c#操作Libreoffice组件，对应一些常见的文件格式进行转换，其中包含Word，html，excel，pdf，image，等等，有相关Demo，可以参考完成

Digital_Image_Processing_3rd_Edition英文版DigitalImageProcessing3rd英文版

vs2008+mssql2005│CheckCode.aspx│CheckCode.aspx.cs│Default.aspx│Default.aspx.cs│Describe.aspx│Describe.aspx.cs│GoodsInfo.aspx│GoodsInfo.aspx.cs│Login.aspx│Login.aspx.cs│ShoppingCart.aspx│ShoppingCart.aspx.cs│SuccessShop.aspx│SuccessShop.aspx.cs│Web.config│必读：程序使用说明.doc│├─App_Code│DB.cs│├─App_Data│db_NetShop.mdf│db_NetShop_log.ldf│├─Image││02-_small9[20061102090405].jpg││1.JPG││2.bmp││3.bmp││3.gif││anniu1.gif││anniu2.gif││asp.net.jpg││fjtp.jpg││login.css││Login.GIF││login_logo.jpg││login_shadow.jpg││RESET.GIF││sy_01.jpg││sy_02.jpg││sy_03.jpg││sy_04.jpg││sy_05.jpg││sy_06.jpg││sy_07.jpg││sy_08.jpg││sy_09.jpg││图片2.jpg││水杯.bmp││牙刷.jpg││首页(2).jpg│││└─购物车││{C3706893-B1BA-4C59-9DF1-C683DBB6A8E7}.jpg││关闭按钮.jpg││商品基本信息.jpg││子页两头.jpg││子页头.jpg││子页底.jpg││详细信息.jpg││购物车.jpg││进入后台按钮.jpg│││└─主页│两头.jpg│头.jpg│底部.jpg│最新商品信息.jpg│└─Image1│02-_small9[20061102090405].jpg│3.gif│fjtp.jpg│fu.jpg│图片2.jpg│水杯.bmp│└─购物车│关闭按钮.jpg│商品基本信息.jpg│子页两头.jpg│子页头.jpg│子页底.jpg│详细信息.jpg│购物车.jpg│进入后台按钮.jpg│└─主页两头.jpg头.jpg底部.jpg最新商品信息.jpg

1.Other.swift中配置相应的参数和图片保存途径2.OSSUploadManager().uploadImage(image:UIImage,type:EnumPicType,success:@escapingOSSUploadBlock)上传单张图片3.OSSUploadManager().uploadImagesArr(imageArr:Array,type:EnumPicType,success:@escapingOSSUploadImagesBlock)上传多张图片

Digital+Image+processing+Gonzalez+-+Solution+Manual+(3rd+edition).pdf

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

图象图象存储

用共生矩阵进行纹理特征提取**************************************************************************%图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:前往八维纹理特征行向量%**************************************************************************functionT=Texture(Image)%Image=imread('E:\1\3.tiff');%[M,N,O]=size(Image);M=256;N=256;%--------------------------------------------------------------------------%1.将各颜色分量转化为灰度%--------------------------------------------------------------------------Gray=double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3));%--------------------------------------------------------------------------%2.为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将Gray量化成16级

mongo图像转换器该软件包可协助您将需要上传的图像文件转换为mongoDB（（无））GRIDfs或MULTER安装npm我-保存mongo-image-converter有关与MONGOOSE一起使用的注意事项如果您需要将大于（16mb）的文件存储到MongoDB，请随时使用Grid-fs请使用中间件“body-parser”！确保在组件内部转换图像，然后将其作为字符串传递给后端示例：（在NodeJSserver.js文件中）constexpress=require('express');constapp=express();constbodyParser=require('body-parser')app.use(bodyParser.json({limit:'16mb',extended:true}));//Makesureyouaddthesetwolinesapp.use(bodyParser.urlencoded({limit:'16mb',ext

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。