基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘）figure；
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255]，亮度增大，细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');
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2017/8/5 16:52:45
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采用MATLAB言语及SIMULINK仿真环境作为工具,给出了一种基于MATLAB的通信系统仿真平台GUI设计方案。
开发的图形用户界面设计简单、结构一致,具有可视化、开放性、可扩展性、易于学习和维护等优点。
开发的图形用户界面设计简单、结构一致,具有可视化、开放性、可扩展性、易于学习和维护等优点。
2015/5/24 9:35:28
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Matlab中的canny算子就做的相当好，其边缘检测效果非常优秀。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为愈加浅显易懂的代码。
2019/9/11 15:37:55
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一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
2017/5/8 18:03:53
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基于Matlab的车牌识别系统（神经网络）用的是Matlab来制造完成，通过对训练集的训练，最后所得到的结果还是很理想的。
可以自己上传要识别的车牌图片！
可以自己上传要识别的车牌图片！
2018/11/9 16:03:25
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函数可以作出时域波形图和频域频谱图，并且计算基因频率自动判断音频文件是男声还是女声声音。
ds函数输入变量是文件名和降采样的间隔，通过插值的办法保证了原信号的长度，可以画出时域及频域图像，并且判断男女声，最初播放降采样之后的声音。
新人第一次发资源，很简单，望支持，做的信号作业，和我一样的小白可以参考，大虾就不用看了。
ds函数输入变量是文件名和降采样的间隔，通过插值的办法保证了原信号的长度，可以画出时域及频域图像，并且判断男女声，最初播放降采样之后的声音。
新人第一次发资源，很简单，望支持，做的信号作业，和我一样的小白可以参考，大虾就不用看了。
2020/8/1 22:23:48
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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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