资源包含文件：课程word+答辩PPT+项目源码及测试图片数字图像中阴影是普遍存在的，而且其为数字图像处理的很多任务，如图像特征提取，图像识别，图像分割带来了不利的影响。
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942
2022/9/25 21:45:41
6.97MB
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cifar-10数据汇合（jpg图片汇合版本），图片汇合，该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。
2015/11/20 3:54:44
51.98MB
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图像到图像转换(I2I)的目的是在保留内容表示的同时将图像从源域传输到目标域。
I2I由于在图像合成、分割、风格转换、复原、姿势估计等计算机视觉和图像处理问题上的广泛应用，近年来受到越来越多的关注，并取得了巨大的进展。
I2I由于在图像合成、分割、风格转换、复原、姿势估计等计算机视觉和图像处理问题上的广泛应用，近年来受到越来越多的关注，并取得了巨大的进展。
2018/1/2 16:05:11
5.29MB
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为应用matlab进行图像处理实验的小部分代码，这部分代码非常简单，仅需直接调用内置函数即可完成，所以做成简单整理算是分享啦
2015/1/12 20:20:27
614B
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本书的第1章和第2章介绍了数字图像处理的基本概念和技术，后续几章介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的几个应用实例，包括指纹识别系统、数字水印技术、条形码技术、印鉴鉴定系统、光学字符识别技术以及基于视觉的手势识别系统。
本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；
第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。
本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；
第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。
2017/6/11 23:16:37
8.18MB
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基于matlab的直方图均衡化的彩色图像加强程序，通过matlab仿真，比较均衡化后的还原图像与输入原始真彩色图像，输出图像轮廓更清晰，亮度明显加强
2017/5/25 16:37:30
1.25MB
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文件中包含未转化的RGB565格式文件tu0tu1等（750KB）文件同学们可以本人转换，也有转化好的文件（1126KB）可执行文件a.out原代码是rgb2bmp.c和rgb2bmp.h无BUG，RGB565格式文件是从某火的429开发板从液晶屏上截取的图像，该图像是从摄像头中拍下来的。
2016/1/24 6:04:52
1.9MB
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ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10
2022/9/6 18:03:45
9.2MB
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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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