STM32F407+ov2640图像处理,图像经过二值化处理,通过迭代阀值,完美实现图像的二值化,可以通过按键更新阀值需求,图像侦率较高无卡顿,注释非常非常详细.
2024/5/31 8:32:07
2.7MB
1
毕业设计和课程设计全套资料，主程序代码clc;clearall;closeall;warningoffall;I=imread('images\\1.jpg');I1=Image_Normalize(I,0);%图像归一化hsize=[33];sigma=0.5;I2=Image_Smooth(I1,hsize,sigma,0);I3=Gray_Convert(I2,0);bw2=Image_Binary(I3,0);%二值化处理[~,~,xy_long]=Hough_Process(bw2,I1,0);%霍夫变换angle=Compute_Angle(xy_long);%计算角度[I4,bw3]=Image_Rotate(I1,bw2,angle*1.8,0);%图像旋转[bw4,Loc1]=Morph_Process(bw3,0);%形态处理[Len,XYn,xy_long]=Hough_Process(bw4,I4,0);[bw5,bw6]=Region_Segmation(XYn,bw4,I4,0);[stats1,stats2,Line]=Location_Label(bw5,bw6,I4,XYn,Loc1,1);[Dom,Aom,Answer,Bn]=Analysis(stats1,stats2,Line,I4);
5.19MB
1
图像边缘获取，自己实现的基于matlab的8邻域算法，获取图像的边缘。
需要手动设置阈值对图像进行二值化。
包涵实现程序和测试程序
需要手动设置阈值对图像进行二值化。
包涵实现程序和测试程序
2024/5/17 18:33:21
1.18MB
1
给定皮肤镜黑素细胞瘤图像，检测毛发噪声，并修复毛发遮挡部位的信息。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。
2024/5/16 1:34:17
67.4MB
1
1．利用DCT进行jpg压缩，其中DCT可以调用函数，其它尽量自己编写代码，压缩过程可进行适当简化（通过查书了解jpg的原理）；
2．对图像进行二值化，请利用二值图像压缩方法进行数据压缩，然后解压缩，看通过肉眼能否看清表盘数据，比较两种算法的压缩效果；
3．发挥部分：以51单片机为背景用C语言将2中的方法实现：或者用matlab对压缩后的图像进行识别。
2．对图像进行二值化，请利用二值图像压缩方法进行数据压缩，然后解压缩，看通过肉眼能否看清表盘数据，比较两种算法的压缩效果；
3．发挥部分：以51单片机为背景用C语言将2中的方法实现：或者用matlab对压缩后的图像进行识别。
2024/5/13 11:34:44
172KB
1
不怎么实用，希望各位批评指导，相互学习clearall,closeall,TestDatabasePath=uigetdir('E:\我的大学','Selecttestdatabasepath');%自己设置地址prompt={'Entertestimagename:'};dlg_title='fingerRecognitionSystem';num_lines=1;def={'1'};TestImage=inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);TestImage=strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.bmp');im=imread(TestImage);ticI=imresize(im,[200200]);figure(1),subplot(131),imshow(I),title('原图');set(gcf,'position',[11600600]);level=graythresh(I);J=im2bw(I,level);figure(1),subplot(132),imshow(J),title('二值图');
2024/4/30 20:53:47
4.47MB
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