动漫DIY系列工具之一ComicEnhancerProv2.52汉化版是一个很不错的小软件，通过它可以将图片批量修改；
使用方法：点击菜单“文件”---选择批量转换，可以批量修改图片漫画等；
选项：亮度、对比度、高亮度、GAMMA校正、曲线、尺寸大小缩放、JPG压缩比、红蓝互换、加粗、左旋、右旋、颠倒、锐化、柔化、彩色漫画、黑白漫画、保持原样、256级、16级灰度、8级灰度、4级态度、自动色阶、自动对比度等；
先选择要修改的图片路径，再选择增强后的漫画存放新文件的文件夹。
设置完成后直接点击全部转换就可以批量转换了；
另外还可以设置修改后的新文件的扩展名；

灰度图像的二维otsu自动阈值分割法，是自动阈值分割的一种非常好的方法

数字图像处理常用数据集BSD68，68张灰度图，大小不一。
预览：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640.

做极化刚开始必须要有这一步，是入门。
以后才能做各种各样的操作。

计算图像相邻像素相关性数字图像中各个像素并不是独立存在的，而且像素之间的相关性很大，这就意味着图像中较大区域中的灰度值存在较小差异。
加密图像的目标之一就是减小相邻像素相关性，其中主要包括水平像素、垂直像素和对角线像素之间的相关性。
而相关性越小，就说明加密效果越好，安全性越高。

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

C#ＶＳ　2015　图像平滑与去噪（噪声模型、均值滤波与中值滤波、灰度形态学滤波、小波变换去噪、高斯低通滤波、统计滤波）

C语言实现的灰度或彩色bmp图像的显示、保存、旋转与缩放，在vc6.0上验证运行通过。

matlab经典建模程序，包含各类网络模型、时间序列建模、灰度预测等

《精通GDI+编程》.PDF[含目录]作为新一代操作系统的图形处理内核，GDI+在WindowsXP和WindowsServer2003操作系统中扮演着极其重要的角色。
GDI+的出现，是对传统程序员的一种解脱。
本书是目前国内少有的全面介绍GDI+编程的参考书。
本书从画笔与画刷、文本与字体、区域与路径等基础知识谈起，将GDI+的技术细节一一展开。
此外，GDI+的矩阵运算、图像的编码与解码、图像色彩信息校正等深层次知识，也都能够在本书中找到详细的说明。
为了让读者更快地掌握GDI+编程，在每一章的内容中，都配有详尽的程序源代码，以强化具体的理论阐述。
本书是作者长期从事GDI+编程的经验总结，所提供的源代码具有一定的代表性。
本书适合于能够熟练使用C++语言进行程序开发的中、高级程序设计人员阅读使用。
另外，不论读者对GDI或GDI+编程熟悉与否，都可通过阅读本书全面掌握GDI+编程的每一个技术细节。
同时，对于使用其他语言如C#、VB、Delphi等进行程序开发的读者，也可以通过本书对GDI+的基本原理及高级应用有一个全面的认识。
目录第1章VisualC++.NET简介1.1VisualC++.NET的新发展1.2VisualStudio.NET集成环境的窗口对象1.3VisualC++.NET的菜单1.4本章小结第2章GDI+编程基础2.1GDI+体系2.2GDI+的新特色2.3从GDI编程到GDI+编程2.4GDI+程序的开发与项目分发2.5GDI+编程基本操作2.6本章小结第3章画笔和画刷3.1在GDI+中使用画笔3.2在GDI+中使用画刷3.3本章小结第4章文本和字体4.1在GDI+中使用字体4.2在GDI+中输出文本4.3本章小结第5章路径和域5.1在GDI+中使用路径5.2在GDI+中使用区域5.3本章小结第6章在GDI+中使用变换6.1变换的基础6.2简单的矩阵变换6.3GDI+中的坐标系统6.4绘图平面的简单矩阵变换6.5变换在文字特效处理中的运用6.6对绘图平面实施复杂的坐标变换6.7本章小结第7章GDI+的色彩变换7.1色彩变换的基础7.2色彩的几种运算方式7.3色彩的映射7.4使用色彩变换矩阵实现RGB输出通道7.5本章小结第8章图像的基本处理8.1图像、位图和图元文件8.2图像的基本操作8.3本章小结第9章调整图像的色彩信息9.1色彩校正的基础9.2启用与禁用色彩校正9.3设置不同的色彩调整对象9.4使用色彩配置文件调整色彩信息9.5图像的Gamma曲线校正9.6设置图片色彩输出通道9.7使用图片的关键色显示图片9.8GDI+对阈值的支持9.9调整图像调色板信息9.10设置色彩校正的环绕模式和颜色9.11本章小结第10章图形的编码与解码10.1图形格式的基础10.2认识编码与解码10.3获取图形文件的编码器信息10.4获取图形文件的解码器及编码参数信息10.5获取图像的属性信息10.6使用图像属性和解码器显示GIF文件10.7GDI+在多格式图像转换程序中的运用10.8本章小结第11章GDI+图形特技处理编程11.1使用GDI+实现图形的淡入淡出效果11.2GDI+在图像灰度化及伪彩色处理方面的应用11.3GDI+在图像滤镜制作方面的运用11.4GDI+在图形合成中的运用11.5本章小结第12章GDI+的使用局限与解决方法12.1GDI+在游戏程序设计中的运用12.2GDI+在屏幕抓图程序中的运用12.3本章小结附录A绘图平面类函数列表附录BGDI+画笔、画刷类函数列表附录CGDI+文本及字体类函数列表附录DGDI+图形路径类函数列表附录EGDI+图像类函数列表附录FGDI+中所有的枚举列表

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。