用QT（不使用任何第三方库）编程实现ImageProcessing菜单下面的所有功能。
(1)OpenBMPfile打开一个BMP文件，并在窗口中显示出来。
(2)SavetonewBMPfile将当前视图保存为一个新的BMP文件（先弹出一个对话框，输入一个BMP文件名）。
(3)Displayfileheader按如下的格式显示文件头信息：(4)Getpixelvalue取某个位置像素的颜色值，并显示出来。
(5)Setpixelvalue设置某个位置像素的颜色值，并显示出来。
功能(4)和(5)所需的参数从对话框中获取。
前面5个功能对灰度图像和彩色图像都适用，后面的功能仅要求针对灰度图像。
(6)Imageinterpolation图像缩放：x和y方向的缩放因子、插值算法选择（最邻近和双线性），从对话框中获取。
需要将图像缩放的结果显示出来。
(7)Medianfiltering实现3x3的中值滤波，并将结果显示出来。
(8)Gaussiansmoothing从对话框中获取高斯函数的均方差，对图像做高斯平滑，并将结果显示出来。
(1)OpenBMPfile打开一个BMP文件，并在窗口中显示出来。
(2)SavetonewBMPfile将当前视图保存为一个新的BMP文件（先弹出一个对话框，输入一个BMP文件名）。
(3)Displayfileheader按如下的格式显示文件头信息：(4)Getpixelvalue取某个位置像素的颜色值，并显示出来。
(5)Setpixelvalue设置某个位置像素的颜色值，并显示出来。
功能(4)和(5)所需的参数从对话框中获取。
前面5个功能对灰度图像和彩色图像都适用，后面的功能仅要求针对灰度图像。
(6)Imageinterpolation图像缩放：x和y方向的缩放因子、插值算法选择（最邻近和双线性），从对话框中获取。
需要将图像缩放的结果显示出来。
(7)Medianfiltering实现3x3的中值滤波，并将结果显示出来。
(8)Gaussiansmoothing从对话框中获取高斯函数的均方差，对图像做高斯平滑，并将结果显示出来。
2023/9/22 8:28:39
19.01MB
1
“只要站在风口，猪也能飞起来”，这碗心灵鸡汤不知道激励了多少英雄豪杰踏上寻风口之路。
而现如今，Docker这阵龙卷风呼啸来袭，更让众人生起迎风而上、直冲云霄的欲望。
为了找到这风口，腾讯数据平台部开始全面拥抱docker，基于多年的大数据集群管理经验，倾力打造DockerOnGaia云平台（简称Gaia云），并动员将数平自身的核心系统全面接入Gaia云。
Lhotse系统作为先锋部队，经过一段时间的改造-验证-灰度，目前现网已经完全接入、稳定运营。
本文旨在分享Lhotse接入Gaia云的一些实践经验，抛砖引玉，期待更多的系统加入队伍，一起在Docker云中探索前行。
Lhotse是一个大数据任务调度
而现如今，Docker这阵龙卷风呼啸来袭，更让众人生起迎风而上、直冲云霄的欲望。
为了找到这风口，腾讯数据平台部开始全面拥抱docker，基于多年的大数据集群管理经验，倾力打造DockerOnGaia云平台（简称Gaia云），并动员将数平自身的核心系统全面接入Gaia云。
Lhotse系统作为先锋部队，经过一段时间的改造-验证-灰度，目前现网已经完全接入、稳定运营。
本文旨在分享Lhotse接入Gaia云的一些实践经验，抛砖引玉，期待更多的系统加入队伍，一起在Docker云中探索前行。
Lhotse是一个大数据任务调度
2023/9/20 22:47:53
434KB
1
区域性特征提取MSER，1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定3.可以检测不同精细程度的区域
2023/9/19 0:51:07
74.98MB
1
直方图匹配，用C++编写的代码，效果我已经用Photoshop（直接查看其灰度直方图即可）和基于HIS变换的影像融合检验过了，效果是正确的。
具体原理可以参考武大贾永红的《数字图像处理》一书。
如果读者觉得执行效率偏低，可以把代码中标明的可以注释的部分注释掉即可，不过这样效果会差一些
具体原理可以参考武大贾永红的《数字图像处理》一书。
如果读者觉得执行效率偏低，可以把代码中标明的可以注释的部分注释掉即可，不过这样效果会差一些
2023/9/17 0:12:30
3.85MB
1
python配合Opencv库实现的车牌识别定位及分割代码：1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌可作为Python,opencv及车牌识别技术的学习用。
2023/9/16 13:57:51
1.79MB
1
根据参考图像各个通道的灰度分布，将一副图像的灰度分布映射过去，使映射后的两幅图像灰度分布非常接近，被称为histogrammatching或者histogramspecification，常用于网络训练的图像数据扩增
2023/9/14 21:11:33
5.4MB
1
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
15KB