当今世界科技日新月异，在神州探月，蛟龙探海妇孺皆知的今天，当一个个曾经遥不可及的梦想在我们身边悄悄演变成现实，人工智能亦早已应运而生，为人类创造了巨大的经济和社会效益。
其中，图像处理技术是该系统的一个重要组成部分，对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此，本文以数字图像为载体，研究基于形态学的图像分割技术，并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，同时进行算法实验说明；
最后研究了基于形态学变换的分割技术，并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。

由于上传限制，分割成3个压缩包了。
(转载)常常看到坛子里的朋友们专研和讨论SAP某一个功能的配置和用法，精神可嘉。
某项具体功能地实现，的确是顾问的基本功，但如果要从SAP业务顾问提升到另一个层次，无论是方案架构师、项目经理，还是管理咨询、业务流程专家（BPX,BusinessProcessExpert），都需要对企业架构、组织功能和业务流程等内容有一个全面而系统地认识和理解。
高度决定视野。
仔细想来，企业之间的竞争，不仅是客户、供应商、资金等外部资源的竞争，企业内部的业务流程竞争才是成败的关键。
每一个成功的企业背后，一定有一套优于竞争对手的业务流程，丰田之道就是一个很好的案例。
因此，个人以为，在实施SAP系统时，应该花更多的精力专注于端到端(End-to-End)业务流程地设计和优化上，尽可地消除业务流程中非增值的活动，而不是简单地用配置和二次开发来满足用户体验或无关大局的功能。
增值与不增值最简单的判断依据就是看客户是否愿意为这一生产活动付钱。
当然这并不是唯一标准，例如QA本身并不产生增值，理论上可以省去，但在实践中还是必不可少的，因为流程的主体——人，毕竟不是精密的机器。
最基本的端到端的业务流程包括：定单到收款(Order-to-Cash)采购到付款(Purchase-to-Pay)计划到制造(Planning-to-Manufacturing)会计到报告(Accounting-to-Reporting)招聘到退休(Recruiting-to-Retiring)也许将来按模块划分的SD、MM、PP、FI/CO顾问将会消失，取而代之的是业务流程专家。
最近，SAP公司在SDN上推出了BPX社区，体现了SAP对业务流程的重视。
SAPSolutionComposer就是一个很好的工具，通过预定义400多个最新的行业、跨行业以及基础构造和服务导图，帮助SAP顾问和客户对业务流程有一个共同的认识和描述；
快速定位客户的关键业务需求并与SAP商业套件中的解决方案相对应，清楚地界定项目范围；
即便是对于SAP的初学者或企业管理人员，也可以通过SAPSolutionComposer学习到跨国企业运作中的主要业务流程和了解SAP系统的概览。
（最新版的SAPSolutionComposer12M左右）

基于遗传神经网络的图像分割MATLABA源码，非常经典！

OpenCV基于分水岭图像分割算法,经过分水岭算法后，不同的标记肯定会在不同的区域中，例如头发部分，我画了一条线标记，　处理后就把头发部分分割了出来,还比如胳膊那一块，正好也分割出来了

图像分割之Canny边缘检测算子PPT，大致讲解三部分内容：求导、NMS、边缘寻找

本论文研究的是基于PCNN的彩色图像自动分割的研究与分析，PCNN是第三代人工神经网络，是最新的研究技术。
彩色图像分割，HSV空间。

C++代码GMM全代码打包。
实测可用，欢迎下载！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

normalizedcutsandimagesegementation这篇论文的作者写的程序，需要和.dll进行联合仿真，最好用2009a以下的版本进行仿真。

meanshift实现的标准代码，亲测可用，里面包含5个m文件分别是Main.m，meanShift.m，colorspace.m等等，和一些张测试图片。
加了中文注释了，易懂绝对好用，还有12张测试图片。

多GPU无合成绘制算法采用混合sort-first与sort-last的并行绘制模式,将绘制任务划分为多个子任务集合进行并行绘制并异步合成显示。
原方法中对屏幕的分割方式过于平凡,未明确提出一种高效的屏幕分割策略,从无合成算法本身特性出发,提出一种自适应屏幕划分策略,该算法根据GPU数目及绘制分辨率参数,启发式计算屏幕初始划分方式,再采用统计性能反馈的方式动态选择最佳屏幕划分方式,较原有方法更易于实现子屏幕任务的负载平衡,实验表明,算法在带来很少额外计算开销的同时,能够有效平衡并行绘制任务负载,进一步发挥多GPU无合成并行绘制系统的绘制效率。

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。