在VC下对遥感图像进行处理，内容实现比较丰富，包括：灰度与彩色图像的线性拉伸，直方图均衡，旋转缩放平移，RGB-＞HIS,HIS-＞RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强，腐蚀，膨胀，开闭运算，五种植被指数，变化检测（比值法，灰度分割法，相关系数法），空间域加权融合，不加权融合，HIS融合，K均值分类附有测试图片，可对灰度图与彩色图进行处理

上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。

上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。

基于直方图的灰度图二值化程序，可以针对图片，自动寻找一个合适的阈值进行二值化，自己编写的，基于Matlab的程序。

基于直方图的灰度图二值化程序，可以针对图片，自动寻找一个合适的阈值进行二值化，自己编写的，基于Matlab的程序。

做限速标志识别的过程中，总结了几种简单的图像二值化的方法，在图像二值化处理之前，进行了灰度化处理，希望对大家能够有协助。

做限速标志识别的过程中，总结了几种简单的图像二值化的方法，在图像二值化处理之前，进行了灰度化处理，希望对大家能够有协助。

读取一景TM影像的3、4波段，计算NDVI，用灰度图显示出来，并保存为Envi格式文件；
引荐调用函数：envi_pickfile,envi_open_fileEnvi_file_queryEnvi_get_map_infoEnvi_get_dataFloatwindowTvtvsclEnvi_write_envi_fileENVI_FILE_MNG

一幅二维数字图像可以用矩阵[g(m,n)]来表示，g(m,n)是图像在坐标(m,n)处的灰度级（或彩色RGB值）。
也可以把g(m,n)视为一个二元函数，它的自变量为m和n，则可以用它来表示数字图像在平面上的亮度分布。
矩阵可以写成下面的方式： 在上面的基础上，我们可以定义下面的二维DFT：定义1：二维矩阵向量[g(m,n)]的2D-DFT

用共生矩阵进行纹理特征提取**************************************************************************%图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:前往八维纹理特征行向量%**************************************************************************functionT=Texture(Image)%Image=imread('E:\1\3.tiff');%[M,N,O]=size(Image);M=256;N=256;%--------------------------------------------------------------------------%1.将各颜色分量转化为灰度%--------------------------------------------------------------------------Gray=double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3));%--------------------------------------------------------------------------%2.为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将Gray量化成16级

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。