对于GUI和16/256/真彩色终端的基础上，一个黑暗的VIM/Neovim配色方案，由优秀灵感的色彩为。
颜色参考安装使用您选择的Vim插件管理器安装主题（或通过将colors/onedark.vim放在~/.vim/colors/目录中和autoload/onedark.vim放在~/.vim/autoload/目录中来手动安装主题。
）该主题还支持作为Vim8软件包安装。
只需将此存储库克隆到~/.vim/pack/*/opt/（这样，此自述文件的本地路径最终将是~/.vim/pack/*/opt/onedark.vim/README.md）并添加packadd!onedark.vimpackadd!onedark.vim到您的~/.vimrc。
（路径中的*可以是任何值；
有关更多信息，请参见:helppackages。
）如果在终端中使用Vim，请执行以下操作以测试您的终端仿真器是否支持，然后添加相关的~/.vimrc配置：注意：GUI（非终端）Vim始终显示24位颜色，而不管此步骤中进行的配置如何。
在您的shell中运行以下代码段：
颜色参考安装使用您选择的Vim插件管理器安装主题（或通过将colors/onedark.vim放在~/.vim/colors/目录中和autoload/onedark.vim放在~/.vim/autoload/目录中来手动安装主题。
）该主题还支持作为Vim8软件包安装。
只需将此存储库克隆到~/.vim/pack/*/opt/（这样，此自述文件的本地路径最终将是~/.vim/pack/*/opt/onedark.vim/README.md）并添加packadd!onedark.vimpackadd!onedark.vim到您的~/.vimrc。
（路径中的*可以是任何值；
有关更多信息，请参见:helppackages。
）如果在终端中使用Vim，请执行以下操作以测试您的终端仿真器是否支持，然后添加相关的~/.vimrc配置：注意：GUI（非终端）Vim始终显示24位颜色，而不管此步骤中进行的配置如何。
在您的shell中运行以下代码段：
2024/7/12 12:10:26
339KB
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数字图像处理常用数据集CSet8，8张彩色图（含lena，house，pepper，monarch，airplane，baboon，barbara，ship），大小都为256*256.还有一张未裁剪的monarch.预览：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640
2024/7/10 12:12:29
1.8MB
1
做大作业时汇总的资料，包括了一些彩色、灰度图像分割的常用算法：K-means，模糊C，区域生长，阈值分割等
2024/7/7 15:55:12
3.63MB
1
利用典型的加权平均融合算法进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准的待融合图像。
138KB
1
数字图像处理---第4版，高清版，英文版，你值得拥有，包含了深度学习部分哦，图片都是彩色的
2024/7/1 16:15:16
37.93MB
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一、课题介绍森林承担着为人类提供氧气以及回收二氧化碳等废弃气体的作用，森林保护显得尤其重要。
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图
2024/6/30 10:55:32
4.73MB
1
人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
2024/6/24 19:03:18
1.38MB
1
把多幅BMP图片生成GIF，快慢可控制。
支持带调色板的位图（如16色、256色等），也支持真彩色位图（16位、24位、32位）。
采用8叉树算法为真彩色位图生成调色板，效果较好。
生成GIF的算法是我自己写的。
支持带调色板的位图（如16色、256色等），也支持真彩色位图（16位、24位、32位）。
采用8叉树算法为真彩色位图生成调色板，效果较好。
生成GIF的算法是我自己写的。
2024/6/24 19:26:38
41KB
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人脸8种动态彩色表情数据集，包括123个subjects,593个imagesequence，每个imagesequence的最后一张Frame都有actionunits的label，而在这593个imagesequence中，有327个sequence有emotion的label。
这个数据集是人脸表情识别中比较流行的一个数据集，很多文章都会用到这个数据做测试。
资源包括数据集压缩文件和数据集介绍、公开论文文档
这个数据集是人脸表情识别中比较流行的一个数据集，很多文章都会用到这个数据做测试。
资源包括数据集压缩文件和数据集介绍、公开论文文档
2024/6/20 13:03:24
154B
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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
15KB