通过实现MATLAB图像处理实现螺纹识别源程序代码I=edge(I,'canny');%边缘检测，得到螺纹的波形[m,n]=size(I);%计算图像的尺寸I=I(20:m-20,20:n-20);%把图像的边角去掉，留下有用的部分[m,n]=size(I);%计算去掉边角之后的图像尺寸figureimshow(I)%显示去掉边角之后的图像title('螺纹波形')%把白色像素点的位置得到（像素为1的点的坐标）N=1;%计数器fori=1:mforj=1:nifI(i,j)==1x(N)=i;%保存白色像素的横坐标xy(N)=j;%保存白色像素的纵坐标yN=N+1;%计数器+1endendend
2023/6/29 11:37:48
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51单片机驱动ov2640做JPEG图片采集程序实例，51单片机选用的是新华龙的C8051F380，摄像头为200W像素的OV2640，通过串口传送数据给上位机，图片格式为JPEG
2023/6/12 5:12:47
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介绍：本代码实现了，图片的搜索功能，可用于类似图片识别外挂中。
C#高速找图程序，比较图片的细节处有何异同，像素级的1图片比较器。
2大图找小图。
3模糊找图。
4透明找图
C#高速找图程序，比较图片的细节处有何异同，像素级的1图片比较器。
2大图找小图。
3模糊找图。
4透明找图
2023/6/9 22:04:42
2.22MB
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图像降采样和升采样Matlab代码。
该代码实现了以2为因子的图像升采样和降采样功能。
降采样包括使用平滑滤波器(withusingtheaveragingfilter)和不使用平滑滤波器(withoutusingtheaveragingfilter)两种方法。
升采样包括像素点直接复制(pixelreplicationmethod)和线性插值(bilinearinterpolatoinmethod)两种方法。
降采样方法和升采样方法共有4种组合。
程序运行后，给出了一个原始图片和四个结果图片。
图片1.原始图片。
图片2.平滑滤波器降采样&像素点直接复制升采样。
图片3.平滑滤波器降采样&线性插值升采样。
图片4.不使用平滑滤波器降采样&像素点直接复制升采样。
图片5.不使用平滑滤波器降采样&线性插值升采样。
图像处理ImageProcessing图像降采样图像升采样Matlab代码
该代码实现了以2为因子的图像升采样和降采样功能。
降采样包括使用平滑滤波器(withusingtheaveragingfilter)和不使用平滑滤波器(withoutusingtheaveragingfilter)两种方法。
升采样包括像素点直接复制(pixelreplicationmethod)和线性插值(bilinearinterpolatoinmethod)两种方法。
降采样方法和升采样方法共有4种组合。
程序运行后，给出了一个原始图片和四个结果图片。
图片1.原始图片。
图片2.平滑滤波器降采样&像素点直接复制升采样。
图片3.平滑滤波器降采样&线性插值升采样。
图片4.不使用平滑滤波器降采样&像素点直接复制升采样。
图片5.不使用平滑滤波器降采样&线性插值升采样。
图像处理ImageProcessing图像降采样图像升采样Matlab代码
2023/6/5 15:26:21
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在C#及C++中手工创建8位位图（Bitmap），设置/读取任意位置（行，列）像素点的颜色。
程序简单，方便初学者理解图像操作，避免了大量的图像专业术语给初学者带来理解上的困难。
程序简单，方便初学者理解图像操作，避免了大量的图像专业术语给初学者带来理解上的困难。
2023/6/4 21:47:23
1.34MB
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为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。
2023/5/29 3:16:15
345KB
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基于ov5640500万像素自动对焦摄像头FPGA图像采集缓冲和显示是学习FPGA图像视频处理的基础内附ov5640使用手册
2023/5/16 14:04:28
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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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