本项目主要是利用matlab仿照photoshop软件设计了一个简易的数字图像处理系统。
该系统能够完成对图像的灰度变换，对图像进行缩放，截取，旋转，在空间域与频率域对图像进行平滑，锐化处理，以及对图像进行边缘检测等功能。
通过使用所设计的系统对图像进行合适的处理方式，来使图像达到增强的效果。

PyWavefrontPyWavefront读取Wavefront3D对象文件（something.obj，something.obj.gz和something.mtl），并为准备渲染的每种材质生成交错的顶点数据。
1.x版本支持Python3.4+0.x版本支持Python2.7还提供了一个简单的（可选）可视化模块来渲染对象。
交错的数据也可以由更现代的渲染器（如VBO或VAO）使用。
当前，已实现最常用的功能：职位纹理坐标法线顶点颜色材料解析纹理和纹理参数我们目前不支持参数空间顶点，线元素或平滑组。
如果缺少所需的功能，请在github上创建一个问题或请求请求。
该软件包位于或可以在上克隆。
pipinstallpywavefront还请查看以制定未来计划。
用法加载obj文件的基本示例：importpywavefrontscene=pywavefront.Wavefront('something.obj')一个更复杂的例子如果在obj或mtl文件中发现了不受支持的功能，则strict（默认值

A、方法：   连续取N个采样值进行算术平均运算      N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低      N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高      N值的选取：一般流量，N=12；
压力：N=4B、优点：   适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波   这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：   对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用   比较浪费RAM

1．设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
2．假设平稳白噪声X(t)通过如图所示的线性系统，试求互相关函数，并画出其图形。
3．利用matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
(3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。
4．利用matlab程序分别设计一正弦型信号，高斯白噪声信号。
(1)分别分析正弦信号、高斯噪声信号以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分别求（1）中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(3)分别求（1）中的三种信号对应的复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(4)分析、观察（2）中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性。
5．利用matlab程序设计和实现图3.5.2所示的视频信号积累的检测系统，并对系统中每个模块的输入输出信号进行频域、时域分析，并分析相应信号的统计特性。
6．利用Matlab程序分别设计正弦信号、高斯白噪声信号，分析正弦信号、高斯白噪声信号以及这两者的复合信号分别通过以下四种非线性器件前后的功率谱和幅度分布变化：(1)全波平方律器件(2)半波线性律器件(3)单向理想限幅器件(4)平滑限幅器件

用meanshift算法实现的图像平滑操作，压缩包内含参考文献MeanShift：Arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis

开发环境为QT5.8+opencv3.2，主要实现了图像增强，包括高斯平滑，中值滤波，图像锐化。

改进的树苗生成器Blenders树苗树生成器附加组件的新版本，具有改进，新功能和错误修复对于Blender2.7：add_curve_sapling_3对于Blender2.8：add_curve_sapling_3_2_8最新：sapling_4新的替代版本“sapling_4”（隔离版）包括许多更改，以提高树木的可用性和外观与较早的预设打破向后兼容性变更记录：重新排列界面，删除，添加，重命名设置添加备用/相反的附件设置自定义形状的插值更平滑删除修剪分割交替方向取下锥度表冠提高分割半径比分割角现在是实际角度，是以前的一半分支直线度影响所有级别现在正曲率曲线向上分支曲线变化与重塑一致长度变化影响分支而无裂口移回曲线改善距离模式更改为半径计算变更分布函数有关使用树生成器的，请参见Wiki中的。
此插件的Blender2.7版本版本开始到BlenderMaster中，进行了少量更改。

高斯混合概率假设滤波器平滑matlab代码及对应论文，可以直接运行出结果.

基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征，也是近几年的研究热点。
论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。
大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。

1.1要提高图像处理水平，需要从哪些方面努力？2.1编程实现：分别用最近邻插值、双线性插值和双三次插值等方法把一幅图像面积放大9倍，并对放大效果进行比较。
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法（习题2.13），并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法，并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强，使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案，并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案，并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别（包括增强、分割、特征提取和识别）。
7.2编程实现桃子图像识别，要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
（包括增强、分割、特征提取和识别）

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。