针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。
将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非类似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。
实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

首先,我们需求思考如何表示一张图片.图片是由一系列像素点组成的,最简单的表示图片的方法就是用位图,也即记录下每个像素点的rgb来表示所以我们可以用一个width*height*3的数组来表示一张图片,其中width和height分别表示宽高,3代表r,g,b三个通道讲解博文：https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/126167731?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126167731%22%2C%22source%22%3A%22weixin_46043195%22%7D&ctrtid=3e8Ca

matlab简单图像处理代码3D-connect-component-label-with-GPUThisismy3Dparallelalgorithm,butitisnotperfect.Itprovidesawayforyoutooptimizeit.Ihopesomeonecangiveagoodopinion???由于医学项目中需要实现3D连通域算法，matlab有自带的3D连通域算法，挺快的???但是要实现c++版本，2d连通域实现的算法思路上就是twopassmethod，???当时我为了快速实现，就直接写了一个广度搜索的3d连通域算法???于是，我想能不能实现一个并行的3D连通域算法呢，于是我google，发现了几篇很好的withgpu的2DCCL，但并没有3DParallel，发现主要思想还是twopassmethod，不过因为并行，所以需要考虑每个像素点的独立，在这里进行了处理论文分别是：????ParallelgraphcomponentlabellingwithGPUs

针对FDK算法重建图像异常耗时的成绩,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。

C#写的二维码编码类和二维码解码类，不调用任何控件，方便翻译成任何语言，可在任意平台上运行。
内有说明文档，说明怎样设置和调用，使用非常的方便，编码一个类，解码一个类，不像网上搜索的那些各种复杂不好用，是我把网上搜索的冗长的代码精简提炼出来的。
以下为使用说明：编码：命名空间：namespaceewmbm二维码类名：publicclassewmbm二维码编码可设置变量 1：ewmbm二维码编码.blx类型//编码类型，数字、字母或者中文（默认中文） 2：ewmbm二维码编码.bbb版本//数据容量（默认版本7） 3：ewmbm二维码编码.bjcdj纠错等级//低、中、高、完满（默认中） 4：ewmbm二维码编码.bfdbs放大倍数//每个数据点宽几个像素（默认4） 5：ewmbm二维码编码.bmfs编码方式//（默认UTF8）准备工作： 将【二维码\Resources】中的所有dat文件，加入资源文件 或者： 将代码中三处读取资源文件的地方改成读取文件也可以， 搜索【btemp=(sbyte[])二维码.Properties.Resources.ResourceManager.GetObject(fileName);】即可找到三处读取资源文件的地方使用函数： usingewmbm二维码; Bitmapbtemp=ewmbm二维码.ewmbm二维码编码.drawqr画二维码(string要编码的文字);//***************************************************解码：命名空间间：namespaceewmjm二维码类名：publicclassewmjm二维码解码可设置变量 1：ewmjm二维码解码.bmfs编码方式//（默认UTF8）使用函数： usingewmjm二维码; ewmjm二维码解码decoder=newewmjm二维码解码(); stringttemp=decoder.jm解码(Bitmap要解码的图片);

首先，DPI（DotsPerInch）每英寸的像素点数。
现在的显示器像素点越来越精细，也越来越清晰，但是为什么有些程序字体模糊？下图是在DPI为120%，用易语言编译后运行的效果：因为从WindowsVista开始引入了DPIVirtualization（DPI虚拟化）它会把不支持高DPI的窗口像图片一样缩放，所以看起来模糊。
可以调用SetProcessDPIAware告诉DPI虚拟化不要动我但这样还没完全搞定，因为这个窗口是在DPI为120%设计的，到不同DPI运行界面会错乱。
需要自动调整控件大小，字体大小就不用管了，默认字体会随着DPI变化。
易语言本身不支持DPI顺应，为此我开发了一个模块来支持DPI顺应。
更改：如果是弹出式窗口则计算并缩放客户区（排除边框、标题栏、菜单栏）。
修复：先放大了组合框，再放大组合框内的编辑框导致大小出现问题，已改成先缩放子窗口，再缩放父窗口，这样父窗口会自动调整子窗口。
另外：易语言本身也不支持DPI，会被DPI虚拟化搞得很模糊，请右键e.exe属性-＞兼容性-＞更改高DPI设置-＞勾选代替高DPI缩放行为-＞应用程序-＞确定。
不推荐调用SetProcessDPIAware，因为XP没有这个函数，应该用清单来支持DPI，在易语言菜单栏-＞系统配置-＞存根-＞使用用户自定义清单

一种快速的抗噪声模糊C均值图像分割算法图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出。
该算法结合像素灰度值类似度和隶属度构造了一个新的空间函数。
该空间函数用于更新成员关系，而成员关系又用于迭代地获取聚类中心。
所提出的算法可以在较少的迭代次数下获得理想的分割结果，有效地降低了噪声的影响。

MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为20x20灰度图图片，包含‘0-9’十组手写手写阿拉伯数字的图片。
其中，训练样本60000，测试样本10000，数据为图片的像素点值，作者曾经对数据集进行了压缩。

换算、像素、英寸、厘米的互相转换

PxCook像素巨匠

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。