图像增强是数字图像的预处置，对于图像部份或者部份特色能实用地改善。
为了实现对于数字图像的增强处置，付与时域直方图失调以及频域高频增强滤波相松散的方式对于图像举行了增强处置。
行使图像中变更凶猛的信息只与高频成份无关这一原理，松散MATLAB方案实现为了高频增强滤波器并对于图像举行了增强处置，在此底子上使历时域直方图失调本领再对于图像举行处置。
试验下场评释，两种本领的松散能够使图像的细部特色愈加明晰，图像愈加锐化，其图像增强下场要好于径自付与其中纵情一种本领的处置下场。

一个详尽CBIR的MATLAB代码，搜罗HSV直方图特色、Haar纹理特色、GIST特色、外形特色。
保障可用。
.

试验目的：操作直方图失调化的原理以及步骤，知道直方图失调化的传染、下场。
试验申请：实现对于纵情图像举行直方图失调化。

二维Otsu，大津法（最大类间方差）阈值联系。
Matlab2016a使用3×3邻域平均灰度作为直方图第二维，二维Otsu运算功夫要比一维Otsu长。

RSIHE算法（Recursivesub-imagehistogramequalization），积分已经降到最低。
底子原理是将图像联系为等面积的2^r部份，各部份分别举行直方图失调。
文件中搜罗RSIHE的matlab源代码，论文，以及输入图像

勤快收拾的，极其不错，能够用来学习pandas的底子操作。
评释目录：pandas教程：[1]DataFrame入门pandas教程：[2]DataFrame遴选数据pandas教程：[3]DataFrame切片操作pandas教程：[4]Dataframe遴选数据pandas教程：[5]读取csv数据pandas教程：[6]计数统计pandas教程：[7]遴选计数统计pandas教程：[8]数据分组pandas教程：[9]MultiIndex用法pandas教程：[10]groupby遴选列以及迭代pandas教程：[11]aggregate分组盘算pandas教程：[12]transformation尺度化数据pandas教程：[13]agg分组多种盘算pandas教程：[14]按月分组pandas教程：[15]挪动复制删除了列pandas教程：[16]字符串操作pandas教程：[17]字符串提取数据pandas教程：[18]匹配字符串pandas教程：[19]读写sql数据库pandas教程：[20]广播pandas教程：[21]带有缺失值的盘算pandas教程：[22]填充缺失值pandas教程：[24]删除了缺失数据pandas教程：[25]插值法弥补缺失值pandas教程：[26]值交流pandas教程：[27]散点图以及发抖图pandas教程：[28]散点图削减趋向线pandas教程：[29]柱形图pandas教程：[30]直方图pandas教程：[31]箱形图

该源码为MATLAB图像处置GUI的源代码，搜罗图像灰度转化，二值化、边缘检测、以及图像增强、直方图失调化等成果。

Bi-HistogramEqualizationwithaPlateauLimitforDigitalImageEnhancement算法直方图失调化

06级数字图像处置课程方案试验报告搜罗：直方图失调化，数字水印，纸牌识别，晶状体厚度的丈量，零件尺寸丈量，谢谢师兄的分享，有需要的就下吧

LBPH算法约莫地将检测到的人脸分成小单元，并将其与模子中的对于应单元举行比力，对于每一个地域的匹配值暴发一个直方图。
LBPH是仅有应承模子样自己脸以及检测到的人脸在外形、大小上能够不合的人脸识别算法。
代码部份付与Opencv与Python编程，并且将LBPH算法以及Eigenfaces算法与Fisherfaces算法举行人脸识别下场比力，准确率抵达97%以上(目前在识别黑人期间码下场欠安)

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。