(代码简洁,绝对可用)使用python将24位或者16位图像转换为8位图像，用于labelme标记的MASK_RCNN进行样本训练,自己的样本数据是24位就是用这代码进行转换成8位,样本已训练成功.(16位亦可用).
2024/3/15 14:17:35
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经典的Chan-Vese（CV）模型已在许多应用中采用。
为了提高其适用性和效率，已经开发了许多概括，例如Chan和Vese的矢量值图像两阶段模型。
矢量CV模型使用类似于将彩色图像转换为灰色图像的方法集成多通道信息。
当对象及其背景的强度接近时，此参数无效。
在这项研究中，经典的CV模型通过使用从通道到通道分割图像的策略将其用于彩色图像。
提出了一种多通道分段组合（MSC）方法来集成多级集合的信息。
为了克服通常的从信道到信道的方法不能很好地考虑不同信道之间的相关性的缺点，引入了一种新颖的多信道比率变换（MRT）。
并提出了一种变体HSV（VHSV）色彩空间，以使每个通道反射区域信息而不会失真。
实验结果表明，该方案可以更准确地进行分割，并且在时间成本上具有优势。
此外，该方法仅在具有八段彩色图像的情况下才有效，但是可以通过使用多相模型对其进行增强。
为了提高其适用性和效率，已经开发了许多概括，例如Chan和Vese的矢量值图像两阶段模型。
矢量CV模型使用类似于将彩色图像转换为灰色图像的方法集成多通道信息。
当对象及其背景的强度接近时，此参数无效。
在这项研究中，经典的CV模型通过使用从通道到通道分割图像的策略将其用于彩色图像。
提出了一种多通道分段组合（MSC）方法来集成多级集合的信息。
为了克服通常的从信道到信道的方法不能很好地考虑不同信道之间的相关性的缺点，引入了一种新颖的多信道比率变换（MRT）。
并提出了一种变体HSV（VHSV）色彩空间，以使每个通道反射区域信息而不会失真。
实验结果表明，该方案可以更准确地进行分割，并且在时间成本上具有优势。
此外，该方法仅在具有八段彩色图像的情况下才有效，但是可以通过使用多相模型对其进行增强。
2024/1/27 5:13:04
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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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