MATLAB-gui各种功能按键代码，阈值分割，保存，退出，灰度等等

用FCM算法实现图像分割(图像源可以是灰度、索引和RGB图像

误差反向传播（Backpropagation，简称BP）是深度学习领域中最常见的训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的算法。
它主要用于调整网络中权重和偏置，以最小化预测结果与实际值之间的误差。
在本项目中，我们看到的是如何利用BP算法构建一个两层神经网络来识别MNIST手写数字数据集。
MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。
BP算法通过迭代过程，对每个样本进行前向传播计算预测结果，并使用梯度下降优化方法更新权重，以提高模型在训练集上的表现。
文件"bp_two_layer_net.py"可能包含了实现BP算法的主体代码，它定义了网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
"net_layer.py"可能是定义神经网络层的模块，包括前向传播和反向传播的函数。
"train_bp_two_neuralnet.py"很可能是训练脚本，调用前面的网络和训练数据，执行多次迭代以优化权重。
"buy_orange_apple.py"、"layer_naive.py"、"gradient_check.py"和"buy_apple.py"这四个文件的名称看起来与主题不太直接相关，但它们可能是辅助代码或者示例程序。
"buy_orange_apple.py"可能是一个简单的决策问题，用于帮助理解基本的逻辑操作；
"layer_naive.py"可能包含了一个基础的神经网络层实现，没有使用高级库；
"gradient_check.py"可能是用来验证反向传播计算梯度正确性的工具，这对于调试深度学习模型至关重要；
而"buy_apple.py"可能是另一个类似的小示例，用于教学或练习目的。
在BP算法中，计算图的概念很重要。
计算图将计算过程表示为一系列节点和边，节点代表操作，边代表数据。
在反向传播过程中，通过计算图的反向遍历，可以高效地计算出每个参数对损失函数的影响，从而更新参数。
在深度学习中，神经网络的优化通常依赖于梯度下降算法，它根据梯度的方向和大小来更新权重。
对于大型网络，通常采用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）或其变种，如动量SGD、Adam等，以提高训练速度和避免局部最优。
总结来说，这个项目涉及了误差反向传播算法在神经网络中的应用，特别是在解决MNIST手写数字识别问题上的实践。
通过理解和实现这些文件，我们可以深入理解BP算法的工作原理，以及如何在实际问题中构建和训练神经网络。
同时，它也展示了计算图和梯度检查在深度学习模型开发中的关键作用。

包括以下方面：1.新建一幅图像，或者打开、保存、关闭和退出等功能。
2.对图像进行复制、粘贴、剪切、全选、取消选择和翻转。
其中翻转包括水平翻转和垂直翻转。
3.过滤图像，包括锐化、浮雕、腐蚀、风化。
4对图像进行滤波处理：包括最小值滤波处理、最大值滤波处理和中值处理。
5.对彩色图像进行变换：包括彩色转灰度、彩色转黑白、平滑处理、霓红处理。
6.软化图像，包括红色、绿色、橙色；
硬化图像，包括红色、绿色、蓝色。
7.对图像进行卷积处理，包括水平增强、垂直增强和双向增强。
8.对图像进行边缘探测，例如右下边缘抽出，拉普拉斯（8邻域）。
9.给图像进行对比度增强，进行FFT分析，以及对两幅图像进行合成。
工具栏中的功能主要体现在工具中，正如平时画图工具的工具一样，可以选择一定的区域，放大图像、画圆、画方，输入文字、剪切一定的区域，简单的渐变等。

用于matlab灰度均值计算的程序，自己选取图像将直接计算该图像的灰度均值。

输入参数是灰度化后的车牌图像，输出参数是校正后的车牌图像和计算出的倾斜角度

基于Census变换及Hamming距离的三维立体重建Matlab程序，用于从左右灰度图像得到视差图。
结果经Middlebury标准测试集测试。

该资源包提供完整的代码程序和测试用图，使用opencv将图像（彩色/灰度）的轮廓标记出来

灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值

提取图像灰度信息—＞利用均值哈希算法得到图像的二值编码—＞计算汉明距离判断图像相似性—＞得到最终检索结果

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。