该资源是Matlab图像处理——小波变换去噪声、边缘提取，直接是.m文件，可直接运行。
里面并未附加图像资源，需要使用本人待处理图像。
里面并未附加图像资源，需要使用本人待处理图像。
2016/5/8 20:10:31
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codeblocks主题包合集的default.conf文件；
使用方法https://blog.csdn.net/f_zmmfs/article/details/79216723
使用方法https://blog.csdn.net/f_zmmfs/article/details/79216723
2015/3/19 11:24:18
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基于VIP_BoardBig的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0这是一款绝对完善的视频图像处理的开发板配套的资源，详细的配套光盘，我会在我博客里放出来：基于FPGA的图像边缘检测系统
2016/5/11 17:46:49
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Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意外形边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用，如：图像处理、信号检测、雷达目标跟踪、被动跟踪、多传感器多目标跟踪等。
但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。
然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真
但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。
然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真
2019/7/2 11:55:04
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利用最简单的边缘检测+Hough变换检测瞳孔，要求输出图片为单只眼睛的图片，此代码不具备检测人脸人眼的功能。
对于瞪大的眼睛图片，此代码检测的效果最好。
对于瞪大的眼睛图片，此代码检测的效果最好。
2016/5/8 20:10:31
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杂点的处理杂点就是测量错误的点（不是噪声），是无效的点，放大后就看得出、很明显地离开零件表面，孤立的点。
譬如，激光扫描仪生成的图像里就比较多杂点，散布在图像四周，轮廓边缘外尤其多；
而CMM的杂点通常较少，或因为零件表面很粗糙、很蹩脚，或出现在测量沟、台、孔处，或因测量时的抖动引起。
对这样的点，一般用手工或使用分离点（DisconnectedComponents）、轮廓（Outliers）将其选择后再删除
譬如，激光扫描仪生成的图像里就比较多杂点，散布在图像四周，轮廓边缘外尤其多；
而CMM的杂点通常较少，或因为零件表面很粗糙、很蹩脚，或出现在测量沟、台、孔处，或因测量时的抖动引起。
对这样的点，一般用手工或使用分离点（DisconnectedComponents）、轮廓（Outliers）将其选择后再删除
2018/4/26 3:08:06
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Frangi滤波是基于Hessian矩阵构造出来的一种边缘检测增强滤波算法在上面的Hessian程序中，高斯平滑参数σ为标准差，对于血管这种线形结构，当尺度因子σ与血管的实际宽度最婚配时，滤波器的输出最大。
所以作为空间尺度因子，迭代可以得到不同尺度的输出。
局部特性分析的窗口矩形的半宽一般为3σ。
所以作为空间尺度因子，迭代可以得到不同尺度的输出。
局部特性分析的窗口矩形的半宽一般为3σ。
2015/7/8 15:20:25
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https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84950981步骤1：用高斯滤波器平滑处理原图像；
步骤2：用一阶偏导的无限差分进行计算梯度的幅值和方向；
步骤3：对梯度幅值进行非极大值抑制；
步骤4：用双阈值算法检测和连接边缘。
步骤2：用一阶偏导的无限差分进行计算梯度的幅值和方向；
步骤3：对梯度幅值进行非极大值抑制；
步骤4：用双阈值算法检测和连接边缘。
2015/2/13 9:03:18
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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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