《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

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在织物单位长度中排列的经纬纱根数，称为织物的经纬纱密度。
织物密度的计算单位以公制计，是指10cm内经纬纱排列的根数。
密度的大小，直接影响织物的外观，手感，厚度，强力，抗折性，透气性，耐磨性和保暖性能等物理机械指标，同时他也关系到产品的成本和生产效率的大小。
经纬密度的测定方法可以采用直接测数法。
直接测数法是凭借照布镜或织物密度分析镜来完成。
织物密度分析镜的刻度尺长度为5cm,在分析镜头下面，一块长条形玻璃片上刻有一条红线，在分析织物密度时，移动镜头，将玻璃片上红线和刻度尺上红线同时对准某两根纱线之间，以此为起点，边移动镜头边数纱线根数，直到5cm刻度线为此。
输出之纱线根数乘以2，即为10cm织物的密度值。
在点数纱线根数时，要以两根纱线之间的中央为起点，若数到终点时，超过0.5根，而不足一根时，应按0.75根算；
若不足0.5根时，则按0.25根算。
织物密度一般应测得3-4个数据，然后取其算术平均值为测定结果。
这种计数的方式可以使用图像处理技术自动来完成，设计一应用程序完成织物密度检测。
要求完成功能：1、能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
2、对任意指定的距离范围内的织物进行自动经纬纱根数计数；
3、设计软件界面。

航测影像增强(匀光匀色)软件利用给定的影像模板（亮度对比度较好影像），批量化处理问题影像，使得影像的亮度均匀适中，对比明显，方便后期的立体测图和正射影像生成。
功能1：影像亮度批量增强。
功能2：影像对比度批量增强。
功能3：影像亮度对比度同时增强。
Tip:影像模板的选取非常重要，其直接影响处理后影像的质量。

针对碎纸片的拼接复原问题，主要用灰度图像值进行弹性匹配，根据图片灰度图像值运用对比度调制法建立评价函数模型，运用感兴趣区域图像融合法和对比度调制法将各图片与人工干预的图片进行评价判断，采用梯度匹配筛选出与人工干预的图片相吻合的图像进行融合，最后匹配得到完整的碎纸片序号复原图片，经实例证明，方法有效可行。

雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
因而，雾天低对比度图像的清晰化研究有着重要的意义。
图像的清晰化方法具体可分为图像增强和图像恢复两种，本文主要针对图像增强的方法进行研究

友达B156HAN04.5AUO45ED校色文件，适用于换屏的同学。
B156HAN04.5(产品代码:AUO45ED)是友达(AUO)推出的一款15.6英寸a-SiTFT-LCD液晶模组产品，它装配有WLED背光，含LED驱动器背光驱动，无触摸。
此产品工作温度为0~50°C，存储温度为-20~60°C，耐振动性为1.5G(14.7m/s2)。
它的典型特征屏库总结为:广色域，表面雾面，广视角，风景模式，白光LED背光，宽屏，信号端子倒装，120Hz扫描。
基于它的特征屏库推荐此型号应用于笔记本。
根据屏库掌握的情报此产品于2017年Q3量产，当前生产状态为量产中。
目前此型号在屏库上有1条现货信息、1家供应商信息，交易氛围清淡。
屏库于2017年12月22日对此型号初次建立参数，并于2018年02月26日对参数进行了最后更新。
作为一款AHVA，常黑显示，透射式液晶模组产品，B156HAN04.5可以提供300cd/m2的显示亮度800:1的透射对比度，以及85/85/85/85(Typ.)(CR≥10)（左/右/上/下）的可视角度，最佳观看角度为全视角，它的响应时间为25(Typ.)(Tr+Tf)ms。
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背光方面此产品采用了9S4PWLED发光的侧入式光源，光源的使用寿命为15K小时，含LED驱动器。
B156HAN04.5采用了eDP(2Lanes)信号接口，总共30pins，采用端子连接，驱屏电压为3.3V(Typ.)。
它的典型垂直刷新率Fv为120Hz。
屏库上标注的生产状态仅供参考，不应作为用户的决策依据。
屏库.上所显示的面板参数均由屏库电子工程师依据规格书录入，已尽力减少错误，但不能保证参数的完全正确。
请以规格书为准！如果开发新产品想采用此液晶模组，关于B156HAN04.5的最新的生产状态信息和技术信息，屏库.建议您咨询友达(AUO)。

AndroidUSB摄像头源码，使用androidstudio编译，亲测可用，外接摄像头直接出现图像，可以拍照，录像，调理分辨率，亮度，对比度等。

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。