适用于matlab读取.nii格式的文件脑部MR图像处理。
NIfTI这个Matlab程序可以读取显示、保存、制作核磁共振图像。
具体如下：＞＞[hdr,filetype,fileprefix,machine]=load_nii_hdr('output.hdr');＞＞[img,hdr]=load_nii_img(hdr,filetype,fileprefix,machine);＞＞save_nii(nii,filename,[old_RGB]);

本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。

智能小车循迹走8字是一项常见的机器人竞赛项目，它要求小车能够在设定的路径上自动行驶，形成“8”字形的轨迹。
这个过程涉及到了单片机控制、传感器技术、电机驱动以及算法设计等多个方面的知识。
下面将对这些知识点进行详细说明。
1.**单片机基础**：单片机是整个智能小车的核心，负责接收传感器信号、处理数据并控制电机运转。
这里使用的单片机可能是Arduino、STM32等常见开发平台，它们具有低功耗、高性能的特点，适合于实时控制系统。
2.**传感器技术**：智能小车通常使用颜色传感器或红外线传感器来检测路径。
颜色传感器通过识别赛道的颜色差异来确定行驶方向，红外线传感器则通过检测前方障碍物的距离辅助定位。
在“8”字走法中，传感器需要能够准确识别赛道边界，以确保小车不会偏离路线。
3.**电机驱动**：小车通常采用直流电机或者步进电机，通过电机驱动电路来控制电机的速度和方向。
电机控制器（如L298N）连接单片机，根据指令调整电机的转速和转向，使得小车能够按照预设路径行进。
4.**PID控制算法**：为了使小车能稳定跟踪路径，通常会采用PID（比例-积分-微分）控制算法。
PID算法可以实时调整电机的输出，以减小小车实际位置与目标位置的偏差，实现精准的路径跟随。
5.**轨迹识别与路径规划**：在“8”字走法中，需要预先定义好小车的行驶轨迹，这可能涉及到图像处理技术，通过对赛道的数字化表示，转化为小车可以理解和执行的指令序列。
6.**编程与调试**：编写程序实现上述功能是关键步骤。
代码需要包含初始化设置、传感器读取、PID计算、电机控制等模块。
同时，通过串口通信或LCD屏幕显示状态信息，以便于调试和优化。
7.**硬件组装与调参**：除了软件部分，硬件的组装和参数调整也至关重要。
包括传感器的安装位置、电机的扭矩和速度设置、小车的整体重量分配等，都会影响到小车的行走性能。
总结来说，智能小车循迹走8字是一个综合性的项目，它融合了单片机控制、传感器技术、电机驱动、控制算法、路径规划以及硬件设计等多个领域知识。
通过这样的实践项目，可以提升动手能力和解决问题的能力，对于学习和掌握嵌入式系统开发有着重要的意义。

基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝特征测量和分析，很好的裂缝检测算法

这是一篇很好的基于MATLAB的图像处理的课程设计的论文，很适合基础不高的朋友，每个过程讲解的都很详细，而且后面配有整个设计完整的代码，我就是参照这篇论文写出自己的，感觉很有价值，希望对有需要的朋友有所帮助。

有段时间需要做图像复原的研究，就用了平时用的比较多的MATLAB平台。
利用的是MATLAB的工具箱，但各个参数的设置我都研究了一段时间，也参考了萨冈雷斯的关于图像处理的著作。
程序前半部分不含噪声用了四种滤波法，后半部分加入了噪声干扰，也做了一些简单的分析。
希望对有需要的朋友有所帮助。

盖茨比你好入门注意：此入门程序使用。
:high_voltage:产品特点带有Emotion的CSS-JS：-TypeScript：故事书：React-Helmet：夏普图像处理库：站点地图：Robots.txt：Plop文件生成器：:rocket:先决条件节点版本管理器安装来管理其Node版本：curl-o-https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.33.1/install.sh|bash在项目中，安装并使用当前版本的Node：#Installsthenodeversionspecifiedin

人脸目标检测的matlab实现，基于图像处理的算法，没有用到深度学习。
机器视觉基础、机器视觉之人脸目标检测

现代数字图像处理技术提高及应用案例详解(Matlab版)----源码.rar现代数字图像处理技术提高及应用案例详解(Matlab版)----源码.rar

（1）读入米粒图片(rice.png)；
（2）对图像实现压缩和解压缩（方法自选）；
（3）对步骤（2）中解压的原图像，加入高斯噪声，其中；
（4）滤波去噪（方法自选）；
（5）对步骤（4）中去噪的图像，用开、闭运算，二值化和贴标签等方法，自动统计米粒的数量。

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。