比特数。
一个更健壮的算法叫pHash，(我使用的是自己改进后的算法，但概念是一样的)pHash的做法是将均值的方法发挥到极致。
使用离散余弦变换(DCT)降低频率。

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。