资源是ITTI视觉显著性模型的MATALB代码，资源下载后直接能用，解压后打开zj.m，然后运行即可测试，提取得到的显著图直接能显示出来。
同时为了大家需要，同时考虑了灰度图像可以使用的边缘显著度等，去掉了与颜色相关的显著图计算，封装成了函数ITTI_Model，通过S=ITTI_Model(img)调用即可。
相关的材料参照博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/82532179。
谢谢~
同时为了大家需要，同时考虑了灰度图像可以使用的边缘显著度等，去掉了与颜色相关的显著图计算，封装成了函数ITTI_Model，通过S=ITTI_Model(img)调用即可。
相关的材料参照博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/82532179。
谢谢~
2022/9/5 21:47:50
1.75MB
1
编写使用程序实现多边形裁剪。
要求首先采用鼠标确定裁剪区域（矩形区域），然后用鼠标输入待裁剪的多边形（可分别使用鼠标左键和右键来确定裁剪区域和待裁剪的多边形）。
多边形绘制完毕后进行裁剪，以不同颜色显示被裁剪对象位于窗口内（此部分应保证多边形的完整性）及外部的部分。
要求首先采用鼠标确定裁剪区域（矩形区域），然后用鼠标输入待裁剪的多边形（可分别使用鼠标左键和右键来确定裁剪区域和待裁剪的多边形）。
多边形绘制完毕后进行裁剪，以不同颜色显示被裁剪对象位于窗口内（此部分应保证多边形的完整性）及外部的部分。
2022/9/5 5:49:51
1.84MB
1
颜色传感器TCS230的stm32代码，可直接使用。
接线留意：E0-GND,S0-VCC,S1-VCC,S2-PB10,S3-PB11,OUT-PA2
接线留意：E0-GND,S0-VCC,S1-VCC,S2-PB10,S3-PB11,OUT-PA2
2022/9/4 23:16:22
2.55MB
1
自主编写小工具，初次公开。
快速批量生成包含有颜色尺码的sku，方便后期产品SKU识别管理（大卖的sku都是有规律的），方便快速导入Excel或者ERP，经过大公司实践检验的，效率提高50%，懂的人会觉得非常有用，不懂的人可能不知道干嘛的，应用场景自己去摸索
快速批量生成包含有颜色尺码的sku，方便后期产品SKU识别管理（大卖的sku都是有规律的），方便快速导入Excel或者ERP，经过大公司实践检验的，效率提高50%，懂的人会觉得非常有用，不懂的人可能不知道干嘛的，应用场景自己去摸索
2022/9/4 15:11:42
635KB
1
MFC计算器源代码,支持基础的+-*/以及退格等功能，另外可以自行设置各个文本框的字体和整个窗体的颜色，等等。
另外可以根据MFC计算器源代码的设计过程文档，自行扩展功能。
另外可以根据MFC计算器源代码的设计过程文档，自行扩展功能。
2022/9/4 8:32:43
31KB
1
经过对彩色图像中颜色信息进行选取，作为分类标识。
基于LAB颜色空间，计算各像素点颜色到标识的距离，实现图像分割及区域检测
基于LAB颜色空间，计算各像素点颜色到标识的距离，实现图像分割及区域检测
2022/9/4 7:32:06
1.18MB
1
植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
2022/9/4 7:01:48
6.39MB
1
编程简介：1.采用MATLAB软件进行编写2.原理：（1）、将对于矩形图，第一行的饱和度最高，详细颜色变化，由(255,0,0)-(255,255,0)-(0,255,0)-(0,255,255)-(0,0,255)-(255,0,255)，每一列随位置逐步递减。
最后一行R=G=B=128。
（2）、圆形图，需先确定圆形区域，后对圆形区域处理，根据角度将其进行颜色区域划分，颜色变化同矩形图方法。
（3）、代码中，对于详细思路做了详细解释。
3、操作：点击开始按钮，即可显示生成的矩形和圆形图像，并进行存储。
格式均为jpg。
最后一行R=G=B=128。
（2）、圆形图，需先确定圆形区域，后对圆形区域处理，根据角度将其进行颜色区域划分，颜色变化同矩形图方法。
（3）、代码中，对于详细思路做了详细解释。
3、操作：点击开始按钮，即可显示生成的矩形和圆形图像，并进行存储。
格式均为jpg。
2022/9/4 6:01:12
19KB
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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
15KB