浅墨出品，分享精神至上~图片素材为初音，非常萌。
一个演示了用轨迹条来控制轮廓检测，轮廓填充的程序。
浅墨将其详细注释，放出来供大家消化研习。
博文《【OpenCV入门教程之六】创建Trackbar&图像对比度、亮度值调整》的配套详细注释源代码的番外篇。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/214795331.已将dll打包到Release文件夹下，点击Release文件夹下的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本： 2.4.84.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by浅墨

为解决多通道光谱图像数据成像过程中更换滤光片造成的几何畸变问题，研究了一种基于快速稳健特征(SURF)与最大子矩阵的多通道光谱图像配准方法。
利用SURF算法提取了多通道光谱图像的特征，经过透视变换得到初步配准图像。
针对配准后图像边缘出现零像素值无效区域的问题，提出了通过最大子矩阵检测图像中最大内接矩形的方法，去掉了无效边缘区域，最大化地保留了有效区域信息。
对壁画的多通道成像数据进行了实验。
结果表明，所提方法在图像尺度与亮度变化方面具有更好的稳健性，能够避免其他配准方法中无效区域对后续光谱重建与颜色复原的影响，在配准精度、信息最大化保留、时间效率方面也具有更好的性能。

这为黑苹果安装后无法调节屏幕亮度提供的补丁，ACPIDebug可以配合按键补丁一起使用

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

我使用的pycharm配色方案，黑色背景，字体亮度较高，不喜欢的最好选择其他的，喜欢的可以下载试用试用。

SIFT算法特点•SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
•独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。
•多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
•经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。
•可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

笔趣阁小说下载阅读器是一个在线电子书阅读器，其实严谨的来讲是一个在线下载本地查看的小说阅读器，可以在线获取小说简洁，点击阅读以后会把txt小说下载到本地SD卡目录下的read/record文件夹中，下次阅读无需联网即可阅读。
项目有一些常规的很方便的功能，例如：字体大小设置、亮度设置、夜间模式、书签管理、进度转跳等，翻页使用的是贝塞尔曲线形式,，效果流畅没有任何卡顿，项目内的小说数据直接调用笔趣阁(http://www.biquge.com/)数据，使用jsoup对html页面进行解析，对txt大文件有良好的支持，是个不错的小说阅读器源码。
 

视频处理中常见的颜色空间是RGB、YUV、YIQ和YCrCb。
它们在图像显示、信号表示、数据特性分析等方面各有特点。
虽然各有不同，但可以相互转换。
(1)分离出RGB三个分量，再从RGB分别转换成YIQ，YUV、YCrCb的各个分量。
(2)分别计算YIQ，YUV、YCrCb颜色空间内三个分量图像(亮度分量、两个色度分量)之间的相关系数、每个分量图像的熵。
(3)将YIQ，YUV、YCrCb三种颜色空间之间相互转换，计算三种亮度分量之间的相关系数，计算色度分量之间的相关系数。
(4)分析并总结上述颜色转换和颜色分量的特性。
注意：本设计中不是使用Matlab自带的或者其他库函数实现颜色转换函数

摘要本论文主要介绍了JPEG的编码和解码过程。
该程序的编码部分能把一张BMP格式的图象进行JEPG编码，压缩成以二进制形式保存的文件；
通过相应的解码程序又可以把图象解压缩出来。
在图象传送过程中，我们经常采用JPEG格式对静态图象进行编码。
JPEG基本系统是一种有损编码，无法完全恢复出原图象，信息有一定的丢失，称为有损压缩。
尽管我们希望能够无损压缩，但是通常有损压缩的压缩比(即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比，压缩比越大，说明压缩效率越高)比无损压缩的高。
JPEG编码先把图象色彩RBG变成亮度Y和色度Cr、Cb，它利用人的视觉对色度不敏感的特点，减少一部分色度数据，以达到压缩。
JPEG采取多种编码方式，包含有行程编码(RunLengthCoding)和哈夫曼(Huffman)编码，有很高的压缩比。
在编码前，先对数据进行分块，离散余弦变换（DCT）及量化，保留能量大的低频信号，丢弃高频信号以达到压缩。
解码时，进行熵解码，反量化，反离散余弦变换（IDCT）。
关键字：JPEG;有损压缩;行程编码;哈夫曼编码

在校学生、半导体显示OLED从业人员研究，针对OLED显示面临的技术问题颜色饱和度、显示均匀性提出改善思考。
OLED显示存在两个主要问题：1.RGBW排列方式显示饱和度低，相应的映射算法常以提升亮度为目的，加重了饱和度不足的问题。
2.OLED长时间、高亮度显示，像素会发生亮度衰退，导致屏幕显示亮度不均匀。
本文针对以上两个问题，提出了两种相应的解决方案。
首先通过改进像素排列方式与映射算法，来弥补传统RGBW排列显示过程中饱和度不足的问题。
其次设计一种基于读出电路的亮度补偿方案，能够解决多种问题引起的亮度衰退问题。

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。