1)图像基本操作:不同格式(大于3种)图像的读入与存盘、文字叠加、不同彩色空间的转换、图像的DCT及FFT变换等;
(2)图像增强:包括直方图拉升(线性和非线性)、直方图均衡、平滑与锐化(采用不同的滤镜),美颜(加分项);
(3)图像恢复:几何操作(如旋转、缩放、投影校正等)、模糊恢复(如运动模糊消除);
(4)图像合成:实现换背景、图像拼接等功能
2018/11/9 16:03:25 6.61MB matlab 数字图像处理
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《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨
2020/5/22 18:19:56 11.78MB 神经网络
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给出了一种基于三维Lorenz的彩色视频加密算法,区别于普通的加密算法
2021/4/23 8:33:26 1.1MB 混沌加密
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实现图像格式的转化,将bmp的彩色图像转化为其他简单格式,便于运用。
2018/1/11 17:08:29 18.4MB bmp ppm pgm
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输出灰度图像,RGB彩色图像会自动转换为灰度图像输出图像的多重分形谱参考文献:"fractalanalysisandmultifractalspectrafortheimages"
2020/9/12 17:11:12 4KB 分形 matlab 图像
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彩色图像的分割。
算法次要是利用聚类算法,运用MATLAB编码。
属于图像处理类别
2020/4/21 20:01:47 851KB 图像分割 聚类
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信息隐藏课程做的基于量化索引(抖动调制)的水印嵌入与提取,内容如下:1.空域的嵌入与提取(黑白图)2.包含DCT变化与量化的水印嵌入与提取(彩色图)3.6种攻击测试(高斯噪声,放大攻击,裁剪,平移,像素值修正,旋转)4.psnr计算5.探究量化表的修正
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UniPlot是用来呈现和分析测试数据的软件.只需用鼠标点击几下就能把你的数据转换到用颜色区域组成的3D表面,用等高线表示的彩色图.或者是把2D数据转换成多轴的图表
2021/5/13 3:29:35 28.39MB 画图工具
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用vs2013编写OpenCV2.4.9Kinect二代完成彩色图像与深度图像融合,简单易懂
2017/5/18 20:15:30 13.05MB kienct v2.0 图像融合
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本套ProE映射键规划针对情况为:主要用零件、组装,少量钣金、工程图,常用基本建模、拔模、测量、剖面,由此出发,参阅多份前人的映射键规划设置,经若干次修改而成。
文件包括一份规划表格,一份代码(两百余映射键,三千行代码)规划上特点及考虑要点为:1.考虑方便使用,按键主要功能分布在键盘左区,少量常用键为单键,大多为双键,少量为多键。
2.相近功能布置在相同键或相近区域,如A-装配,S-实体特征、D-剪裁特征、F-曲面特征,W-钣金,E-编辑,Q-快速操作,X-剖面,数字-视图,等等。
3.特征操作与草绘分别在键盘左区与右区,分别进行优化规划。
4.结合代码,实现一键通用或多用,减少冗余按键,增强了草绘、新建特征、编辑特征、剖面建立与查看、视图查看等功能的方便性。
5.考虑方便记忆,按键尽量取自其英文版词汇,同时兼顾操作方便、避免规划冲突、减少误操作,以及尽量包容不同软件版本。
6.全套二百余键,不求全记,而求在需要用时能方便。
专门制作Excel规划表格,按键分类着色,将常用和重点突出,以彩色打印,可方便查阅,快速上手。
功能上的特点(通过代码实现,简单介绍部分):1.兼容PROE2.0/3.0/4.0,因为自己安的是2.0和4.0,公司的是2.0和3.0,所以兼顾考虑,但有某些细微差异。
2.通过映射键的组合与嵌套,实现一键通用或多用。
如:SE-实体拉伸,直接进入参照选择界面,在选择两平面或选择一平面后在空白处点击左键后,会直接进入草绘界面。
ED-编辑定义,可以用于特征、组件中零件、层、工程图视图和尺寸的编辑;
EF-编辑参照平面,能直接进入拉伸、旋转、扫描、筋、填充等特征的参照选择界面;
ES-编辑草绘,则能直接进上述特征的草绘状态;
ET-编辑轨迹,则能用于扫描的轨迹编辑;
RF-在特征出错时,执行重定义,而ED、EF、ES、ET也能直接进入对应编辑状态进行修复。
QE-快速退出,能退出大多编辑状态,不保存;
QA(TY)-快速接受,无错时能一路打勾;
SA(Y)-单步接受,一步一步地确定;
II-镜像,在特征与草绘、工程图均能使用。
3.通过映射键控制配置选项的开关,实现某些特殊功能。
如:KN-SketchRefit-NO关闭草绘自动缩放,解决困扰很多人许久的草绘更改尺寸后自动缩放的问题。
KY恢复默认状态。
S3或S4,能使PROE在新建或修改草绘时不会自动定向,速度快了,像感觉其它3D软件一样。
S1或S2恢复。
4.实现快速新建一个或多个剖面功能、快速查看功能。
如:XF,查看Front剖面,并定向Front;
XCA到XCZ,分别以字母A到Z命名的剖面;
XGF,自动进入Front草绘,划线后,建立偏移类型剖面;
XS,能快速进入剖面的草绘编辑状态;
NXAF,NXBF,分别在组件或零件中以Front面为基准,陈列10个平面并建立对应剖面,完成后可编辑修改;
NXAX,NXBX,分别在组件或零件中以一面和一轴为参考,旋转陈列18个平面并建立对应剖面,相当于每10°都有一截面。
5.增加某些特殊功能键,如AA,在3D中选中某个元件或特征后,运行AA可自动找到它在模型树中的位置。
2017/8/27 4:10:20 1.54MB ProE 通用 快捷键 映射键
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡