根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像分割的常用方法，包括基于边缘检测和基于区域生长的两种分割算法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运转效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运转效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
2017/4/27 6:44:44
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EdgeComputingFromHypetoReality，2019年新书，全面引见了边缘计算的概念和应用。
2015/11/13 18:35:18
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效果图：http://blog.csdn.net/ruixue0117/article/details/22829557。
紧缩包里包括Java代码和使用到的字体文件，如果不安装字体会使用系统默认字体。
功能包括自定义图片尺寸和验证码长度，每个字符随机偏移角度，字符平滑边缘，含干扰线、噪点和背景扭曲。
紧缩包里包括Java代码和使用到的字体文件，如果不安装字体会使用系统默认字体。
功能包括自定义图片尺寸和验证码长度，每个字符随机偏移角度，字符平滑边缘，含干扰线、噪点和背景扭曲。
2016/5/20 1:10:12
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原理。
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将每个像素对应的x,y值带入，算出Ax^2+Bxy+Cy^2+Dx+Ey+F若大于零，数组中该点值为1，否则为0然后、。
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查找边缘。
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是不是极其神奇界面极其粗制滥造，“用”表示运用这个参数，不选则该常数为0，“负”表示设置该项为负数（滚动条是对数的），焦点在某滚动条上时按1-9精确调至整数，加按shift则取倒数，单击黑不拉几的那一大块就画图。
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还是费了我点心血的。
传上来示众一下。
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将每个像素对应的x,y值带入，算出Ax^2+Bxy+Cy^2+Dx+Ey+F若大于零，数组中该点值为1，否则为0然后、。
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查找边缘。
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是不是极其神奇界面极其粗制滥造，“用”表示运用这个参数，不选则该常数为0，“负”表示设置该项为负数（滚动条是对数的），焦点在某滚动条上时按1-9精确调至整数，加按shift则取倒数，单击黑不拉几的那一大块就画图。
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还是费了我点心血的。
传上来示众一下。
2021/7/12 14:10:24
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为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
2019/9/9 14:33:50
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Matlab中的canny算子就做的相当好，其边缘检测效果非常优秀。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
2019/9/11 15:37:55
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OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。
2021/6/22 4:31:53
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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
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