《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
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《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

《MATLAB图像处理实例详解》对图像处理的基础概念做了必要交代，重点给出了MATLAB在图像处理各个环节中的实现方法，在讲解各个知识点时列举了丰富的实例，使得《MATLAB图像处理实例详解》应用性很强。
书中的实例程序完整，在基于MATLAB编程的图像处理应用和开发中有很高的实用价值。
《MATLAB图像处理实例详解》附带1张光盘，收录了《MATLAB图像处理实例详解》重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。
这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习《MATLAB图像处理实例详解》内容。
《MATLAB图像处理实例详解》共15章，分为3篇。
第1篇为MATLAB及图像基础，涵盖的内容有图像基础、MATLAB基础和MATLAB数字图像处理基础；
第2篇为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖的内容有数字图像的运算、数字图像增强技术、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和彩色图像处理；
第3篇为基于MATLAB的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形态学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和MATLAB图像处理综合实例。

医学图像分割配准（ITK初步分册1、2），欢迎下载，交流

用FCM算法实现图像分割(图像源可以是灰度、索引和RGB图像

本文基于改进型粒子群算法的多重阈值图像分割方法研究

本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。
代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。
代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。
代码比较容易理解，希望大家能够enjoyit。

matlab模糊聚类算法进行图像分割的源程序，适合进行图像分割的学者

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

平均结构相似性[113]MSSIM(MeanStructuralSIMilarity)表明图像分割结果与参考图像的平均局部结构相似性，其取值也在0到1之间，取值越大表明分割质量越好，当MSSIM=1时，对应图像分割结果与参考图像完全相同。

主要功能是：打开图像彩色变灰阶邻域平均选择阈值腐蚀图像缩小启动摄像头恢复图像图像反相Gauss滤波自适应阈值法膨胀径向梯度打开AVI文件关闭当前窗口垂直镜像中值滤波全局阈值法开运算Canny算法视频解冻保存当前位图水平镜像Sobel算法外接矩形闭运算种子填充视频冻结最近文件180度旋转Laplace算法最小面积矩形形态学梯度金字塔图像分割多图像平均恢复原始图像30度旋转点集凸包顶帽变换椭圆曲线拟合关闭视频当前画面存盘亮度变换区域凸包波谷检测Snake原理选择分辨率退出图像直方图轮廓跟踪分水岭原理动态边缘检测直方图均衡化距离变换角点检测L_K光流跟踪

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。