基于SLIC方法的超像素分割算法代码，纯MATLAB编写。

图像中角点(特色点)提取与匹配算法,本文所付与的角点检测算法是Harris角点检测算法，该算法的底子原理是取以目的像素点为中间的一个小窗口，盘算窗口沿任何倾向挪动后的灰度变更，并用剖析方式表白。

基于FPGA的中值滤波算法的方案与实现摘要在图像的收集、传输以及记实等进程中，由于受到多方面因素的影响，图像信号会不可防止地受到椒盐噪声的传染，这将会严正影响图像的前期阐发以及识别等处置，于是有需要用中值滤波器对于图像的椒盐噪声举行滤波预处置。
实际使用中，对于滤波器件不光申请能够将图像中的椒盐噪声滤除了，满足图像处置的实时性申请，并且还申请能够很好地保护图像细节，防止滤波后图像变患上模糊。
针对于传统的快捷中值滤波算法在滤除了图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改善的快捷中值滤波算法。
该算法在中值滤波进程中，起首依据设定的阈值分辨滤波窗口的中间像素点的能否为噪声点，若是噪声点，就行使快捷中值滤波算法求出中值并交流中间点的原像素值，若不是噪声点，就不举行中值滤波处置。
行使MATLAB软件对于该算法举行仿真的下场评释，该算法具备精采的去噪以及图像细节相持的才气。
在该算法的FPGA实现进程中，欠缺行使FPGA硬件的并行性，并且付与流水线本领，普及了图像滤波的处置速率。
FPGA硬件实现的下场评释，该算法与传统的快捷滤波算法相比，不光能够满足图像处置的实时性申请，并且还能在滤除了图像椒盐噪声的同时，防止滤波后图像变患上模糊的缺陷，抵达了保护原始图像细节的目的。

加权超像素联系

基于熵率的超像素联系代码

用LabVIEW制作的图像二值化法度圭表标准图像二值化当然二值图像含有的信息比力少，然则它有一系列短处，譬如图像比力扼要易懂，资源很低以及处置进程中运算速率快，使患上二值图像的使用极其普及，主若是由于二值图像约莫、信息量少，举行处置操作时运算速率快，资源低。
图片二值化是针对于灰度图片的进程上举行的，行将全部灰度图片上的像素点的灰度值配置为0或者255，全部图片惟独黑白两种色调，末了的图片是黑白色的下场[10]。
灰度化能够有255个亮度品级，而二值化惟独两个，0以及255，即黑以及白，配置安妥的中间值（阈值），在整张图片的齐全亮度下,比阈值大的便是255，比阈值小的便是0。
如公式（1）所示。
（1）

高光谱解混数据集（JapserRidge），matlab的mat文件。
原始数占有512x614个像素。
每一个像素记其实规模从380nm到2500nm的224个通道中。
光谱分说率高达9.46nm。
由于这个高光谱图像太繁杂而没法患上到底子梦想，于是咱们思考100x100像素的子图像。
第一像素从原始图像中的第（105,269）像素末了。
在移除了通道1--3,108-112,154-166以及220-224后（由于密集的水蒸气以及大气效应），咱们留存了198个通道（这是HU阐发的罕有预处置）。

一种快捷结构光条纹中间亚像素精度提取方式

FAST算法原理：若某像素与其四处邻域内足够多的像素点相差较大，则该点大若是角点。
用FAST算法检测角点，替换差分高斯金字塔取极值检测角点的方式，速率块；
接着用SIFT特色描摹符描摹角点，省略尺度空间值，只用原图像中角点邻域的梯度值以及倾向盘算角点主倾向，接着盘算32个倾向向量来描摹角点。
之以及可用于特色点匹配。

在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一，能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场，于是本文在此配景下，缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场，钻研了对于1）动态配景、动态配景的前景目的提取，能在配景繁杂化的前提下，将行为的目的；
2）带发抖视频；
3）动态配景下多摄像头对于多目的提取；
4）涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下，若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上，经由对于附件2中多少组视频的阐发，咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想，于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力，下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态（若有水波的暴发）的情景下，对于前景目的的提取下场。
在此下场中，由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声，对于前景目的的识别以及提取组成干扰，于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上，建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模，将行为目的检测进去，再引入超像素去噪，进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上，而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移，于是咱们建树了坐标变更模子，以仿射变更作为模子底子，松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的，并比力灰度投影法，比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法，对于前景目的举行提取；
选出具备明晰前景目的的参考帧，盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历齐全的视频帧，盘算其前景目的所占的面积，经由相减比力，判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号，并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法，对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来，对于目的举行定位。
由于目的的络续行为，咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪，经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上，引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则，而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子，用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向，并将其与已经设定的阈值举行比力，假如重构倾向大于阈值，则判为颇为。

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。