对于通用的静止图像检索，用于检索的特征主要有颜色、纹理、形状等，其中颜色、纹理、形状应用尤为普遍；
对于目标图像和检索图像进行颜色空间转换、亮度图像的边缘提取和二值分割、提取目标区域的颜色特征。
颜色内容包含两个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。
毕设主要按照全局颜色分布来索引图像可以通过计算每种颜色的像素的个数并构造颜色灰度直方图来实现，这对检索具有相似的总体颜色内容的图像将是一个更好的途径。
对于目标图像和检索图像进行颜色空间转换、亮度图像的边缘提取和二值分割、提取目标区域的颜色特征。
颜色内容包含两个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。
毕设主要按照全局颜色分布来索引图像可以通过计算每种颜色的像素的个数并构造颜色灰度直方图来实现，这对检索具有相似的总体颜色内容的图像将是一个更好的途径。
2023/8/4 6:01:44
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自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。
2023/7/30 13:38:49
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基于三次样条插值的指针式仪表图像分割方法，首先提取包含指针的圆形区域作为信息图，对信息图进行中值滤波、灰度拉伸；
其次使用16个固定的阈值对信息图进行分割，并统计指针的长度和面积；
最后使用三次样条插值法对面积序列插值并计算其一阶差分，以指针长度大于信息图半径的最小阈值作为起点，求得一阶差分的第一个波谷点，以该点对应的灰度值作为分割阈值对信息图进行图像分割。
解决了指针阴影被分割为指针的问题。
其次使用16个固定的阈值对信息图进行分割，并统计指针的长度和面积；
最后使用三次样条插值法对面积序列插值并计算其一阶差分，以指针长度大于信息图半径的最小阈值作为起点，求得一阶差分的第一个波谷点，以该点对应的灰度值作为分割阈值对信息图进行图像分割。
解决了指针阴影被分割为指针的问题。
2023/7/23 11:24:10
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经典的数字图像测试图，包括经典的用于matlab，c/c++的灰度图，含有jpg,bmp,tif等多种格式
2023/7/20 17:57:27
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将彩色图片转化为灰度图，修改代码中的文件名即可，不需要修改文件路径。
将待转化的图片放到before文件夹中，生成的灰度图会保存到after文件夹中
将待转化的图片放到before文件夹中，生成的灰度图会保存到after文件夹中
2023/7/18 13:56:06
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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
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