超像素分割为图像分割，图像处理的基础，文件为MATLAB和C混编的代码，demo为主程序，运行demo主程序进行超像素分割。
2023/11/11 17:18:39
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文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
2023/11/8 11:28:51
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实现功能有:图像加运算、两种插值旋转、图像反色、图像放缩、二次曝光、扣去蓝色、扣去绿色、图像线性增强、利用log函数实现增强、利用幂次函数实现增强、直方图均衡化、算数均值滤波、中值滤波、拉普拉斯算子边缘提取和锐化、其他三种算子的边缘提取、矢量中值滤波去燥操作方式：图像加运算、二次曝光、扣去蓝色：这三个操作都需要先打开一张图片，然后打开另一张图片，扣去蓝色需要把蓝色图片作为第二张图片打开；
其他操作均是对单张图片操作，右边呈现结果。
其他操作均是对单张图片操作，右边呈现结果。
2023/11/7 14:16:37
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此代码中m文件内容为对细胞的图像分割，包括对图像前期预处理，分割出细胞核，并在后期对细胞进行计数，对黏连的细胞有一定的分割功能，对于图像处理相关初学者有一定帮助
2023/11/6 11:04:39
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信号处理是图像处理，计算机视觉的基础，建议想学习AI的朋友，先学习信号处理。
信号处理本属于电子专业的课程，而非计算机专业的课程，所以这是我们的短板，需要及时补上，才能彻底明白图像处理的底层技术！
信号处理本属于电子专业的课程，而非计算机专业的课程，所以这是我们的短板，需要及时补上，才能彻底明白图像处理的底层技术！
2023/11/6 9:42:53
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WINFORM绘制流程图开源.net开源的矢量图、流程图这绘制软件，对学习.Net项目中的MVC架构、C#编程、GDI+图像处理、实现应用程序的撤消与重做等其他很多知识都有很好的帮助。
2023/11/6 6:40:44
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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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