骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。
骨架提取，也叫二值图像细化。
这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。
morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。
我们先来看Skeletonize（）函数。
格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。
例1： 生成一幅测试图像，上面有三个目标对象，分别进行骨架提取，结果如下：例2：利用系统自带的马图片进行骨架提取 medial_axis就是中
骨架提取，也叫二值图像细化。
这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。
morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。
我们先来看Skeletonize（）函数。
格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。
例1： 生成一幅测试图像，上面有三个目标对象，分别进行骨架提取，结果如下：例2：利用系统自带的马图片进行骨架提取 medial_axis就是中
2024/8/3 6:20:31
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原创Matlab提取圆点中心坐标-circle.rar首先感谢论坛的资料，让我少走了弯路。
circle.rar名称：提取圆点中心坐标测试图像：背景为黑色，圆点为白色。
测试图像有五个圆点。
功能：提取圆点的中心坐标[XY]，并用一个红色的“十”标出中心。
function[XY]=circletest_im=imread;%原始图像test_im_gray=rgb2gray;%[m,n]=size;bw=0;fori=1:mforj=1:niftest_im_gray＞=250%二值化bw=1;endendend%imshow;L=bwlabel;s=regionprops;centroids=cat;imshow;holdonplot,centroids,'r')holdoffp=centroids;X=p;Y=p;复制代码附图：results.jpg结果
circle.rar名称：提取圆点中心坐标测试图像：背景为黑色，圆点为白色。
测试图像有五个圆点。
功能：提取圆点的中心坐标[XY]，并用一个红色的“十”标出中心。
function[XY]=circletest_im=imread;%原始图像test_im_gray=rgb2gray;%[m,n]=size;bw=0;fori=1:mforj=1:niftest_im_gray＞=250%二值化bw=1;endendend%imshow;L=bwlabel;s=regionprops;centroids=cat;imshow;holdonplot,centroids,'r')holdoffp=centroids;X=p;Y=p;复制代码附图：results.jpg结果
2024/7/15 1:49:15
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这是用opencv做的相机标定，去畸变和逆投影。
并且工程里还含有测试图像，是一个180度的鱼眼相机拍摄的棋盘格，能应对各种广角和鱼眼相机的标定。
项目工程是在平台vs2015，在其他平台请自己修改一下工程属性，请添加自己的opencv3.x库。
并且工程里还含有测试图像，是一个180度的鱼眼相机拍摄的棋盘格，能应对各种广角和鱼眼相机的标定。
项目工程是在平台vs2015，在其他平台请自己修改一下工程属性，请添加自己的opencv3.x库。
2024/5/28 15:15:03
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这是一个提取图像的HSV特征的代码，使用matlab写的m文件，里面有具体的使用说明及测试图像，用户下载后可以直接运行。
2024/4/26 14:20:41
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这里是图像处理研究领域，研究者们常用的国际标准测试图像，包括经典的图像lena，couple，peper，boat等。
这里面的图像有几十张，是测试图像里面相当全面的。
这里面的图像有几十张，是测试图像里面相当全面的。
2024/3/25 9:56:15
26.69MB
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这个是基于opencv的用于圆形公章检测的代码代码已调通含源码和测试图像实现通过提取红色章后，之后通过扫描边界，最后计算圆心和半径。
2024/3/22 19:16:39
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一个详尽的虹膜识别matlab源代码，采用霍夫变换的方法进行图像分割，利用海明距离进行判别，内附有虹膜库一个（6个库图像），三张虹膜测试图像
2024/2/23 15:58:01
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图像处理所用的标准测试图像，512*512的灰度图，包括：lena,aerial,airfield,baboon,barbara,blonde,boat,bridge,cameraman,couple,darkhair,dollar,fingerprint,goldhill,lake,peppers,priate,plane,yacht。
共计19副图像，位深度为8.
共计19副图像，位深度为8.
2024/1/16 10:29:13
3.73MB
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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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