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
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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
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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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本文主要研究基于里程计和单目视觉传感器的地面车辆定位与地图构建问题。
为了提高地面车辆视觉估计的精度，研究人员利用了近似平面运动的约束，并且通常将其作为SE（3）姿势的随机约束来实现。
本文提出了一种在se（2）上直接参数化地面车辆姿势的简单算法。
该方法不忽略se（2）运动扰动，而是将其引入一个新的se（2）-xyz约束的综合噪声项中，通过图像特征测量将se（2）姿势和3d地标关联起来。
对于里程测量处理，我们还提出了一种有效的se（2）预积分算法。
利用这些约束条件，以一种常用的图优化结构，开发了一个完整的视觉里程定位与映射系统。
在工业室内环境下的实际实验验证了该方法在精度和鲁棒性方面的优越性。
为了提高地面车辆视觉估计的精度，研究人员利用了近似平面运动的约束，并且通常将其作为SE（3）姿势的随机约束来实现。
本文提出了一种在se（2）上直接参数化地面车辆姿势的简单算法。
该方法不忽略se（2）运动扰动，而是将其引入一个新的se（2）-xyz约束的综合噪声项中，通过图像特征测量将se（2）姿势和3d地标关联起来。
对于里程测量处理，我们还提出了一种有效的se（2）预积分算法。
利用这些约束条件，以一种常用的图优化结构，开发了一个完整的视觉里程定位与映射系统。
在工业室内环境下的实际实验验证了该方法在精度和鲁棒性方面的优越性。
2017/5/24 16:35:29
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本书的第1章和第2章介绍了数字图像处理的基本概念和技术，后续几章介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的几个应用实例，包括指纹识别系统、数字水印技术、条形码技术、印鉴鉴定系统、光学字符识别技术以及基于视觉的手势识别系统。
本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；
第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。
本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；
第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。
2017/6/11 23:16:37
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指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而指纹婚配通常基于细节点婚配。
指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响婚配精度。
本章采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹婚配。
基于MATLAB实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法，算法实现简单快速，而且具有较高的准确率。
指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响婚配精度。
本章采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹婚配。
基于MATLAB实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法，算法实现简单快速，而且具有较高的准确率。
2017/8/17 10:01:11
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针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最初将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.
2022/9/7 3:17:40
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本书深入浅出，系统全面地介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。
2022/9/6 0:49:51
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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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