GlidePalette下载在您的模块中compile'com.github.florent37:glidepalette:2.1.2'compile'com.github.bumptech.glide:glide:4.6.1'样品Glide.with(this).load(url).listener(GlidePalette.with(url).use(GlidePalette.Profile.MUTED_DARK).intoBackground(textView).intoTextColor(textView).use(GlidePalette.Profile.VIBRANT).intoBackground(titleView,GlidePalette.Swatch.RGB)
2024/4/16 1:58:03
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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ESP8266开发视频教程（完整篇）教程有基础篇，提高篇，实战篇上传到百度云基础篇-1AT指令指导基础篇-2烧录和云升级---------------------------提高篇-1虚拟机安装提高篇-2Linux环境搭建提高篇-3windowsSDK搭建+编译AT指令提高篇-4编译官方标准模板提高篇-5标准模板添加自己代码提高篇-6定时器篇提高篇7-GPIO的控制提高篇8-DHT11提高篇9-PWM(RGB色温灯)提高篇-10任务的创建和使用提高篇-11微秒定时器的使用*******************************友情篇-112-14日最新SDK使用教程*******************************实战篇-简易服务器之端口转发实战篇-远程控制TCP实战篇-远程控制udp----------------------
2024/3/21 15:22:44
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Unity接入海康网络摄像头，使用海康官方SDK调用，测试低延迟，推荐使用子通道推送，通过YUV转RGB实现Unity渲染
2024/3/17 16:15:25
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大视角的真彩色显示是全息显示的重要目标。
提出一种使用白光发光二极管(LED)作为再现光源，通过旋转反射镜实现大视角彩色全息显示的方法。
通过空分的方法，使每个颜色分量的全息图加载到空间光调制器(SLM)的三分之一区域。
白光LED经过滤光片照射到空间光调制器上，通过调整红绿蓝(RGB)三色分量原图的大小实现再现像的完全重合。
当加载不同视角的全息图时，再现像经过旋转反射镜呈在不同的位置。
保证全息图的切换速度与反射镜的转动速度一致，当切换速度足够快时，通过人眼的暂留效应可看到大视角的全息再现像。
实验结果验证了所提出方法的可行性。
提出一种使用白光发光二极管(LED)作为再现光源，通过旋转反射镜实现大视角彩色全息显示的方法。
通过空分的方法，使每个颜色分量的全息图加载到空间光调制器(SLM)的三分之一区域。
白光LED经过滤光片照射到空间光调制器上，通过调整红绿蓝(RGB)三色分量原图的大小实现再现像的完全重合。
当加载不同视角的全息图时，再现像经过旋转反射镜呈在不同的位置。
保证全息图的切换速度与反射镜的转动速度一致，当切换速度足够快时，通过人眼的暂留效应可看到大视角的全息再现像。
实验结果验证了所提出方法的可行性。
2024/3/12 6:46:23
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数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
在数字图像处理过程中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。
本文阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像等图像类型；
支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG等图像文件格式的读，写和显示。
上述功能均是在MATLAB语言的基础上，编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。
在数字图像处理过程中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。
本文阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像等图像类型；
支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG等图像文件格式的读，写和显示。
上述功能均是在MATLAB语言的基础上，编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。
2024/2/25 11:13:28
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从摄像头提取视频文件，并显示每个图像帧的灰度直方图与一维RGB彩色直方图，并且比较上述直方图的距离\从摄像头提取视频文件，并显示每个图像帧的灰度直方图与一维RGB彩色直方图，并且比较上述直方图的距离.rar)
2024/2/20 21:14:57
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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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