帖子链接：https://blog.csdn.net/qq_43706969/article/details/113057799QT图形界面编程大作业，主要功能分为图像处理以及视频处理两大块。
图像处理包括：灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度，饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括：二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是，由于完成的比较仓促，很多代码存在格式、效率方面的问题，希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10，QT5版本应该都可行，视频处理涉及到OpenCV，我使用的是OpenCV4.0.1版本。
图像处理包括：灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度，饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括：二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是，由于完成的比较仓促，很多代码存在格式、效率方面的问题，希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10，QT5版本应该都可行，视频处理涉及到OpenCV，我使用的是OpenCV4.0.1版本。
2024/9/26 12:41:01
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imagenormalization对图像归一化的matlab程序平移、缩放和旋转归一化！可用于模式识别，数字水印。
2024/9/18 15:18:38
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直线、圆、多边形这是针对09年所写计算机图形学源码重构后的版本。
新版本在实现用多种算法生成直线、圆、多边形等图形图像的同时，使用了双缓存绘图防止图像闪烁，并使用自定义结构扫描线存储所绘连块图形区域提高了二次绘图效率。
同时将所有图形图像封装成类，便于图形的重绘以及旋转、平移、缩放、对称变换等几何操作。
这是真正意义上实现了二维图层操作，而不是一个演示性的算法。
光照实验与消隐借用已有代码，因此代码变量命名风格与之前的不统一。
新版本在实现用多种算法生成直线、圆、多边形等图形图像的同时，使用了双缓存绘图防止图像闪烁，并使用自定义结构扫描线存储所绘连块图形区域提高了二次绘图效率。
同时将所有图形图像封装成类，便于图形的重绘以及旋转、平移、缩放、对称变换等几何操作。
这是真正意义上实现了二维图层操作，而不是一个演示性的算法。
光照实验与消隐借用已有代码，因此代码变量命名风格与之前的不统一。
2024/9/10 5:53:52
84KB
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https://blog.csdn.net/LLLLL__修改了BookPageCurlPro插件的源码，方便动态添加页面。
Unity中实现翻书效果的插件，支持来回翻页，可配置自动翻页操作，支持设置不同的锚点，支持Canvas缩放。
Unity中实现翻书效果的插件，支持来回翻页，可配置自动翻页操作，支持设置不同的锚点，支持Canvas缩放。
2024/9/7 8:46:56
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OpenGL开发的三维教室场景，绘制了多个模型，有桌子，黑板，空调，墙面，电脑，场景实现了碰撞检测，可以漫游，模型可以移动和旋转，缩放
2024/9/5 21:28:39
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这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问
2024/9/5 12:27:19
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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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