文件中从main.m文件开始执行，给了3张示例图片，均可以实现仪表盘计数的自动读取；
代码中圆检测算法耗时较长，需20s。
代码是本人单独实现，仅供参考！
代码中圆检测算法耗时较长，需20s。
代码是本人单独实现，仅供参考！
2023/5/15 18:28:01
590KB
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图像中角点(特色点)提取与匹配算法,本文所付与的角点检测算法是Harris角点检测算法，该算法的底子原理是取以目的像素点为中间的一个小窗口，盘算窗口沿任何倾向挪动后的灰度变更，并用剖析方式表白。
2023/5/14 12:21:32
3.33MB
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行使八个倾向的sobel边缘检测，其中为提防灰度值溢出对于灰度值举行一个扩展以及缩放的进程，能够检测出八个倾向的灰度梯度值，检测出的边缘愈加笔陡络续，有兴趣的能够知道一下
2023/5/11 22:37:29
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边缘检测的7种C代码，搜罗梯度边缘检测算法、Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、拉普拉斯边缘检测算法、canny边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法以及Krisch边缘检测算法。
2023/5/8 10:18:09
692KB
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语音端点检测是语音信号处置进程中的一个弥留步骤，其检测准确性直接影响语音信号处置的速率以及下场。
传统的基于双门限法语言检测本领，在语音处于纯语音情景下分辨语音端点较准确，但在语音处于噪声情景下，特意是低信噪比的情景下，端点识别率很低，侵蚀率很高。
基于普及此方式识别率的目的，付与调解阈值个数，滑腻滤波，引入语音竣事最小长度的方式对于其举行改善，经由了Matlab仿其实验，患上出了较好的语音端点检测准确率。
传统的基于双门限法语言检测本领，在语音处于纯语音情景下分辨语音端点较准确，但在语音处于噪声情景下，特意是低信噪比的情景下，端点识别率很低，侵蚀率很高。
基于普及此方式识别率的目的，付与调解阈值个数，滑腻滤波，引入语音竣事最小长度的方式对于其举行改善，经由了Matlab仿其实验，患上出了较好的语音端点检测准确率。
2023/5/1 7:17:29
1.34MB
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数字图像处置法度圭表标准，搜罗：①BMP的读取以及展现。
②BMP图像转RAW灰度图像。
③图像的特效展现。
④图像的直方图失调化。
⑤图像的均值滤波，高斯滤波，最大值滤波，最小值滤波。
⑥图像的拉普拉斯边缘检测算法。
⑦图像的扭转，放大，削减。
②BMP图像转RAW灰度图像。
③图像的特效展现。
④图像的直方图失调化。
⑤图像的均值滤波，高斯滤波，最大值滤波，最小值滤波。
⑥图像的拉普拉斯边缘检测算法。
⑦图像的扭转，放大，削减。
2023/4/8 18:49:48
1.25MB
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针对于视频序列行为目的检测易受情景噪声干扰、提取目的外表难题的下场,提出了一种基于边缘多通道梯度改善模子的多行为目的检测算法。
起首,行使Canny算子患上到视频序列中目的的边缘信息,并依据人类视觉色调的恒常特色,对于目的边缘建树功夫、空间、色调多通道梯度模子;而后,行使该模子患上到目的边缘像素点的行为外形描摹信息,实现配景边缘以及行为物体边缘的离散;末了,将陆续边缘像素点与其邻域点的行为外形相联系瓜葛,以毗邻目的陆续边缘,实现行为目的外表的提取,并将毗邻后的外表举行外形学处置以联系出目的。
试验下场评释,与同尺度算法相比,本算法内行为目的检测中具备的实时性、准确性以及鲁棒性更好。
起首,行使Canny算子患上到视频序列中目的的边缘信息,并依据人类视觉色调的恒常特色,对于目的边缘建树功夫、空间、色调多通道梯度模子;而后,行使该模子患上到目的边缘像素点的行为外形描摹信息,实现配景边缘以及行为物体边缘的离散;末了,将陆续边缘像素点与其邻域点的行为外形相联系瓜葛,以毗邻目的陆续边缘,实现行为目的外表的提取,并将毗邻后的外表举行外形学处置以联系出目的。
试验下场评释,与同尺度算法相比,本算法内行为目的检测中具备的实时性、准确性以及鲁棒性更好。
2023/4/8 17:49:19
2.85MB
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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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