用于图像处理的自适应阈值分割算法，在matlab上实现的

针对机载光电成像系统的大视场高分辨率成像需求,设计一种基于共心球透镜的多尺度广域高分辨率光学成像系统,该光学系统包括大尺度共心球透镜和小尺度次级相机阵列,具有结构紧凑的优点。
根据共心球透镜所具有的球差和色差特性,并结合小尺度相机对像差进行进一步校正以分割视场,可以实现大视场高分辨率成像。
全系统在受力以及高、低温的条件下进行实验,实验结果表明该成像系统具有良好的稳定性,且全视场范围内的调制传递函数值恒接近于系统的衍射极限,弥散斑半径的方均根值小于探测器的像元尺寸,说明该系统的成像效果良好。
所提系统可以有效解决传统机载成像系统难以同时满足大视场和高分辨率的问题,为光学成像系统设计提供一种新思路。

交互式图像分割——算法与系统，grabcut,Scribble,Trimap算法介绍

为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN

基于matlab平台1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；
2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；
3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；
（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；
5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

Mkvtoolnix版本：2.2.0是一套功能强大的mkv(Matroska)格式制作和处理的工具，支持任何视频、音频、字幕等格式封装合并成mkv格式。
Mkvtoolnix中包含了一个图形界面程序mmg.exe，这样使得制作mkv更简单和直观。
还包含MKVextractGUI.exe程序，可以提取MKV文件里面的音视频和字幕文件。
它是一套功能强大的mkv格式制作和分割处理的工具，支持任何视频音频字幕等格式封装合并成mkv格式。
Mkvtoolnix中包含了一个图形界面程序mmg.exe，这样使得制作mkv更简单和直观。
还包含MKVextractGUI.exe程序，可以提取MKV文件里面的音视频和字幕文件。
本文件压缩包直接解压缩无需安装就可以正常使用，请自行建立快捷方式。
软件汉化了99%，包括帮助和提示都汉化了，但是有的地方不允许汉化，否则程序调用的参数会失败，汉化会出错。
MMG2.2.0和MkvextractGUI1.6.4.1都是我汉化的，帮助文件我也汉化完毕（在MMG的帮助菜单里运行也可以运行doc目录里的mkvmerge-gui.html文件）特别感谢网友“文武双残”帮助解决帮助文件显示乱码的问题！本人独立完成汉化，耗时20多天，经过无数测试，但是仍然难免有汉化不妥的地方，请见谅并多提宝贵意见

生物识别是一种根据人体自身的生理特征（如指纹、脸像、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来识别身份的技术。
近年来，随着模式识别、图像处理和信息传感等技术的不断发展，生物识别显示出更为广阔的应用前景。
众所周知，其他的生物测定方法如指纹、声音和虹膜等，由于要求被测定者的主动配合参与，才能达到识别的目的，而人脸识别却不受这种限制，因此人脸识别正在成为当前人们关注和投入较大研究力量的重点。
学习目标：（1）学习和掌握MATLAB人脸检测算法；
（2）学习和掌握MATLAB编程实现人脸图像分割；
（3）学习和掌握不同颜色空间下的人脸图像分割等

pdf已分割，每一个pdf为一个章节，想要阅读指定章节只需打开该章节的pdf文档即可，再也不用使用鼠标拖半天了。

超像素分割为图像分割，图像处理的基础，文件为MATLAB和C混编的代码，demo为主程序，运行demo主程序进行超像素分割。

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。