经过对彩色图像中颜色信息进行选取，作为分类标识。
基于LAB颜色空间，计算各像素点颜色到标识的距离，实现图像分割及区域检测
基于LAB颜色空间，计算各像素点颜色到标识的距离，实现图像分割及区域检测
2022/9/4 7:32:06
1.18MB
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现在Android智能手机的像素都会提供照相的功能，大部分的手机的摄像头的像素都在1000万以上的像素，有的甚至会更高。
它们大多都会支持光学变焦、曝光以及快门等等。
下面的程序Demo实例示范了使用Camerav2来进行拍照，当用户按下拍照键时，该使用会自动对焦，当对焦成功时拍下照片。
它们大多都会支持光学变焦、曝光以及快门等等。
下面的程序Demo实例示范了使用Camerav2来进行拍照，当用户按下拍照键时，该使用会自动对焦，当对焦成功时拍下照片。
2022/9/4 6:31:31
21.52MB
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本项目包含如下几种视音频数据解析示例：(1)像素数据处理程序。
包含RGB和YUV像素格式处理的函数。
(2)音频采样数据处理程序。
包含PCM音频采样格式处理的函数。
(3)H.264码流分析程序。
可以离散并解析NALU。
(4)AAC码流分析程序。
可以离散并解析ADTS帧。
(5)FLV封装格式分析程序。
可以将FLV中的MP3音频码流离散出来。
(6)UDP-RTP协议分析程序。
可以将分析UDP/RTP/MPEG-TS数据包。
包含RGB和YUV像素格式处理的函数。
(2)音频采样数据处理程序。
包含PCM音频采样格式处理的函数。
(3)H.264码流分析程序。
可以离散并解析NALU。
(4)AAC码流分析程序。
可以离散并解析ADTS帧。
(5)FLV封装格式分析程序。
可以将FLV中的MP3音频码流离散出来。
(6)UDP-RTP协议分析程序。
可以将分析UDP/RTP/MPEG-TS数据包。
2021/9/10 12:31:29
23.81MB
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利用聚类技术实现纹理图像分割a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic）中每一个像素提取纹理特征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查找资料）；
b）利用聚类技术（推荐用k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。
最后把类属标签映射成图像方式显示（如下图，其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。
b）利用聚类技术（推荐用k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。
最后把类属标签映射成图像方式显示（如下图，其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。
2020/5/14 20:01:48
827KB
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MNIST应该是最简单，也是最好的起始数据集，使用极为简单的分类器就可以达到不错的泛化准确率（何为泛化？即我们的模型对于没有进入训练集的判断能力，反应了模型能否正确或是鲁棒），实际上，基本上由图像各密集像素区的简单分布就可以达到分类手写数字识别的目的（特别是限制了手写范围，数字一般处于居中的位置的时候）。
此为其下载的脚本文件，此外，只需要一次下载后即可无须下载立刻使用，具体请看我的教程。
此为其下载的脚本文件，此外，只需要一次下载后即可无须下载立刻使用，具体请看我的教程。
2019/9/19 21:57:15
1KB
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利用opencv的亚像素级别的边缘检测和获取，添加了原有程序的包含文件和库，可以直接调试运转，个边参数可以根据实际情形修改
2018/2/20 2:47:52
12.47MB
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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
15KB