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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由于目前大多数交互式Graph-Cut分割算法很难达到精确分割且实时交互的效果.对此,提出一种基于局部颜色模型的改进算法.该算法利用Mean-Shift预分割,建立基于局部颜色模型的交互式分割框架,并将像素级的Graph-Cut算法转化为基于区域的算法进行快速求解.预分割之后的区域保持了原有图像的结构,不只提高了采用局部颜色模型估计分布的准确性,而且基于区域Graph-Cut的算法明显降低了计算的复杂度.实验结果表明,改进后的算法不只保证了分割的精确性,而且还达到了实时交互.
2017/11/5 4:27:31
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为了实现基于ARM的指纹识别门禁系统，采用Veridicom公司的FPS200指纹采集芯片进行指纹采集，采用Samsung公司ARM9$3C2440AL给出了系统的软硬件设计及仿真结果。
经验证该系统拒识率小于0．1，认假率小于0．01，识别时间小于2S，实验结果良好。
此外，重点引见了该系统中采用的指纹分割算法，该算法以前景与背景类间方差最大为原则，分割稳定的同时具有分割阈值的自适应性。
经验证该系统拒识率小于0．1，认假率小于0．01，识别时间小于2S，实验结果良好。
此外，重点引见了该系统中采用的指纹分割算法，该算法以前景与背景类间方差最大为原则，分割稳定的同时具有分割阈值的自适应性。
2016/7/25 1:04:15
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SLIC超像素分割算法的C++代码，代码来源于该算法创始人RadhakrishnaAchanta网站，这里我们给出了对应的OpenCVMat接口，代码在VS2012和OpenCV2.4.9版本下测试验证可行，其中附上SLIC的相关阐明。
2016/5/13 17:09:11
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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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