AlgorithmDescriptionRecognizingobjectsfromlargeimagedatabases,histogrambasedmethodshaveprovedsimplicityandusefulnessinlastdecade.Initially,thisideawasbasedoncolorhistogramsthatwerelaunchedbyswain[1].Thisalgorithmpresentsthefirstpartofourproposedtechniquenamedas“HistogramprocessedFaceRecognition”[2]Fortraining,grayscaleimageswith256graylevelsareused.Firstly,frequencyofeverygray-leveliscomputedandstoredinvectorsforfurtherprocessing.Secondly,meanofconsecutiveninefrequenciesfromthestoredvectorsiscalculatedandarestoredinanothervectorsforlateruseintestingphase.Thismeanvectorisusedforcalculatingtheabsolutedifferencesamongthemeanoftrainedimagesandthetestimage.Finallytheminimumdifferencefoundidentifiesthematchedclasswithtestimage.Recognitionaccuracyisof99.75%(onlyonemis-matchi.e.recognitionfailsonimagenumber4ofsubject17)[1]M.J.SwainandD.H.Ballard,“Indexingviacolorhistogram”,InProceedingsofthirdinternationalconferenceonComputerVision(ICCV),pages390–393,Osaka,Japan,1990.[2]Fazl-e-Basit,YounusJavedandUsmanQayyum,"FaceRecognitionusingprocessedhistogramandphaseonlycorrelation",3rdIEEEInternationalConferenceonEmergingTechnologypp.238-242

Visualc++数字图像处理典型算法及实例源代码，内容包括：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、用Canny算子提取边缘、直方图均衡、团圆余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑等。

Visualc++数字图像处理典型算法及实例源代码，内容包括：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、用Canny算子提取边缘、直方图均衡、团圆余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑等。

实验一：用MATLAB工具箱演示灰度调整，对比度加强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化，用MATLAB编写有关程序。
掌握知识点：灰度调整，对比度加强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化的原理与方法运用知识点：学会编写MATLAB函数来实现上述方法实验二：编写MATLAB函数实现最近临元法，双线性插值法掌握知识点：最近临元法，双线性插值法的原理和方法，运用知识点若给出f(1,1)=1,f(1,2)=5,f(2,1)=3,f(2,2)=4,用上述编写的函数确定f(1.2,1.6)的灰度值实验三：huffman编码掌握知识点：huffman编码的原理及方法运用知识点编写huffman编码的函数，将下列信源进行编码结点分别为u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8出现的概率分别为p1=0.10p2=0.09P3=0.11p4=0.13p5=0.07p6=0.12p7=0.08p8=0.20

天津理工大学研讨生作业，王晓晔老师的数据挖掘课程，使用数据绘制直方图、盒状图等。
含输出结果。
欢迎参考，请勿照抄。
抄也去掉作者信息再交作业吧。

伪黑色，边缘滤波，直方图，单通道显示，

基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘）figure；
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255]，亮度增大，细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');

一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息

1、使用matlab调用系统函数进行图片直方图均衡化2、不调用系统直方图均衡化函数而本人编写函数代码实现图片的直方图均衡化

matlab程序程序代码完成方向梯度直方图计算好用

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。