将能够增强图像纹理信息的分数阶微分算子与变分偏微分方程相结合，运用于图像去噪，提出一种基于分数阶偏微分算子的去噪模型。
该模型能够在抑制噪声的同时，更好地保持图像的纹理细节信息。
由于分数阶微分算子的阶数必须通过大量的实验人为确定，因而选择通过计算局部方差来反应图像局部纹理复杂度，自适应地确定分数阶微分的阶数。
实验表明：自适应分数阶偏微分算子不仅继承了TV模型的优点，并且在保持图像细节信息上的能力更强。

零资源分下载，分享精神至上~一个综合型的Direct3D示例程序的2.0版。
加入绿宝石三维地形模仿系统。
用键盘上W,A,S,D,I,J,K,L,↑，↓，←，→12个键加上鼠标在美丽的三维空间中翱翔。
包括了Direct3D初始化，DirectInput输入处理，顶点缓存，光照与材质，文字输出，颜色，纹理贴图，四大变换，网格模型，X文件载入等等知识（当然还有默认被开启的深度缓存）。
其中的3D人物模型使用的是变形金刚中的大黄蜂。
背景音乐为魔兽3暗夜精灵进行曲。
源码的配套博文是《【VisualC++】游戏开发笔记四十八浅墨DirectX教程十六三维地形系统的实现》，文章地址为http://blog.csdn.net/zhmxy555/article/details/8685546，点击Release文件夹下的exe文件可以直接看到运行效果，运行需要DirectX运行库的支持。
报缺少D3D的DLL系列错误的童鞋们请google/百度一下“DirectX9.0cruntime”，下载并装个最新版的。
报缺少MVCR100D.Dll错误的朋友们去下一个安装就可以了，或者直接点击sln打开工程再次编译一次。
如果是想调试并运行源代码，但是报错了，请去下载最新版DirectXSDK并进行DirectX开发环境的配置。
编写环境：VS2010我的博客地址是http://blog.csdn.net/zhmxy555，源码结合配套文章一起看效果更佳。
希望能和大家一起交流，共同学习，共同进步。

opengl摩天轮建模纹理光照#include#include#include#include#include#include#include

1Brodatz纹理图像库（112张）2用Brodatz纹理库中的图分解的两类，三类，四类纹理图像以及相应的标准分割图

opengl一个有光照效果带纹理会旋转的立体茶壶，用c写的，在窗口中绘制了一个美丽的茶壶。

个人收集的许多经典MD2模型内涵纹理图片学CG编程的可以下载使用

matlab版本的phog完成

中科院IDL培训课程的源代码彩色使用：multisine.pro contourdata.pro矩阵操作：插值：图像处理：RemovingNoiseFromAnImageWithFFT；
信号处理：小波变换：创建GUI：程序方式：widget1.prowidget2.prowidget3.pro复合widget: widzoom.pro手工方式： idl55\examples\GUIbuilder\simple.prc,viewer.prc直接图形法与对象图形法：direct_graphic.proobjsurfex.pro对象图形法：simpleobject.pro firstobject.pro tireview.pro高级对象使用：mesh对象操作：体数据处理：打印对象：oprintex.pro对象图形输出:oimgoutex.pro对象移动旋转：orotex.pro图像对象：oimgobjex.pro光源设置：olightex.pro影像纹理：otextmapex.pro动画：ompegex.prodxf对象显示：idl54\lib\utilitiesxdxf.pro对象彩色：ocolpalex.proocolrgbex.proLiveTools:surfacestyleexample.pro自定义类并使用：circle_define.procircletest.pro数据库使用：dataminer_ex.pro

植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。

以前学OpenGL时做的一个三维手臂，没有使用模型，完全通过语句绘制，所以不是特别美观。
全自在度机械手，XY方向平移，景深平移，手臂各个关节运动，甚至每个手指的每个关节都能运动。
随时切换纹理（E+数字键），自动演示（O）。
其他功能详见代码。

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。