图像的增强/////////////////////////////////直方图对话框构造函数；
ZFT::ZFT(CWnd*pParent/*=NULL*/):CDialog(ZFT::IDD,pParent)//ZFT为定义的用来显示直方图的对话框类；
{　Width=Height=0;//对话框初始化阶段设置图像的宽和高为"0"；
}////////////////////////对话框重画函数；
voidZFT::OnPaint(){　CRectrect;//矩形区域对象；
　CWnd*pWnd;//得到图片框的窗口指针；
　pWnd=GetDlgItem(IDC_Graphic);//得到ZFT对话框内的"Frame"控件的指针；
　file://（IDC_Graphic为放置在对话框上的一个"Picture"控件，并讲类型设置为"Frame"）。
　pWnd-＞GetClientRect(&rect);//得到"Frame"控件窗口的"视"区域；
　inti;　CPaintDCdc(pWnd);//得到"Frame"控件的设备上下文；
　file://画直方图的x、y轴；
　dc.MoveTo(0,rect.Height());　dc.LineTo(rect.Width(),rect.Height());　dc.MoveTo(0,rect.Height());　dc.LineTo(0,0);　file://画直方图，num[]是"ZFT"的内部数组变量，存放的是图像各个灰度级出现的概率；
该数组的各个分量在　　显示具体图像的直方图时设置；
　for(i=0;iGetWindowRect(&rect);//获取pWnd窗口对象窗口区域位置；
　file://屏幕坐标转换为客户区坐标；
　ScreenToClient(&rect);　file://判断当前鼠标是否指在直方图内；
　if(rect.PtInRect(point))　{　　intx=point1.x-rect.left;　　file://当前鼠标位置减去区域的起始位置恰好为当前鼠标所指位置所表示的灰度级；
　　string.Format("%d",x);　　file://显示当前位置对应的图像的灰度级；
　　pWndText-＞SetWindowText((LPCTSTR)string);　}　CDialog::OnMouseMove(nFlags,point);}////////////////////////////////////////voidCDibView::OnImagehorgm()file://在程序的"视"类对象内处理显示图像直方图的函数；
{　CDibDoc*pDoc=GetDocument();　HDIBhdib;　hdib=pDoc-＞GetHDIB();　BITMAPINFOHEADER*lpDIBHdr;//位图信息头结构指针；
　BYTE*lpDIBBits;//指向位图像素灰度值的指针；
　lpDIBHdr=(BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hdib);//得到图像的位图头信息　lpDIBB

Delaunay德罗内三角形剖分生成以及opengl显示Delaunay三角网的优点是结构良好,数据结构简单,数据冗余度小,存储效率高,与不规则的地面特征和谐一致,可以表示线性特征和迭加任意形状的区域边界,易于更新,可适应各种分布密度的数据等;它的局限性是,算法实现比较复杂和困难,但现在已经有了较多成熟的实现算法。
Delaunay三角网是Voronoi图的伴生图形,它们两个是被普遍接受和采用的分析研究区域离散数据的有力工具。
它是通过连接具有公共顶点的三个Vn多边形的生长中心而生成的,这个公共顶点就是形成的Delaunay三角形外接圆的圆心

SAPSD模块标准英文教材本教材包含以下内容:•获得SAP系统中作为部分SD组件的销售区域的概览•使用所选示例更加详细地了解销售功能•积累实现和使用这些功能所需的知识•获取有关如何使系统满足您在销售中的特定需求的知识

一个应用于公交、汽车、车站商场的人头检测程序，检测出人头进出数量。
输入一幅图片，通过计算指定入口区域的HIST结果，判断是否有人进入。
可同时检测2人进入或出去。
一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。
根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。
利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。
实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。

许多移动大数据应用程序需要计算两个向量的点积。
例如，通过身体区域网络收集的个人基因组数据的点积和健康中心的基因生物标记物可以帮助检测m-Health中的疾病，而两个人的利益也可以促进移动社交网络中的个人资料匹配。
然而，移动大数据通常包含敏感的个人信息，并且由于是由人类携带的移动设备收集的，因此公众更易于访问。
因此，公开点积计算的输入会泄露有关两个参与者的敏感信息，从而导致严重的侵犯隐私行为。
作者解决了针对移动大数据应用的私有点积计算问题，在这些应用中，很难建立安全通道，并且非常需要计算效率。
我们首先提出两种基本方案，然后提出相应的高级版本以提高计算效率并增强隐私保护强度。
此外，我们从理论上证明了我们提出的方案可以同时实现隐私保护，不可否认性和问责制。
我们的数值结果在通信和计算开销方面验证了所提出方案的性能。

区域生长的图像分割，是图像处理中用来实现图形分割的一种方法，算法简单，实用。

很稀有的GIS(电子地图信息系统)，包括了很多功能：垂直影射系统、位图背景、缩放、区域选择、着色、符号图表显示、点置和输入输出图象数据等,完全遵循GNU通用公有许可

用Matlab实现视频中红色区域的检测，并标记

1、可自识别区域，【右键单击】选中区域2、工具栏可实现【画线】，【矩形】，【不规则画图】，【保存】，【退出】，保存到剪切板功能3、【左键拖动】绘制自定义截图4、自定义截图区域外，【左键拖动】，重新截图5、自定义截图区域内，【左键拖动】，可改变截图位置，边界可改变大小6、自定义截图区域内，【右键单击】，可保存文件，分别有png，bmp,jpg格式7、自定义截图区域内，【左键双击】，可保存截图到剪切板，以便粘贴到其他处8、鼠标移动，可实现【放大镜】显示当前鼠标位置9、【关闭】可点击工具栏【关闭按钮】，或者【esc】

基于Gabor滤波指纹识别算法matlab完整程序，过程是定位中心点，裁剪图像大小，以参考点为圆心做同心环作为特征提取区域，对特征提取区域做归一化处理

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。