运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理

运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理；
运用到的舌头图像数据，进行了简单的图像预处理

下载后可以直接使用，没有使用系统路径添加OPENCV的头和库文件，所以不需求配置！其实就是将从DICOM所获得的图像数据赋值给OPENCV中指向图像数据的指针。
测试过DICOM的超声图像。
可以正常转换！

 为了实现红外导引头半实物仿真中红外图像的实时生成和注入，设计了红外图像实时注入系统，并完成了软硬件系统设计方案。
该系统的软件部分基于OSG生成实时红外仿真图像，硬件部分次要为一块PCI图像数据发送卡，将软件部分生成的实时红外仿真图像转化成CameraLink格式输出。
实际应用表明，该系统完全可以实现红外图像实时仿真和注入。

 为了实现红外导引头半实物仿真中红外图像的实时生成和注入，设计了红外图像实时注入系统，并完成了软硬件系统设计方案。
该系统的软件部分基于OSG生成实时红外仿真图像，硬件部分次要为一块PCI图像数据发送卡，将软件部分生成的实时红外仿真图像转化成CameraLink格式输出。
实际应用表明，该系统完全可以实现红外图像实时仿真和注入。

耶鲁大学人脸图像数据集yale-face不是yaleB。
有需求的可以下载使用

用共生矩阵进行纹理特征提取**************************************************************************%图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:前往八维纹理特征行向量%**************************************************************************functionT=Texture(Image)%Image=imread('E:\1\3.tiff');%[M,N,O]=size(Image);M=256;N=256;%--------------------------------------------------------------------------%1.将各颜色分量转化为灰度%--------------------------------------------------------------------------Gray=double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3));%--------------------------------------------------------------------------%2.为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将Gray量化成16级

问题：将一张bmp图像的灰度值压缩存储到一个中间文件，然后利用中间文件还原这张图片。
BMP文件被分成4个部分：位图文件头（BitmapFileHeader）、位图信息（BitmapInfoHeader）、颜色表（ColorMap）和位图数据（即图像数据，DataBits或DataBody）第1部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，是一个结构体类型，该结构的长度是固定的，为14个字节。
其定义如下：typedefstructtagBITMAPFILEHEADER{WORDbfType;位图文件类型，必须是0x424D，即字符串“BM”DWORDbfSize;位图文件大小，包括这14个字节....此篇文章详细的介绍了图像解压缩与压缩算法，附有源代码且带有注释，希望能够提供协助

FashionMNIST数据集的png格式将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式pngFashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。
它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能，且不需要改动任何的代码。

从matlab数据图像文件.fig中导出曲线，图像数据：图像文件可以包含多个子图(subplot，subfigure)；
输出为图像文件名称，输出分为两级，第一级为子图，第二级为子图中的曲线数据。

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。