布谷鸟搜查（CuckooSearch，CS）算法在求解络续优化下场时显展现了较好的成果，但现有的CS算法在求解遨游商下场（TravelingSalesmanProblem，TSP）时收敛较慢且未能展现Levy翱翔的特色，针对于这些不够提出了一种新的基因-展现型的布谷鸟算法（Genotype-PhenotypeCuckooSearch，GPCS），GPCS算法起首赐与每一个都市一个整数部份为都市编号的随机小数编码即基因，而此基因所展现的内容由小数以及整数怪异遴选，小数遴选都市的晤面秩序，整数部份代表某个都市，两个部份组合起来组成Levy翱翔的邻域空间，末了依据不合的翱翔下场遴选重定位或者交流操作。
试验下场评释，GPCS算法优于同类的CS算法，也优于一些其余的群智能算法，尤为在求解大规模TSP时其上风愈加明晰。
试验下场评释，GPCS算法优于同类的CS算法，也优于一些其余的群智能算法，尤为在求解大规模TSP时其上风愈加明晰。
2023/4/1 10:26:34
965KB
1
开拓情景为QT5.8+opencv3.2，首要实现为了边缘检测，外表提取及外表跟踪，边缘检测使用了Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子，外表跟踪使用八邻域法。
2023/3/31 16:36:58
178KB
1
包括：生成（8,2）邻域uniformLBP直方图的映射关系函数；
计算分块区域I的LBP特征，（8,2），uniform；
计算分区图像I的LBP特征，3*3，uniform；
下载后直接调用getMBLBPFea函数，就可得到相应的图片的LBP直方图特征
计算分块区域I的LBP特征，（8,2），uniform；
计算分区图像I的LBP特征，3*3，uniform；
下载后直接调用getMBLBPFea函数，就可得到相应的图片的LBP直方图特征
2023/3/19 12:41:58
8KB
1
一、课题题目：MATLAB图像去噪算法研究二、课题引见在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
2023/3/18 11:35:58
4.55MB
1
局部方向模式（LDP）利用8个Kirsch模板与3×3局部邻域卷积得到局部的边缘梯度值,然后取绝对值并排序,最初将最大的三个梯度所在的方向信息编码成一个八位二进制数;其不足之处在于将边缘梯度求绝对值后进行编码。
2023/3/13 0:58:36
237KB
1
这是前几天刚做的一个图像处理的大作业，给大家分享一下。
主要是实现了一些基本的图像处理的功能，并做了一个小界面，很简单。
基本功能有图像平滑（邻域平均法）、锐化（拉普拉斯）、二值、灰度化、腐蚀、膨胀、小波分解（只显示近似部分图像）、边缘提取、人脸识别（基于PCA）。
程序有两个，一个事GUI的，一个是人脸识别的（大家自己修改人脸库路径）。
论文（word和PDF都有）也在里面，希望对大家能有协助。
主要是实现了一些基本的图像处理的功能，并做了一个小界面，很简单。
基本功能有图像平滑（邻域平均法）、锐化（拉普拉斯）、二值、灰度化、腐蚀、膨胀、小波分解（只显示近似部分图像）、边缘提取、人脸识别（基于PCA）。
程序有两个，一个事GUI的，一个是人脸识别的（大家自己修改人脸库路径）。
论文（word和PDF都有）也在里面，希望对大家能有协助。
2023/2/14 1:51:56
1.82MB
1
在对网络中的各联络开关按其单独闭合后构成的环路之间的联系进行分类,并辨明了网损目标函数的极小点与系统基本邻域结构的对应关系之后,提出了一种新的大规模三相不平衡配电系统网络重构算法。
该算法隐含并行地在各个邻域结构内进行寻优搜索,其重构结果不依赖于系统的初始拓扑,也不依赖于开关的操作次序。
其寻优能力不劣于模拟退火法,而计算时间却比模拟退火法大大节省。
一般经2次到3次网络寻优遍历,即可获得系统的全局或近似全局最优解
该算法隐含并行地在各个邻域结构内进行寻优搜索,其重构结果不依赖于系统的初始拓扑,也不依赖于开关的操作次序。
其寻优能力不劣于模拟退火法,而计算时间却比模拟退火法大大节省。
一般经2次到3次网络寻优遍历,即可获得系统的全局或近似全局最优解
2018/3/19 9:34:40
184KB
1
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
15KB