图像的点运算(包括图像反色，灰度的线性变换，阀值变换，窗口变换，灰度拉伸，灰度均衡，直方图等)

本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。
本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ann)和支持向量机(svm)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(ocr)和人脸识别两大热点问题。
全书结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。

数字与图像处置matlab课程方案能对于图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）举行掀开、留存、另存、打印、到场等成果操作；
图像格式转换缩放（有才气削减）统计图像大小等图像变更二维离散傅里叶变更二维离散余弦变更图像增强图像直方图点运算中值滤波种种空间域滑腻算法（如部份滑腻滤波法、中值滤波等）频域的种种增强方式：频域滑腻、频域锐化、低通滤波、同态滤波等（起码遴选1种）锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（起码遴选1种）其余滤波（有才气削减）图像规复去噪（遴选一、2种噪声，使用不合去噪方式去噪）图像联系边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）其余

图像的点运算、几何运算、数学形状学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理

《数字图像处理与机器视觉：VisualC++与Matlab实现》作者：张铮，王艳平，薛桂香编著目录······第0章数字图像处理概述1数字图像.2数字图像处理与识别第3章图像的点运算第4章图像的几何变换第5章空间域图像增强第6章频率域图像增强第7章彩色图像处理第8章形状学图像处理第9章图像分割第10章特征提取第11章图像识别初步第12章人工神经网络第13章支持向量机

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。