来自开源wpfD3D库，做如下优化和修复一些缺陷：1、修复部分像素格式复制数据错误的问题2、增加一系列异常处理3、修复因为Win+P切换屏幕引起卡死或者抛System.Runtime.InteropServices.COMException异常的问题（UCEERR_RENDERTHREADFAILURE）4、Render方法增加支持传入数据的步长stride5、增加一个公共接口IRenderSource，可以用于实现D3DRenderSource和WriteableRenderSource的动态加载和切换
2023/8/13 18:25:24
18.48MB
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线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
2023/8/13 15:12:13
9.55MB
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加密bmp文件，利用bmp最低有效位，将图像加密处理。
直白的说：LSB信息隐藏算法，就是通常把信息隐藏在图像像素的最后一位
直白的说：LSB信息隐藏算法，就是通常把信息隐藏在图像像素的最后一位
2023/8/10 22:48:08
1.38MB
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需要实验报告及说明的可以去百度百科下载https://wenku.baidu.com/view/2036c3e4294ac850ad02de80d4d8d15abf230066
2023/8/5 0:26:56
822KB
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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
55.54MB
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VSC++工程代码，提取bmp格式图片像素点(RGB通道)，如图片尺寸为10*10，生成的数组大小为array[10*3][10]。
2023/8/2 17:47:38
52.38MB
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《DirectX123D游戏开发编程基础》主要介绍如何使用DirectX12开发交互式3D图形程序，重点是游戏开发。
全书首先介绍了必要的数学工具，然后讲解了相关的3D概念。
其他主题几乎涵盖了Direct3D中的所有基本运算，例如图元的绘制、光照、纹理、Alpha融合、模板，以及如何使用Direct3D实现游戏中所需的技术。
介绍顶定点着色器和像素着色器的章节(包含了效果框架和新的高级着色语言的内容)对这些关键运算进行了较为集中的讨论。
（英文原版的电子书）
全书首先介绍了必要的数学工具，然后讲解了相关的3D概念。
其他主题几乎涵盖了Direct3D中的所有基本运算，例如图元的绘制、光照、纹理、Alpha融合、模板，以及如何使用Direct3D实现游戏中所需的技术。
介绍顶定点着色器和像素着色器的章节(包含了效果框架和新的高级着色语言的内容)对这些关键运算进行了较为集中的讨论。
（英文原版的电子书）
2023/8/2 7:20:19
38.07MB
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使用cocoscreator2.4.2制作,仅供交流学习使用cocoscreator2.4.2制作,仅供交流学习
2023/7/31 4:40:50
601KB
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图像去雾算法的的原文，在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像先验暗通道之前，从一个单一的输入图像去除混浊。
暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。
这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。
利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。
在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。
此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。
暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。
这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。
利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。
在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。
此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。
2023/7/29 13:51:16
571KB
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图像处理中常遇到“亚像素”这个词。
亚像素实际上不存在，但是在想象中存在。
于是用数学的方法计算出它的值。
示例中将一幅图的高和宽都扩大到5倍，造成原来相邻两像素不相邻了，中间间隔了好几个像素单位，这些像素怎样定义它们，简单的，数学上用双线性插值的方法求出未知的像素。
本程序提供一个代码示例，供参考，希望对您有帮助。
亚像素实际上不存在，但是在想象中存在。
于是用数学的方法计算出它的值。
示例中将一幅图的高和宽都扩大到5倍，造成原来相邻两像素不相邻了，中间间隔了好几个像素单位，这些像素怎样定义它们，简单的，数学上用双线性插值的方法求出未知的像素。
本程序提供一个代码示例，供参考，希望对您有帮助。
2023/7/28 1:09:27
387KB
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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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