本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。
代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。
代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。
代码比较容易理解，希望大家能够enjoyit。
代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。
代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。
代码比较容易理解，希望大家能够enjoyit。
2025/4/17 5:43:58
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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
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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
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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
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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
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选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以，误检较少。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以，误检较少。
2025/3/28 6:38:04
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运动目标检测在计算机视觉，图像处理，模式识别等多领域有着广泛的应用，经历了多年的研究和探索，针对运动目标检测的算法层出不穷，我们也积累了许多相关的算法。
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究，实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态，本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法：背景相减法，帧差法，光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现，计算量小的优点，但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测，但是它却有很大的计算量，同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别，我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后，我们确定了利用canny算子进行边缘检测，并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后，借助光流法计算出物体的运动场，同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景，接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合，最后运用数学形态学的方法对结果进行处理，得到最终的运动目标。
通过实验，我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓，和光流法抗噪声能力差的缺点，可以准确检测运动目标，对运动目标具有更好的检测效果
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究，实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态，本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法：背景相减法，帧差法，光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现，计算量小的优点，但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测，但是它却有很大的计算量，同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别，我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后，我们确定了利用canny算子进行边缘检测，并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后，借助光流法计算出物体的运动场，同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景，接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合，最后运用数学形态学的方法对结果进行处理，得到最终的运动目标。
通过实验，我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓，和光流法抗噪声能力差的缺点，可以准确检测运动目标，对运动目标具有更好的检测效果
2025/3/25 14:37:01
15.94MB
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本书详细讲解了常用数字图像处理技术的基本方法，如点运算、几何变换、边缘检测等。
详细介绍VisualC++数字图像编程。
通过大量的综合性实例，向读者展示了如何开发一套完整的数字图像处理应用程序。
包含数字图像处理的基本技术和典型应用，然后介绍了9个综合性的商业案例，分别是相机自动调焦系统、计算机集成数控技术、细胞识别统计系统、人脸检测系统、车牌定位系统、基于神经网络的文字识别系统、牌照自动识别监控系统、运动检测系统、运动人体跟踪系统等，提供了相应的源代码文件个人认为很好的一本书，代码也很全。
详细介绍VisualC++数字图像编程。
通过大量的综合性实例，向读者展示了如何开发一套完整的数字图像处理应用程序。
包含数字图像处理的基本技术和典型应用，然后介绍了9个综合性的商业案例，分别是相机自动调焦系统、计算机集成数控技术、细胞识别统计系统、人脸检测系统、车牌定位系统、基于神经网络的文字识别系统、牌照自动识别监控系统、运动检测系统、运动人体跟踪系统等，提供了相应的源代码文件个人认为很好的一本书，代码也很全。
2025/3/18 15:29:58
12.93MB
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为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet变换去噪方法。
该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。
实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。
该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。
实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。
2025/3/16 12:55:41
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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。
2024-04-09 15:03
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