IDL使用界面编辑实现界面的简单可视化，包括打开（JPEG、Bmp、tiff等格式）、保存、退出、KL、图像增强（罗伯特、索伯尔变换）、边缘提取、直方图均衡化、对比度增强、波段运算等功能

《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。

本资源是基于QT实现的多媒体播放器，实现的功能有如下：播放、暂停、停止视频，从磁盘中读取文件至文件列表中（文件列表的功能如下：显示、移除、清空），显示播放当前播放进度、全屏显示、音频速率调整、控制音量大小、视频颜色调整（饱和度、色彩、对比度、亮度）

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

本人根据模式识别教材写的朴素贝叶斯分类器，用于人脸识别，人脸参数化方式为，把人脸分为9个区域，计算9个区域的黑白对比度，希望能抛砖引玉，人脸库请自己下载

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性，以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性，将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合，提出一种更好的实现红外图像增强的算法。

如题图像通过幂次变换增强对比度matlab

富士通ScandAllProv2.1.8是一款专业的扫描软件，专为需要高效、高质量扫描文档的用户设计。
这款软件集成了多种高级功能，包括自动文档尺寸检测、图像优化、多页扫描到单个文件等，是办公室和SOHO用户理想的文档管理工具。
在C#编程语言的支持下，ScandAllPro提供了稳定且用户友好的界面，使得非技术背景的用户也能轻松操作。
让我们深入了解一下富士通ScandAllPro的主要特点。
它支持各种类型的扫描仪，包括平板扫描仪、馈纸式扫描仪以及网络扫描仪。
通过其直观的界面，用户可以快速设置扫描参数，如分辨率、色彩模式（黑白、灰度或彩色）、页面大小等。
此外，该软件还提供了一键扫描功能，只需点击一次，即可完成扫描并保存至指定位置。
ScandAllPro的强大之处在于它的自动化处理能力。
例如，它能自动检测文档边缘，消除空白边距，确保扫描结果整洁。
同时，软件内置的图像处理算法可以自动调整亮度、对比度，甚至纠正倾斜的页面。
对于批量扫描，用户可以选择连续扫描多页文档，并将其合并成一个PDF文件，极大地提高了工作效率。
在C#技术的支撑下，ScandAllPro的性能和兼容性得到了保证。
C#是一种面向对象的编程语言，由微软开发，它具有丰富的类库和强大的.NET框架支持，能够创建高性能、安全且易于维护的应用程序。
因此，ScandAllPro不仅运行流畅，而且与Windows操作系统集成得非常好，支持多种版本的Windows，包括最新的Windows11。
此外，ScandAllPro还具备OCR（光学字符识别）功能，能够将扫描的图像文本转换为可编辑的文本格式，便于后期编辑和搜索。
这项功能对于处理大量纸质文档的企业尤其有用，可以极大地减少手动输入的工作量，提高办公效率。
在安全性和隐私保护方面，ScandAllPro也考虑周全。
用户可以设置密码保护扫描的PDF文件，防止未经授权的访问。
此外，软件还可以配置扫描设置，以便符合企业内部的数据保护政策。
富士通ScandAllProv2.1.8是一款全面且功能强大的扫描解决方案，尤其适合需要高效文档管理和协作的环境。
通过C#技术的运用，它提供了一流的用户体验和可靠的性能，使得扫描工作变得更加简单和高效。
无论是个人还是企业用户，都能从中受益，提升日常文档处理的效率。

FontAwesome是一款广泛使用的图标库，尤其在Web设计和开发领域中极为流行。
它提供了一套丰富的矢量图标，可以方便地集成到各种项目中，包括网站、应用程序以及文档。
5.11.2是FontAwesome的一个特定版本，包含了对原有图标集的更新和改进。
在"FontAwesome5.11.2Pro-Light-regular-solid.zip"这个压缩包中，我们可以看到FontAwesome的三个不同样式版本：Light、Regular和Solid。
这些版本各自具有独特的风格和应用场景：1.**Light(Pro-Light)**：这个版本的图标设计得相对较轻，线条较细，适合需要更多透明度或对比度的背景，使图标看起来更加微妙。
在视觉上更轻盈，减少了视觉干扰，对于需要强调内容而不抢眼的设计来说是个好选择。
2.**Regular(Pro-Regular)**：Regular版的图标介于Light和Solid之间，其线条比Light稍重，但又不如Solid那样饱满。
这种平衡的设计使得Regular图标在多种场合下都能保持良好的可读性和视觉效果。
3.**Solid(Pro-Solid)**：Solid版的图标是FontAwesome的标志性风格，线条粗实且填充完整，提供最强的视觉冲击力。
它们在需要突出图标本身或者背景较复杂时尤为适用。
这些图标集以Web字体的形式提供，可以方便地通过CSS引入，无需额外的图像处理。
在Axure中，设计师可以直接使用这些字体图标来创建交互原型，提升设计效率和专业性。
而Photoshop作为图形编辑软件，设计师也可以利用FontAwesome图标来快速添加标准、一致的UI元素，提高设计的标准化程度。
为了在Axure中使用FontAwesome图标，你需要将字体文件导入到Axure的资源管理器中，并设置相应的文本框字体为FontAwesome的相应样式。
在Photoshop中，你可以像使用任何其他字体一样，选择FontAwesome的样式并输入对应的图标代码来显示图标。
在标签中提到的"fontawesomeproaxure"，意味着这个压缩包特别适用于那些需要在Axure原型中使用FontAwesomePro图标的用户。
FontAwesomePro版本相较于免费版提供了更多的图标选择和更精细的设计，对于专业设计师来说是值得投资的。
"FontAwesome5.11.2Pro-Light-regular-solid.zip"这个压缩包为设计者提供了FontAwesomePro的三个主要样式，覆盖了不同场景下的图标需求。
无论是在Web开发、原型设计还是图形编辑中，这个图标库都能大大提升设计的质量和效率。
只需合理运用，就能为你的作品增添专业且一致的视觉元素。

帖子链接：https://blog.csdn.net/qq_43706969/article/details/113057799QT图形界面编程大作业，主要功能分为图像处理以及视频处理两大块。
图像处理包括：灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度，饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括：二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是，由于完成的比较仓促，很多代码存在格式、效率方面的问题，希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10，QT5版本应该都可行，视频处理涉及到OpenCV，我使用的是OpenCV4.0.1版本。

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。