粒子群优化BP神经收集的权值以及阈值，内含详尽的代码阐发，便捷巨匠浏览

在MATLAB下实现OTSU算法，另外另有对于此算法的改善方式，对于图像的阈值举行最佳的盘算，普及二值化的下场

付与时域的自顺应阈值法提取R峰，并返回R峰位信托息

二维Otsu，大津法（最大类间方差）阈值联系。
Matlab2016a使用3×3邻域平均灰度作为直方图第二维，二维Otsu运算功夫要比一维Otsu长。

在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一，能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场，于是本文在此配景下，缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场，钻研了对于1）动态配景、动态配景的前景目的提取，能在配景繁杂化的前提下，将行为的目的；
2）带发抖视频；
3）动态配景下多摄像头对于多目的提取；
4）涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下，若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上，经由对于附件2中多少组视频的阐发，咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想，于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力，下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态（若有水波的暴发）的情景下，对于前景目的的提取下场。
在此下场中，由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声，对于前景目的的识别以及提取组成干扰，于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上，建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模，将行为目的检测进去，再引入超像素去噪，进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上，而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移，于是咱们建树了坐标变更模子，以仿射变更作为模子底子，松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的，并比力灰度投影法，比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法，对于前景目的举行提取；
选出具备明晰前景目的的参考帧，盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历齐全的视频帧，盘算其前景目的所占的面积，经由相减比力，判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号，并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法，对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来，对于目的举行定位。
由于目的的络续行为，咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪，经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上，引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则，而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子，用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向，并将其与已经设定的阈值举行比力，假如重构倾向大于阈值，则判为颇为。

为了实现对于尾矿库举行实时监测以及评估的成果,提出一种基于多源信息领悟的预警以及清静评估方式。
以直接工程本领患上到的数据及天色料想信息,使用多源信息领悟的方式建树结构化特色集,并行使定性与定量相松散的条理阐发法对于尾矿库的结构化特色集举行阐发,末了对于阐发的下场举行综合评分,当评分值抵达阈值时举行预警并输入灾情演化态势。
监测体系的建成突破了国内以往举行繁多目的监测的规模,多目的综合评估的方式削减了料想的准确性以及实时性,对于削减尾矿库溃坝迫害及抑制灾情伤害规模具备弥留的意思。

怪异值阈值算法是矩阵补全或者称为矩阵残缺中的一种罕用算法，也是处置低秩下场的实用算法，这里分享给巨匠举行下载

小波变更在图像收缩中的使用，用MATLAB实现时由于MATLAB自带小波阐发货物箱，所以编程比力精练，主若是算法要知道。
这里附上了4个法度圭表标准代码，1是部份收缩，二、3是两个收缩实例（EZW算法，让部份高频系数置零），4是阈值未必实例。
载入图像时MATLAB软件自带的，于是不需要转换图像格式等语句。
另外，一些函数的不知道的，能够查验help看函数的意思。
由于试验下场上传起来比力费时，所以只给了源文件。
仅供学习参考。
阻滞能起到帮手传染

十字绣检测示例撰写者：Reddit用户u/redditk9此示例是针对于u/format71撰写的帖子“”而编写的。
本示例演示了如安在十字绣图案图像中检测标志位置。
图像处置链络续特定于该下场。
这个例子也不破例。
该处置方案举行如下假如：图像对于齐，即残缺不扭转。
图像惟独很小的失真。
图像照明平均。
ImageJ事后实现为了一些责任，以：对于齐并裁剪原始图像。
裁剪每一个标志图像并对于其举行阈值处置。
责任原理（概述）步骤1.将原始图像配置为阈值以去除了噪声。
ImagecvThreshold=cvOriginal.ThresholdBinaryInv(newGray(thresholdLevel),newGray(255));步骤2.归一化相互关用于检测大概的匹配位置。
Image<

使用STM32单片机实现各传感器参数患上到，并经由抑制器设定阈值抑制，实现闭环抑制体系：一、经由泥土湿度返回的湿度数据，抑制器举行内部阈值的分辨，搭建驱动电路，驱动水泵加水；
二、经由烟雾传感器患上到到的烟雾浓度数据，同样抑制器举行内部阈值的分辨，使用蜂鸣器举行报警。
并且使用WiFi模块以及GPRS模块，行使WiFi模块透传的方式举行数据的上传下发，并且使用GPRS模块举行火灾报警短信发送。

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。