matlab图像预处理对付各种噪声的处理（灰度、彩色图加椒盐、高斯、泊松、瑞利、伽马、乘性噪声）去噪并绘制直方图
2023/2/3 23:11:29
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图像直方图（英语：ImageHistogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。
可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。
这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。
因而，一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分；
而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。
该DELPHI源代码可以通过添加图片，生成直方图，并支持调节直方图修改图片对比度。
包含完整源码封装类和DEMO.exe程序
可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。
这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。
因而，一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分；
而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。
该DELPHI源代码可以通过添加图片，生成直方图，并支持调节直方图修改图片对比度。
包含完整源码封装类和DEMO.exe程序
2023/1/18 3:35:15
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基于meanshift的单目标跟踪算法实现说明：1.RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图2.目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文3.opencv版本运转：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪4.Matlab版本，将视频改为图片序列，第一帧停止，手工标定目标，双击目标区域，进行单目标跟踪。
博客地址：http://blog.csdn.net/jinshen
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2017/8/5 16:53:46
11.03MB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
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在VC下对遥感图像进行处理，内容实现比较丰富，包括：灰度与彩色图像的线性拉伸，直方图均衡，旋转缩放平移，RGB-＞HIS,HIS-＞RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强，腐蚀，膨胀，开闭运算，五种植被指数，变化检测（比值法，灰度分割法，相关系数法），空间域加权融合，不加权融合，HIS融合，K均值分类附有测试图片，可对灰度图与彩色图进行处理
2018/4/4 7:51:07
3.4MB
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在VC下对遥感图像进行处理，内容实现比较丰富，包括：灰度与彩色图像的线性拉伸，直方图均衡，旋转缩放平移，RGB-＞HIS,HIS-＞RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强，腐蚀，膨胀，开闭运算，五种植被指数，变化检测（比值法，灰度分割法，相关系数法），空间域加权融合，不加权融合，HIS融合，K均值分类附有测试图片，可对灰度图与彩色图进行处理
2015/4/24 3:06:24
3.4MB
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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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