基于OPENCV的直方图均衡处理彩色图像光照不均匀

直方图的优势在于它是一种很直观的图表类型，用于在有序的列中显示连续数据。
直方图非常适用于较大的数据点集。
直方图实质上是一个频率分布图，它会将源数据值归到各个条柱或组距中。
列高度表示落在每个条柱中的项目数的频数。
这意味着不能从直方图读出确切的数据值并且也很难用直方图比较多个数据集。

下面是一种直方图双峰法改进方法1求出图像中的最小和最大灰度值和的阈值初值2根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分求出两部分的平均灰度值和其中是图像上点的灰度值是点的权重系数取点灰度的概率3求出新的阈值4若结束否则+1转第2步5第4步结束后Tk即为最佳阈值。

fdth这是R包fdth的开发代码。
如果您想为它的开发做出贡献，则应该使用它：测试未发布的版本，修复错误，编写代码等。
要下载，检查并构建它，请在终端仿真器中执行以下操作：git克隆git：//github.com/jcfaria/fdth.git或者gitclone克隆后，要检查，构建和安装，请执行以下操作：RCMD检查fdthRCMD建立fdthRCMD安装fdth_X.XX.tar.gz或者，您可以直接安装为：要求（devtools）install_github（“fdth”，“jcfaria”）该软件包的稳定版本可在以下位置获得：:

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性，以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性，将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合，提出一种更好的实现红外图像增强的算法。

图像的增强/////////////////////////////////直方图对话框构造函数；
ZFT::ZFT(CWnd*pParent/*=NULL*/):CDialog(ZFT::IDD,pParent)//ZFT为定义的用来显示直方图的对话框类；
{　Width=Height=0;//对话框初始化阶段设置图像的宽和高为"0"；
}////////////////////////对话框重画函数；
voidZFT::OnPaint(){　CRectrect;//矩形区域对象；
　CWnd*pWnd;//得到图片框的窗口指针；
　pWnd=GetDlgItem(IDC_Graphic);//得到ZFT对话框内的"Frame"控件的指针；
　file://（IDC_Graphic为放置在对话框上的一个"Picture"控件，并讲类型设置为"Frame"）。
　pWnd-＞GetClientRect(&rect);//得到"Frame"控件窗口的"视"区域；
　inti;　CPaintDCdc(pWnd);//得到"Frame"控件的设备上下文；
　file://画直方图的x、y轴；
　dc.MoveTo(0,rect.Height());　dc.LineTo(rect.Width(),rect.Height());　dc.MoveTo(0,rect.Height());　dc.LineTo(0,0);　file://画直方图，num[]是"ZFT"的内部数组变量，存放的是图像各个灰度级出现的概率；
该数组的各个分量在　　显示具体图像的直方图时设置；
　for(i=0;iGetWindowRect(&rect);//获取pWnd窗口对象窗口区域位置；
　file://屏幕坐标转换为客户区坐标；
　ScreenToClient(&rect);　file://判断当前鼠标是否指在直方图内；
　if(rect.PtInRect(point))　{　　intx=point1.x-rect.left;　　file://当前鼠标位置减去区域的起始位置恰好为当前鼠标所指位置所表示的灰度级；
　　string.Format("%d",x);　　file://显示当前位置对应的图像的灰度级；
　　pWndText-＞SetWindowText((LPCTSTR)string);　}　CDialog::OnMouseMove(nFlags,point);}////////////////////////////////////////voidCDibView::OnImagehorgm()file://在程序的"视"类对象内处理显示图像直方图的函数；
{　CDibDoc*pDoc=GetDocument();　HDIBhdib;　hdib=pDoc-＞GetHDIB();　BITMAPINFOHEADER*lpDIBHdr;//位图信息头结构指针；
　BYTE*lpDIBBits;//指向位图像素灰度值的指针；
　lpDIBHdr=(BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hdib);//得到图像的位图头信息　lpDIBB

对直方图进行均衡化处理的源代码：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

这MFC图像处理源代码总集包括了均值滤波，直方图均衡，高斯平滑，，锐化，拉普拉斯锐化（边缘检测），阈值变换，用Canny算子提取边缘，图像平移，旋转，缩放等，而且均能运行。

项目描述在上家公司自己集成的一套系统，用了两个多月的时间完成的：Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级开发系统Springboot作为容器，使用mybatis作为持久层框架使用官方推荐的thymeleaf做为模板引擎，shiro作为安全框架,主流技术几乎零XML，极简配置两套UI实现(bootstrap+layerui)，可以自由切换报表后端采用技术：SpringBoot整合SSM(Spring+Mybatis-plus+SpringMvc)，springsecurity全注解式的权限管理和JWT方式禁用Session,采用redis存储token及权限信息报表前端采用Bootstrap框架，结合JqueryAjax，整合前端Layer.js（提供弹窗）+Bootstrap-table（数据列表展示）+Bootstrap-Export（各种报表导出SQL,Excel,pdf等）框架，整合Echars，各类图表的展示（折线图，饼图，直方图等），使用了layui的弹出层、菜单、文件上传、富文本编辑、日历、选项卡、数据表格等Oracle关系型数据库以及非关系型数据库（Redis），Oracle性能调优（PL/SQL语言，SQL查询优化，存储过程等），用Redis做中间缓存，缓存数据实现异步处理，定时任务，整合QuartzJob以及SpringTask邮件管理功能，整合spring-boot-starter-mail发送邮件等，数据源:druid用户管理，菜单管理，角色管理，代码生成运行环境jdk8+oracle+redis+IntelliJIDEA+maven项目技术(必填)Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis数据库文件压缩包内jar包文件maven搭建Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统http://localhost:/8080/loginadminadminSpringboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统

LSB隐写分析和隐写分析检测，基于小波估计和直方图等等一些好的文档

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。