是《数字图像处理高级使用--基于MATLAB与CUDA的实现》这本书的示例代码，CUDA，GPU
2018/4/1 16:42:07
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基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘）figure；
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255]，亮度增大，细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');
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2017/8/5 16:52:45
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《遥感原理与应用》系统引见了电磁波遥感的基本理论、遥感数据获取和遥感图像处理与分析的最新技术，以及遥感技术在各个领域中的应用。
《遥感原理与应用》是高等学校测绘工程专业的核心教材，可供遥感及相关专业的学生使用，也可供遥感科研和生产人员参考。
《遥感原理与应用》是高等学校测绘工程专业的核心教材，可供遥感及相关专业的学生使用，也可供遥感科研和生产人员参考。
2017/3/25 13:36:01
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详细引见Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。
2016/10/12 20:49:22
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《MATLAB数学建模》是2017年12月1日清华大学出版社出版的图书，作者是李昕。
本书是MATLAB数学建模应用系列书籍之一，以MATLABR2016a软件版本为基础，根据数学建模的需要编写，包含了多种数学建模问题的MATLAB求解方法，是处理数学实验和数学建模的有力工具。
全书共18章，分为前后两个部分，第1~10章属于前部分，第11~18章属于后部分。
前部分从MATLAB基础和数学建模基础知识介绍开始，详细介绍MATLAB程序设计、常用MATLAB建模函数、数学规划模型、智能优化算法、Simulink简介、MATLAB图像处理算法等内容；
后部分介绍了水质评价与预测、投资收益与风险、旅行商问题、最优捕鱼策略、裁剪与复原、DNA序列分类、卫星和飞船的跟踪测控、中国人口增长预测等8个典型建模问题的MATLAB求解方法，引导读者深入挖掘各种建模问题背后的数学问题和求解方法。
最后，在附录中给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者使用和研究。
本书是MATLAB数学建模应用系列书籍之一，以MATLABR2016a软件版本为基础，根据数学建模的需要编写，包含了多种数学建模问题的MATLAB求解方法，是处理数学实验和数学建模的有力工具。
全书共18章，分为前后两个部分，第1~10章属于前部分，第11~18章属于后部分。
前部分从MATLAB基础和数学建模基础知识介绍开始，详细介绍MATLAB程序设计、常用MATLAB建模函数、数学规划模型、智能优化算法、Simulink简介、MATLAB图像处理算法等内容；
后部分介绍了水质评价与预测、投资收益与风险、旅行商问题、最优捕鱼策略、裁剪与复原、DNA序列分类、卫星和飞船的跟踪测控、中国人口增长预测等8个典型建模问题的MATLAB求解方法，引导读者深入挖掘各种建模问题背后的数学问题和求解方法。
最后，在附录中给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者使用和研究。
2021/7/19 2:36:41
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一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
2017/5/8 18:03:53
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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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