在对话框的图片控件上显示打开的BMP图像文件，并判断其是否为256级灰度，如果是则根据组合框的选择编码方式进行伪彩处理。
2024/4/10 19:11:32
2.18MB
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QR码二维码编码C++源代码，不含DLL中间件，全套源程序。
VS2010编译环境调试通过，可重新编译，原代码全中文注释。
可以生成8位256色灰度图像，支持黑白图像复制到剪切板。
支持简体中文编码，支持标准40个版本号、4级纠错、8种掩模，自选模块大小。
是研究QR码编码技术的样本。
VS2010编译环境调试通过，可重新编译，原代码全中文注释。
可以生成8位256色灰度图像，支持黑白图像复制到剪切板。
支持简体中文编码，支持标准40个版本号、4级纠错、8种掩模，自选模块大小。
是研究QR码编码技术的样本。
2024/3/31 19:30:52
28.58MB
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采用FPGA芯片是基础板spartan6X16系列。
VGA位宽是16位，下载程序的同学，直供参考，也可以用差不多类似的板子下载试一下！
VGA位宽是16位，下载程序的同学，直供参考，也可以用差不多类似的板子下载试一下！
2024/3/30 8:51:14
4.48MB
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图像熵计算过程：1)输入一幅图像，并将其转换成灰度图像。
2)统计出图像中每个灰度阶象素概率。
3)计算出一幅图像的一维熵。
2)统计出图像中每个灰度阶象素概率。
3)计算出一幅图像的一维熵。
2024/3/30 6:49:33
446KB
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包含了1521幅分辨率为384x286像素的灰度图像。
每一幅图像来自于23个不同的测试人员的正面角度的人脸。
每一幅图像来自于23个不同的测试人员的正面角度的人脸。
2024/3/25 19:27:42
119.42MB
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识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
2024/3/24 15:29:46
59KB
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基于matlab的Harris角点检测，包含ransac，不过是处理灰度图像的，但是还不错，对于初学者比较有帮助，我有运行过，还不错。
2024/3/23 5:51:26
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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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