【插件特色】1.文字识别领域，目前插件界，识别速度和准确率No.17000汉字，全屏识别，只需要几百毫秒，功能强劲！2.后台键鼠方面，目前插件界功能最齐全，最强悍的后台键鼠3.图色方面，高速找图找色，取色4.支持MASMCall代码嵌入执行【功能特点】文字识别方面1.所有文字识别接口都支持后台gdi后台gdi2后台dx后台dx2后台dx3以及前台normal2.支持RGBHSV颜色识别3.支持RGBHSV差色识别4.支持多种颜色混合识别(最多10种)5.支持连体字识别6.支持背景色识别7.支持点阵模糊识别(防杂点干扰)8.支持查找指定字符串在屏幕的坐标9.支持查找指定字符串在屏幕上的所有坐标10.支持在未知文字的情况下进行词组识别11.支持在没有字库的情况下，进行词组范围识别12.支持多字库，最多10个字库。
方便针对不同的情况制作字库.13.完全兼容91OCR字库(txt字库,mdb不支持)14.支持字库自定义加密解密15.支持识别指定图片中的文字16.支持在代码中添加字库图色方面1.所有图色接口都支持后台gdi后台gdi2后台dx后台dx2后台dx3以及前台normal2.支持颜色查找，多种颜色查找，并可指定搜索的方向以及相似度3.支持图形查找，多个图形查找，并可指定搜索的方向以及相似度4.支持直接获取某点的颜色(RGB,HSV)5.支持直接对某点的颜色进行比较,可指定相似度6.可直接对任意区域进行截图，并保存为bmp(24位色)7.可获取某范围的RGB和HSV颜色均值8.支持图片透明色9.支持多图查找10.支持直接获取图像数组，方便二次开发11.支持多点找色键鼠方面1.所有键鼠接口都支持windows消息模拟,dx以及前台2.前台完全模拟，功能和按键自带的完全一样3.后台windows消息模拟(类似于按键自带的后台键鼠)4.dx键盘几乎支持所有游戏后台组合键.(首创)5.后台dx(首创，支持大型的3D以及2D游戏键鼠的模拟)后台方面1.两个函数，搞定前后台的切换，非常简单快捷.窗口方面1.支持任意绘制的信息提示窗口，可以随着游戏窗口的移动而移动2.信息提示窗口可以鼠标拖动，更加方便快捷3.支持获取通过正常手段获取不到的窗口句柄，比如QQ系列游戏4.支持枚举窗口5.支持获取窗口各种状态6.支持对窗口进行各种操作，关闭，最小化等等内存方面1.支持CE格式的内存读取2.支持各种数据类型的搜索，以及多次搜索（类似CE)3.强力内存接口，按键自带的读不到，可以试试这个4.强力的内存写接口(简单游版本不支持)汇编方面(简单游版本不支持)1.支持MASM语法的汇编语句，支持本进程以及目标进程的汇编代码嵌入执行(俗语Call)2.支持机器码和MASM语句的互转答题器1.支持前后台的截图发送到服务端2.支持前后台的截取动画发送到服务端【颜色格式】1.RGB模式RRGGBB-偏色RR偏色GG偏色BB适用于颜色偏差较大的场合2.HSV模式H.S.V-偏色H.偏色S.偏色V适用于颜色接近的场合例如，RGB模式：9f2e3f-000000表示颜色为9f2e3f,RGB的偏色都为09f2e3f-020202表示颜色为9f2e3f,RGB的偏色都为02HSV模式:20.30.20-0.0.0表示颜色为20.30.20,HSV的偏色都为020.30.20-0.0.20表示颜色为20.30.20,HSV的偏色为0020

基于opencv，用HSV色彩空间和霍夫圆变换对不同颜色的小球进行检测，分割，辨认后区分

打开软件，将光标放置在要取色的点处，按下键盘A键就可获得改点的RGB值和HSV值

详细说明：实现了几种暗影去除算法，包括相除法、HSV法等四种-Achievedseveralshadowremovalalgorithms,includingthephasedivision,HSVlawfourkindsof

紧缩包里是python的代码文件（包含代码），你的电脑安装了python可直接打开，我放了一张图片在里面，图像处理包括了对图形灰度化、腐蚀、图片二值化、寻找最大轮廓、canny边缘检测、获取hsv与rgb值、膨胀等技术。

基于HSV图像检索matlab代码，结果较好。

大量图像去雾源码，hsv空间双边滤波去雾，Retinex，暗原色去雾，图像对比度加强，雾天图像处理，引导滤波，直方图均衡化，等源码。

本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.

视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。
棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先，通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。
。
），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。
首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外，需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次，水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。
第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

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。