为《MATLAB图像处理:能力提高与应用案例》的随书源程序，该书讲述现代数字图像处理的热点问题、关键技术、应用实例、解决方案和发展前沿。
分为提高篇和应用篇两大部分，共4章，内容包括：精通“图像特征提取”、细说“数字图像理解”、品读“典型应用实例”和活用“数字图像处理”。
与其他同类书籍相比，《MATLAB图像处理:能力提高与应用案例》具有例程丰富、解释翔实、传承经典、突出前沿、图文并茂、语言生动等特点。

图像处理过程中，可能需要将一副大图片分割成若干个小的图像块，以进行下一步操作

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在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

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Jimp图像处理库编译好的js文件，包括jimp.js、jimp.min.js文件，可用于前端和node后端。
另附前端demo运行。

现在图像处理技术已经应用于多个领域当中，其中，纸币识别，车牌识别，文字识别和指纹识别已为大家所熟悉。
图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。
它是处理图像的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。
图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的，占据不同区域的，具有不同性质的目标区分开来，并形成数字特性。
关于图像分割的方法已有上千种，本文将介绍几种主流的方法，并分析各自的特性，利用LabVIEW平台实现两种阈值方法分割图像，展现实验现象，比较两种方法的处理结果。

数字图像处理(第三版)(何东建)作者提供源代码数字图像处理(第三版)(何东建)作者提供源代码

数字图像处理中常用到图片集，适合数字图像开发人员使用

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。