使用最多的明显性物体检测数据集ASD，含有1000张原图和逐像素标注的明显图，可以直接使用。
2023/3/10 17:01:23
23.85MB
1
针对传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷，本文提出了一种新的自顺应改进方法。
该方法根据梯度直方图信息，提出梯度差分直方图的概念，同时，对图像进行自顺应分类处理，使得算法不仅不需要人工设定阈值参数，而且还能有效地避免Canny算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象。
对边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明，对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大的图片，该算法具有边缘检测能力强、自顺应能力强的优点
该方法根据梯度直方图信息，提出梯度差分直方图的概念，同时，对图像进行自顺应分类处理，使得算法不仅不需要人工设定阈值参数，而且还能有效地避免Canny算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象。
对边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明，对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大的图片，该算法具有边缘检测能力强、自顺应能力强的优点
2023/3/6 7:40:33
8.09MB
1
应用4个框标坐标对航片进行解析内定向，求仿射变换方程系数，将像素坐标转换为像片坐标。
数据格式参考Debug中data文件夹中的数据格式。
数据格式参考Debug中data文件夹中的数据格式。
2023/3/4 10:11:05
328KB
1
此程序次要是通过用c#进行图像处理，这里是最基础的知识，获得一幅图像的像素值，并在窗体上显示出来
2023/2/19 21:10:34
42KB
1
经典的基于距离变换细化的骨架提取方法。
距离变换的结果是双像素宽度的骨架，细化的结果是单像素宽度的骨架。
该方法骨架定位精确，运转速度快
距离变换的结果是双像素宽度的骨架，细化的结果是单像素宽度的骨架。
该方法骨架定位精确，运转速度快
2023/2/15 12:51:03
19KB
1
说明：体绘制实现三维重建。
描述：Ray-casting（光线投射）算法对DICOM等格式的切片进行三维重建．体绘制：不同于面绘制，面绘制需要生成中间几何图元，而体绘制是直接绘制，内容需求较面绘制小；
每切换一个视角需要重新对所有的像素点进行颜色、通明度等计算，需要时间比面绘制长。
描述：Ray-casting（光线投射）算法对DICOM等格式的切片进行三维重建．体绘制：不同于面绘制，面绘制需要生成中间几何图元，而体绘制是直接绘制，内容需求较面绘制小；
每切换一个视角需要重新对所有的像素点进行颜色、通明度等计算，需要时间比面绘制长。
2023/2/12 23:57:21
3KB
1
一种基于行列像素置乱和logistic混沌序列扩散的彩色图像视觉安全算法。
加密部分首先通过对明文图像的像素进行行列置乱，然后对置乱后的图像进行R、G、B分解，之后利用混沌序列扩散对分解得到的三分量进行加密，最初分别嵌入经过离散小波变换的载体图像R、G、B分层中，从而获得视觉安全的载密图像。
解密部分首先对载密图像进行R、G、B分解，然后对R、G、B三分量分别进行离散小波变换，之后从经过离散小波变换的三分量中提取载密三分量，对载密三分量进行异或操作并合成，最初把合成后的图像执行行列像素的反置乱得到明文图像。
加密部分首先通过对明文图像的像素进行行列置乱，然后对置乱后的图像进行R、G、B分解，之后利用混沌序列扩散对分解得到的三分量进行加密，最初分别嵌入经过离散小波变换的载体图像R、G、B分层中，从而获得视觉安全的载密图像。
解密部分首先对载密图像进行R、G、B分解，然后对R、G、B三分量分别进行离散小波变换，之后从经过离散小波变换的三分量中提取载密三分量，对载密三分量进行异或操作并合成，最初把合成后的图像执行行列像素的反置乱得到明文图像。
2023/2/11 23:42:36
2.55MB
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