在YUV420中，一个像素点对应一个Y，一个2X2的小方块对应一个U和V。
对于所有YUV420图像，它们的Y值排列是完全相同的，因为只有Y的图像就是灰度图像。
这个代码可以从YUV视频中提取每一帧画面保存成图片。
对于所有YUV420图像，它们的Y值排列是完全相同的，因为只有Y的图像就是灰度图像。
这个代码可以从YUV视频中提取每一帧画面保存成图片。
2024/6/3 2:07:08
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PascalVOC2012增强数据集Label文件，包含已经处理好的12031张灰度标注图像
2024/5/26 20:25:49
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给定皮肤镜黑素细胞瘤图像，检测毛发噪声，并修复毛发遮挡部位的信息。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
2024/5/16 1:34:17
67.4MB
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最新c#图像处理源代码（包含边缘检测，灰度，霍夫等各种变换等各种算法源代码实例。
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）对初学和已有研究者都很有帮助，值得收藏。
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）对初学和已有研究者都很有帮助，值得收藏。
2024/5/15 17:52:17
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本项目主要是利用matlab仿照photoshop软件设计了一个简易的数字图像处理系统。
该系统能够完成对图像的灰度变换，对图像进行缩放，截取，旋转，在空间域与频率域对图像进行平滑，锐化处理，以及对图像进行边缘检测等功能。
通过使用所设计的系统对图像进行合适的处理方式，来使图像达到增强的效果。
该系统能够完成对图像的灰度变换，对图像进行缩放，截取，旋转，在空间域与频率域对图像进行平滑，锐化处理，以及对图像进行边缘检测等功能。
通过使用所设计的系统对图像进行合适的处理方式，来使图像达到增强的效果。
2024/5/13 16:09:33
8.63MB
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基于一点、两点定标的红外图像非均匀校正。
%0,1,2分别代表三幅图：高温，低温，手型图%A代表原图；
B代表数据类型转换或者校正后的图；
D代表一点校正系数%C代表高温图和低温图的灰度值差矩阵；
G代表两点校正斜率系数矩阵；
%0,1,2分别代表三幅图：高温，低温，手型图%A代表原图；
B代表数据类型转换或者校正后的图；
D代表一点校正系数%C代表高温图和低温图的灰度值差矩阵；
G代表两点校正斜率系数矩阵；
2024/5/13 16:28:22
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https://blog.csdn.net/hhmy77/article/details/80355611指数模型，灰度预测模型（这个网上被吐槽得很水），logistic模型，Leslie矩阵，大概就这几个了，然后论文里面用得是灰度预测和logistic模型，Leslie矩阵我很想加进去，因为它用当前人口年龄结构来预测未来的人口，感觉很切合题目，但是找遍网络也没找到人口年龄结构，就不了了之了，如果你想拿奖建议你使用这个模型。
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同态滤波器对图像进行增强处理，图像的同态滤波(Homomorphicfiltering)是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，其是以图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，通过调整图像灰度范围和增强对比度来改善图像的质量。
使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。
该方法消除图像上照明不均的问题，增强暗区的图像细节，同时又不损失亮区的图像细节。
使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。
该方法消除图像上照明不均的问题，增强暗区的图像细节，同时又不损失亮区的图像细节。
2024/5/2 16:13:45
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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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