本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

Android前置摄像头预览并检测人脸，获取人脸区域亮度，对应的博客是：http://blog.csdn.net/yubo_725/article/details/50313489

该代码利用"四步法(FourStepSearch)"实现了视频处理中二维运动估计(MotionEstimation)块匹配。
附件中包含有一个Matlab文件(.m文件)和多帧视频的亮度信息文件(.Y文件)。
下载后请解压到Matlab的同一个目录下，直接运行即可。

实现的功能包括用基于STM32的UCGUI的移植，驱动TFTLCD屏，测量温度，湿度，PWM控制屏幕亮度，ADC测量读取

本设计的路灯控制器是由光敏元件，声音咪头、计数器、译码器、数码管显示器和受控灯组成，运用到了数字电路中的组合逻辑电路和时序逻辑电路及模拟电路电流放大的知识。
本设计能检测环境亮度，在暗环境下能依靠声音的有无自动开灯，自动记录开灯次数，同时数码管可以显示开灯时间，开灯时间可以累计。
通过对一些芯片和元器件功能的了解及其应用，以达到将理论知识学以致用、融会贯通的目的。
关键词：NE555；
光敏元件；
计数器控制；
光照变化；
声控延时；
单稳态触发器；

nomacs中文版是一个免费的开源图像查看器，它支持多个平台。
您可以使用它来查看所有常见的图像格式，包括RAW和Psd图像。
Nomacs是根据GNU通用公共许可证v3许可的，可用于Windows，Linux，FreeBSD，Mac和OS/2。
开源免费可商用图像查看器nomacs下载开源免费可商用图像查看器nomacs中文版nomacs具有半透明的小部件，可显示其他信息，例如缩略图，元数据或直方图。
它能够浏览可解压缩到目录中的zip或MSOffice文件中的图像。
可以显示与图像一起存储的元数据，并且可以向图像添加注释。
包括当前文件夹的缩略图预览以及允许在文件夹之间切换的文件浏览器面板。
在目录中，您可以应用文件过滤器，以便仅显示文件名具有特定字符串或匹配正则表达式的图像。
激活缓存可以立即在图像之间切换。
nomacs包括用于调整亮度，对比度，饱和度，色相，伽玛和曝光的图像处理方法。
它具有伪彩色功能，可以创建假彩色图像。
nomacs的独特功能是多个实例的同步。
使用此功能，您可以通过在完全相同的位置缩放和/或平移甚至以不同的不透明度覆盖图像来轻松比较图像。
由于其组织良好的功能集，您可以轻松配置专用参数。
可以使用“拖放”操作或内置的浏览功能将照片上传到工作环境中。
另外，它提供对存储在计算机中的文件和文件夹的快速访问，因此您可以轻松地选择要查看和处理的图像。
该工具可让您使用以下文件格式打开照片：PNG，JPG，BMP，PPM，ARW，PSD，DNG，TGA，ICO，CRW，MPO等。
此外，您可以放大或缩小，从所选目录转到下一张或上一张图片，按文件名，创建日期，上次修改日期，升序或降序对项目进行排序，并切换到全屏模式更好地专注于您的工作。
您还可以查看在缩略图列表或幻灯片中显示的照片，检查元数据（例如型号，曝光时间，等级，日期），显示或隐藏内置直方图，执行搜索操作以及更改壁纸。
nomacs使您可以将图像旋转到不同角度，调整大小或裁剪照片，查看GPS坐标，使用热键（可以重新分配）以及将编辑的照片打印或保存为JPEG，PNG，TIF，BMP，PPM或其他文件格式。
最后但并非最不重要的一点是，您可以进行文件关联，重命名项目，将当前图像复制到剪贴板，调整亮度，对比度，饱和度，色相，伽玛和曝光度，并使用存储在计算机中的多张图片创建马赛克图像，以及将数据导出到标记图像文件格式（TIFF）。
总而言之，nomacs提供了一组方便的功能，可帮助您查看图像并应用多个编辑选项。
由于其直观的布局，它适合新手和专业人士。
如果要跳过安装步骤，可以下载该程序的可移植版本，可在此处找到。
nomacs是根据GNU通用公共许可证v3许可的，可用于Windows，Linux，FreeBSD，Mac和OS/2。
它是免费的，供私人和商业使用。
如果您要报告任何错误或要求新功能，请使用我们的跟踪器。
nomacs中文设置：Edit–Settings–Grneral中找到Language选项，下拉找到简体中文，重启即可。
当然您也可以直接按Ctrl+Shift+P快捷键来打开设置选项。

HDR(HighDynamicRange,高动态范围)是一种图像后处理技术，是一种表达超过了显示器所能表现的亮度范围的图像映射技术。
HDR技术能够很好地再现现实生活中丰富的亮度级别，产生逼真的效果。
HDR已成为目前游戏应用不可或缺的一部分。
通常，显示器能够显示R、G、B分量在[0,255]之间的像素值。
而256个不同的亮度级别显然不能表示自然界中光线的亮度情况。
比如，太阳的亮度可能是一个白炽灯亮度的几千倍，是一个被白炽灯照亮的桌面的亮度的几十万倍，这远远超出了显示器的亮度表示能力。
如何在有限的亮度范围内显示如此宽广的亮度范围，正是HDR技术所要解决的问题。

考试的相关习题练习，希望能帮到你！四、计算题1．设在某信道上实现传真传输。
每幅图片约有2.55X106个像素，每个像素有12个亮度等级，且各亮度等级是等概率出现的。
设信道输出信噪比S/N为30dB。
试求：（1）若传送一幅图片需时1分钟，则此时信道的带宽应为多少？（2）若在带宽为3.4KHz的信道上传送这种图片，那么传送一幅图片所需的时间是多少？（提示表示每个像素的12个亮度等级所需要的信息量是4bit；
log2x=3.32lgx）

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。

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。