将人脸检测作为可直接运行的.exe，简单部署，直接使用，这只是介绍文档，有意私聊

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

对ORL人脸库的PCA人脸识别，内涵11个m文件以及一个结果演示的Word。
运行facegui.m可以直接运行，无需任何修改。
这里使用了GUI界面，功能是查看识别成功率以及图片的识别。

此为计算机图形学球的光照模型的课程设计，内有完整代码可直接运行，运行环境为VC6.0,本次课程设计通过构建MFC工程实现了操作界面的可视化，绘制了一个球体，并可通过菜单选项控制显示效果，进行光照模型、材质、光源位置等选择。

本资源是Matlab图像处理程序——去噪、边缘增强、边缘提取，直接是.m文件，可直接运行，但里面并未附加图片资源，大家需要使用自己的待处理图片

最新新尾数夺宝夺宝微信公众号H5游戏尾数夺宝系统源码仅供学习参考，请勿使用于商业使用途！系统全开源，适合懂技术买家学习代码或者二次开发，请勿使用于非法使用途，小白勿拍！经过修改，很完美直接运行。

自己用c#写的加密解密软件，采用自带组件System.Security.Cryptography，有详细注释，可直接运行看结果，写给不懂加密解密知识的人使用的，不用有加密解密等编程基础，只需添加窗体进自己的程序，然后按照代码注释在对应地方添加自己的函数就可以使用。
程序使用vs2015编写，但在vs2012下也能运行，其他版本未测试。
.net框架使用的是2.0，更高版本框架兼容，低版本未测试。
其中有用到DevComponents.DotNetBar组件，若报错对应下载DevComponents.DotNetBar。

该程序的功能是实现图像的稀疏分解并重建图像，采用压缩感知理论，利用小波分析，在小波域分块观测，可以用很少的观测值就能重建原图像。
程序包中已经整合了小波包和测试图像，没有多余文件，程序经过亲测并修改，能在MATLAB中直接运行得到很好的结果，直接运行main_msbcsspl，速度非常快！

jsp+servlet技术实现的一个基本的网上商城，数据库使用Mysql,直接修改配置文件可以直接运行.GitHub地址:https://github.com/Npc-h/yunshop预览地址:http://www.yangjunsi.top/lanqiaoshop/

花了一下午simulink中对同个一级倒立摆用PID极点配置LQR-一级倒立摆.rar一级倒立摆的模型就不用我介绍了哈，今天研究了一整天的一级倒立摆模型，总算有点成果了，拿来和大家分享一下。
LQR的那个Simulink图做的有点粗糙，所以我就又编了个LQR的M程序，大家直接运行这个M文件吧。
另外自己也封装了个一级倒立摆的非线性模块，因为这三种控制方法不需要，都是经过线性化处理后的，所以我就不上传了哈。
大家觉得不错回帖支持一下，我就接着把模糊控制一级摆，神经网络的一级摆发上来哈，然后开始二级摆的研究……不罗嗦了，最后感谢一下论坛的帮助，我会继续努力的。
555.gif运行结果：Figure54.jpg

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。