本书的第1章和第2章介绍了数字图像处理的基本概念和技术，后续几章介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的几个应用实例，包括指纹识别系统、数字水印技术、条形码技术、印鉴鉴定系统、光学字符识别技术以及基于视觉的手势识别系统。
本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；
第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：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

本算法是基于matlab的彩色图像分割算法，是对以往的灰度图像分割算法的一种改良

图像分割法式matlab版，内含graphcutgrabcutlazysnap3种算法

基于遗传神经网络的图像分割的matlab代码，在matlab7.0上可以直接运转！

阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法.其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像,配合峰谷法对图像进行滤波,采用三次样条插值法对图像进行灰度插值;然后把局部阈值和全局阈值结合起来进行图像分割并标记区域;最后通过特征数据库确定目标区域.实验结果证明,该算法有着较好的顺应能力.

我们实现了一个系统，可以从CT图像中将肺部从胸腔中分离出来，并且通过三维重建和三种横断面的显示实现可视化。
该系统是基于VisualStudio2013平台，借助VTK-7.0和Qt5.6开源库通过C++言语实现。

contourlet变换是一种新型的图像几何多分辨率分析方法，可以用于图像分割，噪声抑制以及图像紧缩处理

由于上传不能超过220M,100多个项目分了两批，这是第二批，项目列表如下：JSP企业电子投票系统(源代码+论文+开题报告+外文翻译+文献综述);JSP企业电子投票系统(源代码+论文+开题报告+文献综述);JSP企业人事管理系统(源代码+论文);JSP企业人事管理系统设计(源代码+论文);JSP设计班级学生管理系统论文;JSP实现的简单旅游管理系统的设计(源代码+论文);jsp书店系统设计（论文）;JSP数据库连接池的研究与实现(源代码+论文);JSP搜索引擎的研究与实现(源代码+论文+答辩PPT);JSP速达求职网的设计与实现(源代码+论文);JSP网络购物中心毕业设计(源代码+论文);JSP网络故障管理平台(源代码+外文翻译+论文);JSP网络远程作业处理系统(源代码+论文+开题报告+实习报告);jsp网络在线考试系统（系统）;JSP网络在线考试系统设计(源代码+论文);jsp网上超市设计与实现(源代码+论文);jsp网上购书系统设计（源代码+论文）;JSP网上教学资源共享系统(源代码+论文);JSP网上拍卖平台系统设计(源代码+论文);jsp网上书店系统（源代码+论文）;JSP网上校友录设计(源代码+论文);jsp物流信息网建设(源代码+论文);jsp物流中心仓储信息管理系统（源代码+论文+开题报告）;jsp学生课绩管理系统（源代码+论文）;JSP学生网上选课系统设计(源代码+论文+答辩PPT);JSP学生信息管理系统（部分论文及截图）;JSP学生学籍管理系统(源代码+论文);JSP学生学籍管理系统(源代码+论文+开题报告+答辩PPT+外文翻译);JSP学生学籍管理系统(源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩PPT);JSP学生学籍管理系统（源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩PPT）;JSP学生学籍管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+外文翻译+答辩PPT);jsp医院病区管理系统(论文+中期检查表+任务书+综合材料）;JSP在线CD销售系统（论文）;jSP在线教学质量评价系统的设计与实现(源代码+论文);JSP在线考试系统的设计与实现(源代码+论文);JSP在线学习系统设计(源代码+论文);JSP住宅小区物业管理系统(源代码+开题报告+论文+答辩PPT);JSP自动排课管理系统(源代码+论文+开题报告);JSP自动排课系统(源代码+论文+开题报告);JSP作业管理系统（源代码+论文）;基于J2EE在分布式环境下的底层结构（外文翻译+文献综述）;基于JAVA的RSA文件加密软件的设计与实现(源代码+论文);基于JSP的毕业设计选题系统的设计与实现(源代码+论文);基于JSP的畅想空间电子商务系统;基于JSP的房产中介系统的设计与实现(源代码+论文);基于JSP的网上购物系统的设计与实现(源代码+论文);基于jsp的旧事发布系统（论文）;基于JSP电子商务系统？（论文）;基于JSP技术的猎头公司管理软件的设计和实现——内部事务部分(源代码+论文);基于jsp网上书店（源代码+论文）;基于JSP学生成绩管理系统软件的开发(源代码+论文);基于matlab的数字图像分割技术研究及实现(论文);

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。
目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。
针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法的位置更新公式作了改进,即用当前种群的全局极值取代所有粒子的当前位置,并将之用于熵阈值图像分割中。
仿真实验表明,该算法可以快速稳定地获得一幅图像的最佳分割阈值。
仿真结果显示,该方法对车牌分割具有较好的功能。
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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。