基于Opencv实现的图像纠偏算法，使用的是边缘检测。
先进行图像二值化，在进行黑边裁剪，最后进行纠偏旋转代码利用改进hough变换实现图像旋转纠偏
先进行图像二值化，在进行黑边裁剪，最后进行纠偏旋转代码利用改进hough变换实现图像旋转纠偏
2025/4/15 6:55:49
453KB
1
当前，云计算处在快速发展阶段，技术产业创新不断涌现。
产业方面，企业上云成为趋势，云管理服务、智能云、边缘云等市场开始兴起；
技术方面，云原生概念不断普及，云边、云网技术体系逐渐完善；
开源方面，开源项目发展迅猛，云服务商借助开源打造全栈能力；
安全方面，云安全产品生态形成，智能安全成为新方向；
行业方面，政务云为数字城市提供关键基础设施，电信云助力运营商网络升级转型。
本白皮书是继《云计算白皮书（2012年）》之后，中国信通信研院第5次发布云计算白皮书。
本白皮书在前几版的基础上，重点介绍当前云计算发展现状与趋势。
白皮书首先梳理了国内外云计算产业的发展状况及热点，总结了当前云计算技术发展特点，然后从开源和安全两个角度分别对云计算的发展进行了分析，同时阐述了云计算在典型行业的应用情况，最后结合当前现状给出了我国云计算发展建议。
产业方面，企业上云成为趋势，云管理服务、智能云、边缘云等市场开始兴起；
技术方面，云原生概念不断普及，云边、云网技术体系逐渐完善；
开源方面，开源项目发展迅猛，云服务商借助开源打造全栈能力；
安全方面，云安全产品生态形成，智能安全成为新方向；
行业方面，政务云为数字城市提供关键基础设施，电信云助力运营商网络升级转型。
本白皮书是继《云计算白皮书（2012年）》之后，中国信通信研院第5次发布云计算白皮书。
本白皮书在前几版的基础上，重点介绍当前云计算发展现状与趋势。
白皮书首先梳理了国内外云计算产业的发展状况及热点，总结了当前云计算技术发展特点，然后从开源和安全两个角度分别对云计算的发展进行了分析，同时阐述了云计算在典型行业的应用情况，最后结合当前现状给出了我国云计算发展建议。
2025/4/12 9:38:10
3.5MB
1
提出了一种新的变分图像模型，结合了Curvelet收缩方法和总变分（TV）功能，可用于图像恢复。
为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。
然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。
为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。
数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲线样伪像的同时，保留了精细的细节方面具有良好的性能。
为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。
然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。
为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。
数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲线样伪像的同时，保留了精细的细节方面具有良好的性能。
2025/4/11 10:53:58
642KB
1
用解析方法求出消除中心视场球差、彗差及像散的偏轴两镜系统的结构及面形参数.根据解出的参数进行光线追迹,得到中心视场像斑尺寸在0.2″以内.要改善边缘视场的像质,需要在双曲率面镜上加高次项,并偏离解出的某些参数.对于F/11左右的系统,可以得到±0.6°视场边缘有1.5″～1.9″的像斑角尺寸.这种系统的子午与弧矢焦距不等,相差在1%以内.
2025/4/6 16:50:40
1.16MB
1
1读取BIP、BIL、BSQ文件2均值滤波中值滤波3边缘信息提取4DFTFFT5主成分变换6缨帽变换7图像分类（K—均值分类、最小距离分类、最大似然分类）8大气校正反射率地表温度的反演9Habib教授课程总结
2025/4/6 0:02:02
3.42MB
1
本示例是《OpenCV3编程入门》中7.1.6的综合示例的C#+EMGU3.4.1版，在这个示例程序中，分别演示了canny边缘检测、sobel边缘检测、Laplacian算子，scharr滤波器的使用。
2025/4/5 21:02:44
10.16MB
1
为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。
阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。
将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。
实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。
阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。
将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。
实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。
2025/4/5 5:42:41
737KB
1
各种边缘检测算子；
灰度变换（对数变换）；
加噪声；
锐化（边缘增强）；
神经网络分类；
图像二值化；
线性平滑滤波；
直方图均衡化；
直方图均衡化及规定化；
中值滤波
灰度变换（对数变换）；
加噪声；
锐化（边缘增强）；
神经网络分类；
图像二值化；
线性平滑滤波；
直方图均衡化；
直方图均衡化及规定化；
中值滤波
2025/4/3 7:27:26
54KB
1
代码大部分是网上东拼西凑出来的，可以实现无边框的自定义窗体，可以拖动，可以拉伸，可以靠近屏幕边缘自动停靠分屏，最小化有渐变动画效果，介绍blog地址：https://blog.csdn.net/qq_36131739/article/details/100771623有兴趣可以下载。
2025/4/3 6:39:50
1.52MB
1
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
15KB