k-means算法接受输入量k；
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
2023/11/11 15:04:35
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实现功能有:图像加运算、两种插值旋转、图像反色、图像放缩、二次曝光、扣去蓝色、扣去绿色、图像线性增强、利用log函数实现增强、利用幂次函数实现增强、直方图均衡化、算数均值滤波、中值滤波、拉普拉斯算子边缘提取和锐化、其他三种算子的边缘提取、矢量中值滤波去燥操作方式：图像加运算、二次曝光、扣去蓝色：这三个操作都需要先打开一张图片，然后打开另一张图片，扣去蓝色需要把蓝色图片作为第二张图片打开；
其他操作均是对单张图片操作，右边呈现结果。
其他操作均是对单张图片操作，右边呈现结果。
2023/11/7 14:16:37
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基于opencv的图像去噪源代码，分别采用中值滤波，均值滤波，高斯滤波对图像进行去噪处理，程序已经运行过，没有问题。
2023/11/1 10:16:09
4.05MB
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C#ＶＳ 2015 图像平滑与去噪（噪声模型、均值滤波与中值滤波、灰度形态学滤波、小波变换去噪、高斯低通滤波、统计滤波）
2023/10/23 10:40:40
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从理论上推导了数字图像相关(DIC)方法中应变精度的影响因素,指出应变计算精度会随着窗口尺寸的变小而下降。
为了提高图像有效分辨率,针对细长平面试件提出了一种二维多相机全场DIC方法。
该方法根据特征点检测及匹配算法定位特征点对的亚像素位置,通过DIC方法对特征点对进行高精度配准,利用发展的逐步优化单应矩阵方法求解图像变换关系,得到变形前后的无缝拼接图像。
分别实施了纯平移和橡胶梁三点弯两组实验。
在纯平移实验中,该方法计算得到的应变均值误差及均方根误差均在50με以内,验证了该方法的有效性;采用橡胶梁三点弯实验对比该方法与三维多相机全场DIC方法,并基于实验结果对该方法的优点与缺点进行了分析。
为了提高图像有效分辨率,针对细长平面试件提出了一种二维多相机全场DIC方法。
该方法根据特征点检测及匹配算法定位特征点对的亚像素位置,通过DIC方法对特征点对进行高精度配准,利用发展的逐步优化单应矩阵方法求解图像变换关系,得到变形前后的无缝拼接图像。
分别实施了纯平移和橡胶梁三点弯两组实验。
在纯平移实验中,该方法计算得到的应变均值误差及均方根误差均在50με以内,验证了该方法的有效性;采用橡胶梁三点弯实验对比该方法与三维多相机全场DIC方法,并基于实验结果对该方法的优点与缺点进行了分析。
2023/10/1 21:30:34
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根据布里渊光纤环形激光器谐振腔特性,设计了一套以单片机为控制中心,压电陶瓷(PZT)为调频器件的光纤环形激光器稳频系统。
采用“数值均值滤波”的思想,消除外界因素的影响,提高了鉴频精度;采用“等步长调节,小步长跟踪”控制方法,可在保证跟踪速度的基础上提高控制精度。
由于控制步长非常小,系统不易产生控制振荡,因而不易失锁。
应用设计的光纤环形激光器稳频系统完成了对布里渊环形激光器的稳频锁定实验,鉴频时间达到500μs,锁定精度达到士0.5MHz,锁定时间约为30min。
采用“数值均值滤波”的思想,消除外界因素的影响,提高了鉴频精度;采用“等步长调节,小步长跟踪”控制方法,可在保证跟踪速度的基础上提高控制精度。
由于控制步长非常小,系统不易产生控制振荡,因而不易失锁。
应用设计的光纤环形激光器稳频系统完成了对布里渊环形激光器的稳频锁定实验,鉴频时间达到500μs,锁定精度达到士0.5MHz,锁定时间约为30min。
2023/9/23 12:01:09
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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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