利用小波变换，在HSV域图像的V或S通道的二次小波分解的LH子带加数字水印并进行还原和攻击，给出了几种常见攻击方式的水印效果图
2024/1/10 20:19:36
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1.先采集摄像头视频，对每一帧图像进行处理。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
2023/12/19 20:27:47
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自己开发的一个HSV和RGB转化的小工具，使用的时VC++2005，时间仓促做的不太漂亮，但是好用。
有源码，需重新编译。
有源码，需重新编译。
2023/12/4 0:12:29
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1、将图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间；
2、根据饱和度和色度信息缩小检测范围；
2、根据某颜色在h通道的取值范围对图像进行颜色分割
2、根据饱和度和色度信息缩小检测范围；
2、根据某颜色在h通道的取值范围对图像进行颜色分割
2023/8/6 19:40:57
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这段代码是通过把图片转为hsv颜色空间进行颜色提取可以改变lower_red和upper_red的第一个参数来改变要提取的颜色
2023/7/6 0:25:02
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基于LabVIEW的人脸识别，提取人脸轮廓，主要是进行人皮肤的识别，将RGB图像转换为HSV格式，在进行处理，从而提取出人脸的颜色，将非人脸的颜色都置为白色，在进行边缘检测。
2023/6/9 19:52:17
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一、课题题目基于MATLAB的虫害检测系统二、课题背景介绍中国为农业大国，因此在农业病虫害防治等方面积累了丰富的经验，但在实际工作过程中也存在许多问题。
如过于依赖传统经验，对突如而来的新型病虫害问题研究不够到位，如由于判断者主观上面的一些模糊，而带来整个病害的误判，并且不同的地区，由于病虫害的多样性以及一般的病虫害，其中大多数是由多种害虫和多种病原体的入侵引起的。
对于国外来说，农业病虫害也是他们所遇到的一个大问题，如苹果来说，可分为有机苹果、无机苹果、新西兰苹果等类别，来分类进行病虫害识别。
如苹果黑星病、霉斑病、火疫病、苹果蚜虫、苹果木虱、苹果蠢蛾等等。
无论是国外还是国内病虫与病虫之间的组合，加上原有病虫的种类就非常的多，因此，病虫之间所有的组合的可能就非常的大，而这些都需要人工记住并且熟悉此种虫害的类别、在叶片上所呈现的图像是什么，这对于人工来说十分的困难，费时费力，而且不利于普遍推广。
目前，病虫害的防治存在诸多问题，如总是使用化学农药来控制农业病虫害的频繁发生，尽管其特点是快速，有效，灵活，但由于应用数量的增加，农业成本有所提高，抗虫性也有所提高很难知道哪些病虫害是由不同的病虫害引起的。
因此，对于计算机视觉的病虫害图像识别技术的研究与应用推广迫在眉睫，怎样在农业生产中应用信息技术，如何提高农业自动化水平是当前的研究方向。
如过于依赖传统经验，对突如而来的新型病虫害问题研究不够到位，如由于判断者主观上面的一些模糊，而带来整个病害的误判，并且不同的地区，由于病虫害的多样性以及一般的病虫害，其中大多数是由多种害虫和多种病原体的入侵引起的。
对于国外来说，农业病虫害也是他们所遇到的一个大问题，如苹果来说，可分为有机苹果、无机苹果、新西兰苹果等类别，来分类进行病虫害识别。
如苹果黑星病、霉斑病、火疫病、苹果蚜虫、苹果木虱、苹果蠢蛾等等。
无论是国外还是国内病虫与病虫之间的组合，加上原有病虫的种类就非常的多，因此，病虫之间所有的组合的可能就非常的大，而这些都需要人工记住并且熟悉此种虫害的类别、在叶片上所呈现的图像是什么，这对于人工来说十分的困难，费时费力，而且不利于普遍推广。
目前，病虫害的防治存在诸多问题，如总是使用化学农药来控制农业病虫害的频繁发生，尽管其特点是快速，有效，灵活，但由于应用数量的增加，农业成本有所提高，抗虫性也有所提高很难知道哪些病虫害是由不同的病虫害引起的。
因此，对于计算机视觉的病虫害图像识别技术的研究与应用推广迫在眉睫，怎样在农业生产中应用信息技术，如何提高农业自动化水平是当前的研究方向。
2023/6/8 22:42:40
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这是北京大学计算机系数字图像处理的实习题目。
在这个项目中，我们收获了很多。
把整个分类、特征提取、论文阅读等等都经历了。
这是我们组三个人共同的结果。
一． 项目综述本实验项目实现了基于内容的图像分类系统，系统共分为三大模块：特征提取部分和分类器训练与测试，以及界面展示。
在特征提取模块采用了HSV、CIE-LAB、RGB颜色特征，小波变换及灰度共生矩阵的纹理特征，基于canny算子不变矩的形状特征；
分类器我们选择了SVM、？对于不同特征的处理，我们采取了前期加权融合。
最后还有一个对各个特征分类结果的投票决策系统，但投票系统还没有用于最后结果的提交。
界面展示使用VisualC++6.0平台。
如果遇到任何问题，或者想转载，可以到我的主页留言：http://blog.sina.com.cn/gusui，或者直接给我来邮件：ouyangj0@gmail.com谢谢：）
在这个项目中，我们收获了很多。
把整个分类、特征提取、论文阅读等等都经历了。
这是我们组三个人共同的结果。
一． 项目综述本实验项目实现了基于内容的图像分类系统，系统共分为三大模块：特征提取部分和分类器训练与测试，以及界面展示。
在特征提取模块采用了HSV、CIE-LAB、RGB颜色特征，小波变换及灰度共生矩阵的纹理特征，基于canny算子不变矩的形状特征；
分类器我们选择了SVM、？对于不同特征的处理，我们采取了前期加权融合。
最后还有一个对各个特征分类结果的投票决策系统，但投票系统还没有用于最后结果的提交。
界面展示使用VisualC++6.0平台。
如果遇到任何问题，或者想转载，可以到我的主页留言：http://blog.sina.com.cn/gusui，或者直接给我来邮件：ouyangj0@gmail.com谢谢：）
2023/6/6 15:52:56
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本论文研究的是基于PCNN的彩色图像自动分割的研究与分析，PCNN是第三代人工神经网络，是最新的研究技术。
彩色图像分割，HSV空间。
彩色图像分割，HSV空间。
2023/6/3 7:20:52
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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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