提取bmp、jpg、gif等格式图片的底层颜色、纹理、外形特征信息，通过特征量化，构建图片特征向量；
基于特征向量匹配实现图像搜索。
基于特征向量匹配实现图像搜索。
2017/9/24 1:49:27
1.96MB
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使用SIFT或者SURF特征进行图像婚配，实现语言为python2.7+opencv3.1，代码有注释，有文档说明，并配有测试图像资源
2015/5/13 12:21:49
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苹果的图像特征提取，只需运行“apple.m”就可以了按照灰度化，直方图均衡化，中值滤波，边缘检测，特征提取的顺序来特征提取中，取得“比例系数”时，选择一张横径图片，序号与之前选择图像的相同
2015/3/13 21:08:52
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本书共15章，分为3篇。
第一篇为Matlab及图像基础，第二篇为基于Matlab的常见图像处理技术，涵盖内容有数字图像的运算、数字图像增强系数、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和色彩图像处理；
第三篇为基于Matlab的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形状学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和Matlab图像处理综合实例。
第一篇为Matlab及图像基础，第二篇为基于Matlab的常见图像处理技术，涵盖内容有数字图像的运算、数字图像增强系数、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和色彩图像处理；
第三篇为基于Matlab的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形状学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和Matlab图像处理综合实例。
2021/6/22 4:32:54
6.36MB
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资源包含文件：课程word+答辩PPT+项目源码及测试图片数字图像中阴影是普遍存在的，而且其为数字图像处理的很多任务，如图像特征提取，图像识别，图像分割带来了不利的影响。
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942
一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。
与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；
与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；
阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。
我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。
详细引见参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942
2022/9/25 21:45:41
6.97MB
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用四阶统计量方法对图像特征举行提取，举行分析，所用的是MATLAB仿真，仿真的程序和结果都有！
2021/7/16 5:35:41
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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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