行使八个倾向的sobel边缘检测，其中为提防灰度值溢出对于灰度值举行一个扩展以及缩放的进程，能够检测出八个倾向的灰度梯度值，检测出的边缘愈加笔陡络续，有兴趣的能够知道一下
2023/5/11 22:37:29
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在400~720nm波段规模，基于液晶可调谐滤波器(LCTF)以及CMOS相机组合的多光谱成像体系，以四季豆叶片为钻研货物每一隔5nm举行成像。
依据图像亮度信息法以及波段指数法的相关原理，起首分别盘算患上到各波段四季豆叶片的波段指数值以及可识别度；
而后对于四季豆叶片的波段指数值以及可识别度举行排序，综合图像的灰度离散、亮度信息丰厚以及波段的相关性小等特色，患上出54五、630、64五、720、650以及570nm波段有较大的波段指数值以及较好的识别度；
末了依据最小欧氏距离法以及光谱角度匹配法分别对于四季豆叶片的特色波段的分类精度予以盘算，两种方式的分类精度分别为100.00%以及83.33%，患上出选取的特色波段对于四季豆叶片具备较好的分类精度。
于是，54五、630、64五、720、650以及570nm波段可作为四季豆叶片的特色波段。
依据图像亮度信息法以及波段指数法的相关原理，起首分别盘算患上到各波段四季豆叶片的波段指数值以及可识别度；
而后对于四季豆叶片的波段指数值以及可识别度举行排序，综合图像的灰度离散、亮度信息丰厚以及波段的相关性小等特色，患上出54五、630、64五、720、650以及570nm波段有较大的波段指数值以及较好的识别度；
末了依据最小欧氏距离法以及光谱角度匹配法分别对于四季豆叶片的特色波段的分类精度予以盘算，两种方式的分类精度分别为100.00%以及83.33%，患上出选取的特色波段对于四季豆叶片具备较好的分类精度。
于是，54五、630、64五、720、650以及570nm波段可作为四季豆叶片的特色波段。
2023/5/11 18:41:58
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灰度拉伸又叫比力度拉伸，C#方面的代码CSDN彷佛尚未，同享下赚点分。
由于情景光线或者收集配置等原因，图像灰度常汇群集于某一小区间。
为便于查核以及处置，罕用分段线性变更曲线建树灰度映射来实现灰度拉伸使图像灰度拆穿包围较大区间。
由于情景光线或者收集配置等原因，图像灰度常汇群集于某一小区间。
为便于查核以及处置，罕用分段线性变更曲线建树灰度映射来实现灰度拉伸使图像灰度拆穿包围较大区间。
2023/5/8 5:40:41
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K-Means算法是使用最为普及的聚类算法[2]。
该算法以类中千般本的加权均值(称为质心)代表该类，只用于数字属性数据的聚类，全局阈值联系，对于图像的联系还挺好的，不能够使直方图，
该算法以类中千般本的加权均值(称为质心)代表该类，只用于数字属性数据的聚类，全局阈值联系，对于图像的联系还挺好的，不能够使直方图，
2023/5/7 22:10:03
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主若是做了灰度图像的若干变更、正交变更、图像增强、二值化处置、外形学处置、图像联系等成果。
代码首要参考了《visualc++数字图像处置本领详解》以及网上的一些本领文章。
代码首要参考了《visualc++数字图像处置本领详解》以及网上的一些本领文章。
2023/5/7 14:30:54
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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）
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）
2023/5/7 13:09:10
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1.反对于拍照2.拖动矩形框3.图片扭转4.增强5.增强并锐化6.灰度方式7.灰朱文档8.识别下场分享
2023/5/7 5:24:29
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稠浊高斯配景建模matlab法度圭表标准source=妹妹reader('walkman.avi');frameQYT=get(source,'NumberOfFrames');%-----------------------framesizevariables-----------------------fr=read(source,1);%读取第一帧作为配景fr_bw=rgb2gray(fr);%将配景转换为灰度图像fr_size=size(fr);%取帧大小width=fr_size(2);height=fr_size(1);fg=zeros(height,width);bg_bw=zeros(height,width);
2023/5/5 2:50:26
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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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