java源码，本案例存在一些小bug，但主体功能均已实现。
算是一个高完成度的半成品，可以参考学习下并且有修正提升的空间。
主要思路是用canvas将画面画出来。
这个案例不难，两个小时就写完了，最耗时间的就是图片的尺寸计算。
更多Java教程请移步本人博客
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主要思路是用canvas将画面画出来。
这个案例不难，两个小时就写完了，最耗时间的就是图片的尺寸计算。
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2024/6/9 7:04:26
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近年来,嵌入式技术、网络传输技术以及图像处理技术都得到了不断发展和提高,以嵌入式技术为基础设计的视频采集与处理系统越来越受到人们的关注。
相对于以往以计算机为核心的视频采集与处理系统,嵌入式视频采集与处理系统因为其体积较小、功耗较低以及相对较低的成本价格等特点,基于嵌入式技术的视频采集与处理系统应用的领域也越来越广泛,比如公共交通、移动终端、工业产品检测、视频监控等。
对于嵌入式视频采集与传输系统来说,就是通过嵌入式处理器,在外扩展图像传感器、传输模块等一些相关的外设,实现图像数据的采集、显示、处理、存储与传输等功能。
根据目前图像采集系统的发展趋势,本文设计了一种以ARM芯片为核心的嵌入式图像采集系统。
系统采用ST(意法半导体)公司生产的基于Cortex-M4架构的ARM芯片STM32F407作为微控制器,完成数据的处理功能；
搭配OV(OmniVision)公司生产的CMOS图像传感器OV2640作为图像采集模块,其像素为200万,保证了图像质量；
数据传输模块选择用以太网进行传输,可将采集到的视频发送至PC机进行显示和存储；
同时设计了一个SD卡模块来存储图像数据,图像主要以BMP和JPEG
相对于以往以计算机为核心的视频采集与处理系统,嵌入式视频采集与处理系统因为其体积较小、功耗较低以及相对较低的成本价格等特点,基于嵌入式技术的视频采集与处理系统应用的领域也越来越广泛,比如公共交通、移动终端、工业产品检测、视频监控等。
对于嵌入式视频采集与传输系统来说,就是通过嵌入式处理器,在外扩展图像传感器、传输模块等一些相关的外设,实现图像数据的采集、显示、处理、存储与传输等功能。
根据目前图像采集系统的发展趋势,本文设计了一种以ARM芯片为核心的嵌入式图像采集系统。
系统采用ST(意法半导体)公司生产的基于Cortex-M4架构的ARM芯片STM32F407作为微控制器,完成数据的处理功能；
搭配OV(OmniVision)公司生产的CMOS图像传感器OV2640作为图像采集模块,其像素为200万,保证了图像质量；
数据传输模块选择用以太网进行传输,可将采集到的视频发送至PC机进行显示和存储；
同时设计了一个SD卡模块来存储图像数据,图像主要以BMP和JPEG
2024/6/4 16:22:15
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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
1.73MB
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基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。
2024/6/2 10:30:06
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本程序实现了YUV像素数据编码为视频码流（H.265，H264，MPEG2，VP8等等）。
是最简单的FFmpeg视频编码方面的教程。
它包含以下两个子项目：simplest_ffmpeg_video_encoder：最简单的基于FFmpeg的视频编码器。
使用libavcodec和libavformat编码并且封装视频。
simplest_ffmpeg_video_encoder_pure：最简单的基于FFmpeg的视频编码器-纯净版。
仅使用libavcodec编码视频，不使用libavformat。
1.2版本增加了多平台下编译的支持：Windows，MacOS，以及Linux。
是最简单的FFmpeg视频编码方面的教程。
它包含以下两个子项目：simplest_ffmpeg_video_encoder：最简单的基于FFmpeg的视频编码器。
使用libavcodec和libavformat编码并且封装视频。
simplest_ffmpeg_video_encoder_pure：最简单的基于FFmpeg的视频编码器-纯净版。
仅使用libavcodec编码视频，不使用libavformat。
1.2版本增加了多平台下编译的支持：Windows，MacOS，以及Linux。
2024/5/31 3:22:55
30.96MB
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web移动开发设计类，涉及安卓Android开发设计等方面。
pt是逻辑分辨率，简单理解就是跟屏幕的尺寸有关系，是个长度跟视觉的单位。
px是物理分辨率，简单理解为像素点，跟屏幕的尺寸是没关系的。
小结：pt与px的关系是，一个单位的pt里包含几个px，包含的px越多，则越清晰。
但因为人视网膜的关系，最多只能识别单位pt里2个像素点，大于2个像素点，人眼识别不出，所以6plus看上去不会比6更清晰。
pt是逻辑分辨率，简单理解就是跟屏幕的尺寸有关系，是个长度跟视觉的单位。
px是物理分辨率，简单理解为像素点，跟屏幕的尺寸是没关系的。
小结：pt与px的关系是，一个单位的pt里包含几个px，包含的px越多，则越清晰。
但因为人视网膜的关系，最多只能识别单位pt里2个像素点，大于2个像素点，人眼识别不出，所以6plus看上去不会比6更清晰。
2024/5/24 15:56:47
4.42MB
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提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
2024/5/20 18:55:43
1.15MB
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MailBar是一款小巧实用的工具软件，集成定时关机、截图、邮件收发及提醒、快速隐藏窗口、锁定屏幕等实用功能。
不仅可以截取静态屏幕图像，还可以截取视频图像。
可随意调整截图的范围、大小，动态显示截图的像素大小和位置。
既可以将截图存到剪贴板，也可以另存为bmp、png、jpg或gif格式的图像文件。
支持加入截图时间及截图修改。
不仅可以截取静态屏幕图像，还可以截取视频图像。
可随意调整截图的范围、大小，动态显示截图的像素大小和位置。
既可以将截图存到剪贴板，也可以另存为bmp、png、jpg或gif格式的图像文件。
支持加入截图时间及截图修改。
2024/5/10 19:14:31
1.58MB
1
采用matlab编程，对给定的图像stone.jpg进行色彩平衡处理。
假设已知位于图像中石头上的某像素点的坐标为（148，206），并认为原来应当为灰色。
由于图像发生了色偏，该像素有明显的偏红色现象。
因此通过色彩平衡处理之后，我们期待图像中的石头能够得以恢复其灰色特征。
假设已知位于图像中石头上的某像素点的坐标为（148，206），并认为原来应当为灰色。
由于图像发生了色偏，该像素有明显的偏红色现象。
因此通过色彩平衡处理之后，我们期待图像中的石头能够得以恢复其灰色特征。
2024/5/4 21:45:37
413B
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Android的模糊基准和展示这是一个简单的基准测试和演示应用程序，它说明了Android2016中可能发生的模糊。
值得注意的是，此应用程序使用Android的Renderscriptv8支持库进行快速模糊处理。
另外，请查看我目前正在使用的，该使此处显示的许多功能都可以在您自己的应用中轻松实现。
下载应用程式该应用程序可以在找到。
模糊基准在此视图中，选择了要进行基准测试的图像大小，模糊半径和算法。
最后，您可以通过提供迭代来确定基准结果的准确性。
请注意，某些Java实现非常慢，因此高迭代可能需要一段时间才能完成。
运行一些基准测试后，将显示结果视图，您可以在其中单击每个元素并查看每个回合长度的图表。
这也揭示了通常由堆垃圾收集污染的基准。
稍后，您可以在表视图中检查最新的基准，也可以在具有不同视图选项的图中进行比较。
基准细节基准测试包括对单个图像进行模糊处理，并在一定的像素半径内定义一定数量的回合。
每个基准测试都有几个回合的预热阶段以“预热”虚拟机（如此处推荐的那样，）。
每轮时间将以纳秒为单位（如果SDKAPI级别允许，则以毫秒为单位）。
尽管我尽力
值得注意的是，此应用程序使用Android的Renderscriptv8支持库进行快速模糊处理。
另外，请查看我目前正在使用的，该使此处显示的许多功能都可以在您自己的应用中轻松实现。
下载应用程式该应用程序可以在找到。
模糊基准在此视图中，选择了要进行基准测试的图像大小，模糊半径和算法。
最后，您可以通过提供迭代来确定基准结果的准确性。
请注意，某些Java实现非常慢，因此高迭代可能需要一段时间才能完成。
运行一些基准测试后，将显示结果视图，您可以在其中单击每个元素并查看每个回合长度的图表。
这也揭示了通常由堆垃圾收集污染的基准。
稍后，您可以在表视图中检查最新的基准，也可以在具有不同视图选项的图中进行比较。
基准细节基准测试包括对单个图像进行模糊处理，并在一定的像素半径内定义一定数量的回合。
每个基准测试都有几个回合的预热阶段以“预热”虚拟机（如此处推荐的那样，）。
每轮时间将以纳秒为单位（如果SDKAPI级别允许，则以毫秒为单位）。
尽管我尽力
2024/4/30 21:49:19
3.52MB
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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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