本人很久之前在一个公司实习写的关于自动白平衡的算法,包括四种常见的算法!灰度空间法等等,还有几种算法比较图!里面还有一些测试图片!采用的是MATLAB语言!还是比较简单易懂的!
2018/9/26 8:35:21 2.66MB 自动白平衡算法 白平衡
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加权平均、HIS、高通滤波、灰度调制含图像运转成功
2017/3/10 19:42:17 723KB 图像融合
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把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
2016/8/19 21:05:57 2.03MB 直方图均衡化 图像加强
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用于训练的负样本图片,总共有2500张,都是灰度图,稍加修正,可以用于人脸识别、车辆识别等训练的负样本。
2019/2/15 12:04:41 38.65MB 负样本 灰度图
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SAR图像变化检测代码,基于差异图和比值图融合的代码。
本方法从图像像素的角度出发,对图像像素的灰度值进行操作。
分别才用了差值法和比值法,然后在各自的基础上对代码进行融合,这样就避免了差值法和比值法各种带来的缺点。
本代码适合老手使用,能让初学者从图像像素灰度值的角度去理解SAR图像形变监测的理论。
2020/9/24 17:11:28 444KB matlab
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FashionMNIST数据集的png格式将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹,训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹,共60000张训练集,10000张测试集,图片格式pngFashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。
它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能,且不需要改动任何的代码。
2021/3/18 16:51:04 39.06MB Fashion-MNIS png
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一种很好的质量评价matlab程序,只合适用于灰度图像,vif图像质量评价
2020/7/5 8:21:19 6KB vif 图像质量
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1、本程序基于Qt和GDAL开发,影像显示使用OpenGL渲染2、支持次要的遥感影像数据显示,灰度显示与彩色显示3、属于本人课余工作,代码量不大,但是具有一定的参考价值,配套和对应的release版本exe,同时,也为争取一些积分。
2017/8/2 3:17:28 8.55MB QT GDAL OpenGL 影像显示
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本人修改读入图片路径
2019/9/2 6:39:54 4KB 图像 二值化 灰度 bmp
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改代码次要涉及到灰度图像的分割,包括均值聚类,ostu两个算法,以及图像的边缘提取,和骨架提取,同时涉及到奶牛乳腺面积密度的计算等等。
2017/9/24 16:17:12 36KB ostu edge skeleton
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡