本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术，常用的图像格式，以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。
本书共8章，内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例，前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容，同时提供了非常详细的程序代码，第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。
本书提供了丰富的源代码，并提供了详细的注释，为读者的学习提供方便。
第1章图像的基础知识1.1图像的基本概念1.2三基色原理和图像的输入1.3图像的几种常见的格式1.4图像格式转换器实例1.5图像浏览器实例1.6Delphi图像处理中Scanline的用法第2章图像的点运算2.1图像灰度处理2.2图像的灰度直方图2.3图像的二值化2.4图像亮度处理2.5图像对比度处理2.6饱和度调节2.7图像着色2.8图像反色2.9图像曝光2.10Gamma校正2.11迷人的万花筒2.12位图的反走样2.13位图的与、或操作2.14创建大型位图以及统计位图颜色2.15位图的噪声调节第3章图像的几何变换3.1图像的平移3.2图像的缩放3.3图像的旋转3.4图像的镜像3.5图像扭曲3.6图像的波浪效果3.7远视图3.8裁剪和合并第4章图像的颜色系统4.1颜色的基本概念4.2颜色空间简介4.3颜色空间的转换4.4亮度/饱和度调整4.5通道与模式4.6RGB颜色调整4.7特殊色彩的实现4.8颜色量化与减色4.9颜色混合第5章图像的增强5.1图像增强概述5.2灰度线性变换5.3灰度非线性变换5.4灰度直方图拉伸5.5图像锐化与图像平滑5.6伪彩色增强5.7中值滤波第6章图像代数与图像分割6.1图像的腐蚀6.2图像的膨胀6.3图像的结构开和结构闭6.4图像的细化6.5图像的边缘检测6.6图像的Hough变换6.7图像的轮廓提取6.8图像的识别和模板匹配第7章图像的特效处理7.1图像的滑入和卷帘显示效果7.2图像的淡入淡出效果7.3扩散效果7.4百叶窗效果和马赛克效果7.5交错效果7.6浮雕效果7.7图像的中心渐出和渐入效果7.8图像的雨滴效果和积木效果第8章综合实例8.1利用Delphi实现桌面变换8.2图片文件的加密解密8.3自定义光标的实现8.4基于Delphi的图像漫游8.5用Delphi实现屏幕图像捕捉8.6图片存取到流以及从流中复原8.7Delphi图像处理在纺织检测中的应用8.8Photoshop中流动蚂蚁线的实现8.9用Delphi读取JPEG文件的缩览图8.10Delphi数据压缩/解压缩处理8.11特大位图的快速显示8.12Photoshop中的喷枪实现8.13颜色填充8.14位图与组件8.15颜色拾取器8.16位图的打印8.17Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别8.18位图文件信息写到文本文件以及恢复8.19放大镜8.20调色板创建及应用8.21图像的局域网传输8.22图像纵横比率最佳调节8.23JPEG格式图片错误信息显示8.24JPG图片存取到数据库8.25基于小波变换的JPEG2000压缩实现8.26傅里叶变换

高精度偏振扫描仪(POSP)采用分孔径和分振幅的同时偏振测量技术,可获取目标的高精度多光谱偏振辐射信息,其测量精度是影响载荷在轨应用的关键指标之一。
仪器研制完成后,实验室条件下完成偏振和辐射定标以及测量精度的评估。
为检验实验室定标结果,开展自然目标探测下的地面验证实验,使用POSP在晴朗天气沿太阳主平面对天空进行扫描,将获取的天空辐亮度和偏振度数据与同时刻由CE318N太阳-天空偏振辐射计采集的数据进行对比,并讨论影响两台仪器数据的因素。
实验结果表明,两台仪器的辐亮度一致性偏差小于4%,偏振度一致性偏差小于0.005,具有较好的一致性,验证POSP实验室定标的准确性及自然目标下的探测能力,可为后续星载数据的处理和应用提供依据。

研究了离焦量、脉冲能量、扫描间距、扫描速度和重复频率等激光加工参数对金属表面着色及微纳结构制备的影响机理，诱导制备了氧化膜、类光栅、凹坑和柱状突起4种结构，这些结构会使不锈钢表面产生薄膜干涉、光栅衍射和陷光等现象。
通过Matlab软件在工艺参数与颜色HSB值之间建立了一个单隐含层的反向传播（BP）神经网络，该神经网络的训练均方根误差为0.0078，色相H、饱和度S和亮度B的测试相对误差分别为23%，10.4%和5.6%。
该神经网络在一定程度上揭示了工艺参数与颜色之间的映射关系，使用该神经网络模型可以对激光着色效果作出有效的预测。

一种基于亮度和颜色阈值的尾灯匹配识别算法，可用于夜间尾灯检测

第一章：AVR单片机C语言程序设计概述1.1AVR单片机简介1.2AVRStudio+WinAVR开发环境安装及应用1.3AVR-GCC程序设计基础1.4程序与数据内存访问1.5I/O端口编程1.6外设相关寄存器及应用1.7中断服务程序1.8GCC在AVR单片机应用系统开发中的优势第二章：PROTEUS操作基础2.1PROTEUS操作界面简介2.2仿真电路原理图设计2.3元件选择2.4仿真运行2.5PROTEUS与AVRStudio的联合调试2.6PROTEUS在AVR单片机应用系统开发中的优势第三章：基础程序设计3.1闪烁的LED3.2左右来回的流水灯3.3花样流水灯3.4LED模拟交通灯3.5单只数码管循环显示0~93.68只数码管滚动显示单个数字3.78只数码管显示多个不同字符3.8K1~K4控制LED移位3.9数码管显示4×4键盘矩阵按键3.10数码管显示拨码开关编码3.11继电器控制照明设备3.12开关控制报警器3.13按键发音3.14INT0中断计数3.15INT0及INT1中断计数3.16TIMER0控制单只LED闪烁3.17TIMER0控制的流水灯3.18TIMER0控制数码管扫描显示3.19TIMER1控制交通指示灯3.20TIMER1与TIMER2控制十字路口秒计时显示屏3.21用工作于计数方式的T/C0实现100以内的按键计数3.22用定时器设计的门铃3.23报警器与旋转灯3.24100000秒以内的计时程序3.25用TIMER1输入捕获功能设计的频率计3.26用工作于异步模式的T/C2控制的可调式数码管电子钟3.27TIMER1定时器比较匹配中断控制音阶播放3.28用TIMER1输出比较功能调节频率输出3.29TIMER1控制的PWM脉宽调制器3.30数码管显示两路A/D转换结果3.31模拟比较器测试3.32EEPROM读写与数码管显示3.33Flash程序空间中的数据访问3.34单片机与PC机双向串口通讯仿真3.35看门狗应用第四章：硬件应用4.174HC138与74HC154译码器应用4.274HC595串入并出芯片应用4.3用74LS148与74LS21扩展中断4.462256扩展内存4.5用8255实现接口扩展4.6可编程接口芯片8155应用4.7可编程外围定时计数器8253应用4.8数码管BCD解码驱动器7447与4511应用4.98×8LED点阵屏显示数字4.108位数码管段位复用串行驱动芯片MAX6951应用4.11串行共阴显示驱动器MAX7219与7221应用4.1216段数码管演示4.1316键解码芯片74C922应用4.141602字符液晶测试程序4.151602液晶显示DS1302实时时钟4.161602液晶工作于四位模式实时显示当前时间4.172×20串行字符液晶演示4.18LGM12864液晶显示程序4.19PG160128A液晶图文演示4.21TG126410液晶串行模式演示4.21用带SPI接口的MCP23S17扩展16位通用IO端口4.22用TWI接口控制MAX6953驱动4片5×7点阵显示器4.23用TWI接口控制MAX6955驱动16段数码管显示4.24用DAC0832生成多种波形4.25用带SPI接口的数模转换芯片MAX515调节LED亮度4.26正反转可控的直流电机4.27正反转可控的步进电机4.28DS18B20温度传感器测试4.29SPI接口温度传感器TC72应用测试4.30SHT75温湿度传感器应用4.31用SPI接口读写AT25F10244.32用TWI接口读写24C044.33MPX4250压力传感器测试4.34MMC存储卡测试4.35红外遥控发射与解码仿真第五章：综合设计5.1多首电子音乐的选播5.2电子琴仿真5.3普通电话机拨号键盘应用5.4手机键盘仿真5.5数码管模拟显示乘法口诀5.6用DS1302与数码管设计的可调电子钟5.7用DS1302与LGM12864设计的可调式中文电子日历5.8用PG12864LCD设计的指针式电子钟5.9高仿真数码管电子钟5.101602LC

语言：简体中文文件大小：580KB版本信息：v1.1.3版权信息：完全免费运行环境：Vista,Win2003,WinXP,Win2000添加时间：2008-7-1XvidMPEG-4VideoCodec(XviDv1.1.3Final汉化版)xvid编解码器软件简介XviD是一个开放源码的MPEG-4多媒体编码解码器，它是基于OpenDivX而编写的。
XviD是由一群原OpenDivX义务开发者在OpenDivX于2001年7月停止开发后自行开发的。
XviD支持多种编码模式，量化(Quantization)方式和范围控，运动侦测(MotionSearch)和曲线平衡分配(Curve)，动态关键帧距(I-frameinterval)，心理视觉亮度修正，演职员表选项，外部自定义控制，运动向量加速(HintedMe)编码，画面优化解码等众多编码技术，对用户来说功能十分强大。
这也是目前被Riper使用最为广泛的编码技术。

该文件是SN3236中文手册,SN3236是一款36路呼吸灯驱动芯片,每路单独256级细腻亮度可控

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

本资源是基于QT实现的多媒体播放器，实现的功能有如下：播放、暂停、停止视频，从磁盘中读取文件至文件列表中（文件列表的功能如下：显示、移除、清空），显示播放当前播放进度、全屏显示、音频速率调整、控制音量大小、视频颜色调整（饱和度、色彩、对比度、亮度）

这是自己写的成品小项目，思路已经写了一篇博客（https://blog.csdn.net/Drogon1999/article/details/80187245），功能都在博客里面说了。
编译器使用的是AndroidStudio2.3.3

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。