切片过程1）开始切片过程，在Unity编辑器顶部选择地形选项，然后单击“切片地形”选项。
一个窗口会出现一些配置信息。
2）拖动您希望分割为“地形切片”字段的地形。
或者，如果您在步骤1中单击“切片地形”选项时选择了地形，则该字段中已经出现了地形。
3）输入每个补丁的详细分辨率。
优选地，该值应与每个补丁值的基本地形细节分辨率匹配。
这些信息不能通过脚本访问，这就是为什么你必须在这里输入它。
您可以输入与基础地形设置不同的值，但这将导致细节网格（植物和草地）复制的准确性降低。
4）选择您希望结束的切片维度。
2×2仅仅意味着基本地形将沿着X轴2次和Z轴2次分割，以创建4个地形片。
64×64未经测试，不建议使用，所以请自行承担风险。
5）设置希望存储地形数据的文件路径。
默认情况下，这是资产/terrainslicing/地形数据。
如果您希望暂时在另一个文件夹中创建地形数据，只需在这里输入新路径。
如果希望永久更改默认文件夹，请输入新的文件路径，并选择“保存当前文件路径作为默认文件路径”按钮。
请确保没有“/”后的文件路径上的文件夹名称（例如，用于文件的默认路径的地形数据后），否则将会出现错误。
6）当单击“创建地形”按钮时，选择是否覆盖现有的地形数据。
这是一个安全功能，以确保你不小心覆盖的地形数据，你已经创造了。
如果试图在未选中此值时重写数据，则会出现警告消息，告诉您要检查此值，而切片操作将不会开始。
7）单击“创建地形”按钮，等待进度条填充。
如果进度条未显示，则在编辑器窗口显示通知错误的通知消息。
有时您可能需要检查控制台以获得更详细的信息。
最后，确保只在编辑模式下执行切片地形脚本。

SLIC的matlab代码，可以更改自己的图片位置，生成结果，可以直接运行使用

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

利用matlab，实现按帧分割视频为jpg和灰度图。
程序可用，只需要改一下input视频的名称。
生成的图片在当前文件夹下。
无需设置图像大小，图像帧数，均自动实现。

关于meanshift算法在图像分割，聚类方面的应用

基于蚁群算法的图像分割方法

BrainMRISsegmentation自己写的分割脑组织的程序，用FCM方法分割，可以直接运行

基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理分割特征提取分类识别等

自动驾驶感知技术视觉感知技术发展本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。
首先是对自动驾驶视觉感知发展的行业综述，介绍了自动驾驶感知技术的发展路线，以及视觉传感器在其中的作用；
其次介绍了车载图像传感器的发展，包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性；
最后介绍了视觉感知算法的发展，包括像素级语义分割及目标检测、基于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉计算平台等。

C#屏幕录像软件（源代码），可以录制屏幕并保存为avi格式的视频文件，另外可以按帧数分割视频文件！默认录制好的文件保存在D盘！

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。