《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

将24位彩色bmp图片读入，转换成8位灰度图像输出

STM32通过采集OV7670摄像头数据通过DMA串口上传到上位机（C#编写）

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。

读写8位BMP灰度图像，程序简洁、准确，是我发现最好的读BMP程序。
里面有测试图像。

主若是做了灰度图像的若干变更、正交变更、图像增强、二值化处置、外形学处置、图像联系等成果。
代码首要参考了《visualc++数字图像处置本领详解》以及网上的一些本领文章。

稠浊高斯配景建模matlab法度圭表标准source=妹妹reader('walkman.avi');frameQYT=get(source,'NumberOfFrames');%-----------------------framesizevariables-----------------------fr=read(source,1);%读取第一帧作为配景fr_bw=rgb2gray(fr);%将配景转换为灰度图像fr_size=size(fr);%取帧大小width=fr_size(2);height=fr_size(1);fg=zeros(height,width);bg_bw=zeros(height,width);

人脸识另外方式有许多，钻研的方式也不合，所以有不合的分类方式。
依据咱们所读入图像中人脸的角度不合，可分为正脸，侧脸的人脸识别。
依据合个器官的肤色以及外形不合，咱们可有基于若干特色以及基于肤色的人脸识别。
依据读入图像的色调不合，咱们可有玄色以及灰度图像的人脸识别

数字图像处置法度圭表标准，搜罗：①BMP的读取以及展现。
②BMP图像转RAW灰度图像。
③图像的特效展现。
④图像的直方图失调化。
⑤图像的均值滤波，高斯滤波，最大值滤波，最小值滤波。
⑥图像的拉普拉斯边缘检测算法。
⑦图像的扭转，放大，削减。

fer2013是kaggle的竞赛的数据集，我已经把csv文件转换为了jpg格式，是48*48的灰度图像。
总共有7类感情，可用有35887张图像。
这里是部份人脸情绪图像，残缺情绪数据量较大，能够联系我患上到。

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。