如今，与任何其他科技巨头相比，谷歌软件的设计都更胜一筹。
在移动时代，科技自身会如何进化?谷歌在设计上脱胎换骨的故事就是一个例子。
如今，与任何其他科技巨头相比，谷歌软件的设计都更胜一筹——虽然就在几年之前，这样的说法可能还是一派胡言。
如果你不相信，那就放下成见，敞开心扉，认真比较一下Android和iOS。
先从推送通知开始说起，这是一个重要功能，很说明问题，因为我们把它当作理所当然的东西。
苹果在这个功能上做得如何呢?推送通知出现在你的锁屏上。
小心，如果你想看某一条通知，但没有准确地进行滑动操作，它就消失了。
到哪儿去了?为了找到它，你用手指按住屏幕的顶部边缘向下滑动。
它们在这里：通过即使你想让这些
在移动时代，科技自身会如何进化?谷歌在设计上脱胎换骨的故事就是一个例子。
如今，与任何其他科技巨头相比，谷歌软件的设计都更胜一筹——虽然就在几年之前，这样的说法可能还是一派胡言。
如果你不相信，那就放下成见，敞开心扉，认真比较一下Android和iOS。
先从推送通知开始说起，这是一个重要功能，很说明问题，因为我们把它当作理所当然的东西。
苹果在这个功能上做得如何呢?推送通知出现在你的锁屏上。
小心，如果你想看某一条通知，但没有准确地进行滑动操作，它就消失了。
到哪儿去了?为了找到它，你用手指按住屏幕的顶部边缘向下滑动。
它们在这里：通过即使你想让这些
2023/12/22 0:15:49
372KB
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基于HOG特征提取的图像分类器，HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。
通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。
为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。
通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标）描述子。
为改善准确率，局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化，然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。
2023/12/16 11:58:32
17KB
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这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。
包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(crossentropy)，相对标准差。
大家一起交流吧~
包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(crossentropy)，相对标准差。
大家一起交流吧~
2023/12/12 2:22:24
8KB
1
SRAD算法平滑去噪的效果非常理想，能在去除噪声的同时保持或增强目标边缘的清晰度。
本程序使用OpenCV1.0在VC6.0下运行成功。
这个程序是我读研时候的一个学弟写的，这方面的资料比较少，所以拿出来和大家分享，希望对您有帮助！
本程序使用OpenCV1.0在VC6.0下运行成功。
这个程序是我读研时候的一个学弟写的，这方面的资料比较少，所以拿出来和大家分享，希望对您有帮助！
2023/12/11 9:42:41
1.74MB
1
该代码为计算机图形学课上的作业，旨在实现图像分割。
主要用了边缘检测算子及分水岭算法。
集成了GUI界面，用户也可在此基础上添加别的算法，使GUI功能趋于多元化。
主要用了边缘检测算子及分水岭算法。
集成了GUI界面，用户也可在此基础上添加别的算法，使GUI功能趋于多元化。
2023/12/9 21:48:46
150KB
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基于opencv1.0VC++6.0MFC写的完整的图像处理程序，功能齐全（图像基本操作：旋转、镜像、反色、图像二值化、图像分割、图像增强、灰度直方图均衡、线性变换、灰度拉伸）、边缘检测（prewitt算子、sobel算子、canny算子、拉普拉斯算子等）、图像滤波平滑（均值、中值、高斯滤波等）、还有形态学变换（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等等），看文件大小就知道啦，希望对学习图像处理的，有所帮助
2023/11/27 1:20:38
9.24MB
1
。
本文的图像预处理环节则采用图像灰度化和用Roberts算子对车牌进行边缘检测。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，然后利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
分割后的字符先进行二值化处理，再对垂直投影进行扫描后完成对字符的分割。
本课题是基于Matlab下的环境下对其进行仿真。
本文的图像预处理环节则采用图像灰度化和用Roberts算子对车牌进行边缘检测。
车牌定位和分割采用的是利用数学形态法来确定车牌位置，然后利用车牌彩色信息的彩色分割法来完成车牌部位分割。
分割后的字符先进行二值化处理，再对垂直投影进行扫描后完成对字符的分割。
本课题是基于Matlab下的环境下对其进行仿真。
2023/11/25 3:24:22
203KB
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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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