这是一个提取图像的HSV特征的代码，使用matlab写的m文件，里面有具体的使用说明及测试图像，用户下载后可以直接运行。
2024/4/26 14:20:41
16KB
1
Awake是一个Nuxt.js模板，用于通过博客生成漂亮而强大的静态网站。
特征基于Bulmacss框架的简单现代设计（通过清除了未使用的css）网站搜寻静态生成的用于帖子和类别的APIDisqus发帖评论Mailchimp支持的新闻通讯高度可定制的开箱即用配置注重性能隔离的NetlifyCMS驱动程序（计划将来有更多CMS驱动程序），可轻松在各种无头cms之间迁移自动为各种屏幕和给定的srcset调整图像大小在Netlify上使用Awake只需单击“部署到Netlify”按钮，然后按如下所述对其进行配置即可。
配置站点配置位于/config/_siteConfig.js。
在这里，您可以自定义网站设置，例如网站名称，布局，disqus和mailchimp设置，图像大小等等。
如果需要，可以将其中任何一个设置为使用环境变量，以便能够直接从Netlify界
特征基于Bulmacss框架的简单现代设计（通过清除了未使用的css）网站搜寻静态生成的用于帖子和类别的APIDisqus发帖评论Mailchimp支持的新闻通讯高度可定制的开箱即用配置注重性能隔离的NetlifyCMS驱动程序（计划将来有更多CMS驱动程序），可轻松在各种无头cms之间迁移自动为各种屏幕和给定的srcset调整图像大小在Netlify上使用Awake只需单击“部署到Netlify”按钮，然后按如下所述对其进行配置即可。
配置站点配置位于/config/_siteConfig.js。
在这里，您可以自定义网站设置，例如网站名称，布局，disqus和mailchimp设置，图像大小等等。
如果需要，可以将其中任何一个设置为使用环境变量，以便能够直接从Netlify界
2024/4/25 12:41:58
5.33MB
1
WPF窗口内容动态切换。
我第一次喜欢上WPF的原因是WPF窗口切换，操作超级简单、超级方便。
从此，就成了WPF的铁粉，WPF中的每一项新的特征，都会让你拍案叫绝。
这个示例中，在一个窗口中，通过点击按钮，三个窗口内容就可以完成相互切换。
它们之间相互独立，而且可以相互联系。
此技巧在我的作品中，大量使用，也供你借鉴。
我第一次喜欢上WPF的原因是WPF窗口切换，操作超级简单、超级方便。
从此，就成了WPF的铁粉，WPF中的每一项新的特征，都会让你拍案叫绝。
这个示例中，在一个窗口中，通过点击按钮，三个窗口内容就可以完成相互切换。
它们之间相互独立，而且可以相互联系。
此技巧在我的作品中，大量使用，也供你借鉴。
2024/4/25 12:45:23
59KB
1
泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.
2024/4/25 11:37:07
866KB
1
优秀论文及配套源码。
Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。
任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。
该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。
本文研究了基于HHT的暂态电能质量扰动检测方法，介绍了HHT的基本原理和利用HHT检测电能质量多扰动信号的实现方法。
仿真试验表明该方法可以实时检测扰动的起止时刻，持续时间和扰动幅度，适用于电能质量多扰动的监测和辨识系统。
Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。
任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。
该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。
本文研究了基于HHT的暂态电能质量扰动检测方法，介绍了HHT的基本原理和利用HHT检测电能质量多扰动信号的实现方法。
仿真试验表明该方法可以实时检测扰动的起止时刻，持续时间和扰动幅度，适用于电能质量多扰动的监测和辨识系统。
2024/4/24 17:22:28
314KB
1
传统的全景图像拼接算法，多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配算子的方式，对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像
2024/4/24 5:45:47
1.24MB
1
vue在宣布不再更新vueresource之后给大家推荐了axios。
axios简介axios是一个基于Promise用于浏览器和nodejs的HTTP客户端，它本身具有以下特征：从浏览器中创建XMLHttpRequest从node.js发出http请求支持PromiseAPI拦截请求和响应转换请求和响应数据取消请求自动转换JSON数据客户端支持防止CSRF/XSRF
axios简介axios是一个基于Promise用于浏览器和nodejs的HTTP客户端，它本身具有以下特征：从浏览器中创建XMLHttpRequest从node.js发出http请求支持PromiseAPI拦截请求和响应转换请求和响应数据取消请求自动转换JSON数据客户端支持防止CSRF/XSRF
2024/4/21 14:37:11
13KB
1
将原始信号按照一定的规则进行重新组合，构成多向数据矩阵，利用多向主元分析方法将数据投影到主成分空间，实现信号的多层次分解。
对人脸RGB图像及某模拟电路的一维输出信号进行了处理。
结果表明，这种处理方法可很好地实现异常特征的空/时。
域定位及可视化校正，校正出的图像可更好地显示皮肤纹理特征，校正出的一维信号则可更突出地反射原始信号中干扰信号的位置及时域特征。
对人脸RGB图像及某模拟电路的一维输出信号进行了处理。
结果表明，这种处理方法可很好地实现异常特征的空/时。
域定位及可视化校正，校正出的图像可更好地显示皮肤纹理特征，校正出的一维信号则可更突出地反射原始信号中干扰信号的位置及时域特征。
2024/4/20 16:17:21
3.29MB
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