本资源以matlab作为开发工具，采用形态学和matlab自带的分割函数，实现对图片中字符的分割和本地存储，同时将分割出的所有字符进行显示，实验效果特别好。
自带测试图片，方便调试学习。
自带测试图片，方便调试学习。
2025/7/5 0:13:14
16KB
1
本程序集成了非常全的数字图像处理功能，功能模块包含图像增强，图像拉伸，几何变换，形态学运算，边缘检测，图像复原，小波变换，图像编码，图像匹配，以及特效显示等等。
程序使用VC++编写，包含了源代码。
程序使用VC++编写，包含了源代码。
2025/6/26 7:34:38
744KB
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《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。
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。
2025/6/23 10:03:04
122.4MB
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图像找茬游戏是时下非常流行的游戏之一，人眼通过对比找出图像中差异较大的位置是一件较为有难度的事情，但是对于计算机来说精确找出图像差异却是一件简单的事情。
本文利用图像之间的灰度差和色彩差寻找图像之间的差异，在图像做差的结果上进行阈值分割形成二值图像，对于二值图像采用形态学处理，首先使用膨胀腐蚀运算去除噪声和填补二值团块，然后利用连通域分析算法对图像中差异较大的位置进行精确的定位。
最后通过多组实验进行算法参数调节，实验证明本文提出的图像找茬算法能有效的定位图像之间的差异。
本文利用图像之间的灰度差和色彩差寻找图像之间的差异，在图像做差的结果上进行阈值分割形成二值图像，对于二值图像采用形态学处理，首先使用膨胀腐蚀运算去除噪声和填补二值团块，然后利用连通域分析算法对图像中差异较大的位置进行精确的定位。
最后通过多组实验进行算法参数调节，实验证明本文提出的图像找茬算法能有效的定位图像之间的差异。
2025/6/14 13:51:24
14.45MB
1
一般来说，如果不是不可能完全描述多孔介质的微观结构是非常困难的，因为它具有复杂和随机性。
人们只能获得一些基于统计的平均信息，如平均孔隙度或更好的孔径分布。
如果需要对多孔结构的全部细节进行更为严格的处理，则必须解决此问题。
事实上，更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质的形态，包括几何性质（如颗粒或孔形状）以及体积和拓扑性质（如孔迂曲度和互连性）。
已经报道了几次这样的尝试。
重建过程是一种流行的方法再现多孔结构[。
然而，确定相关函数非常复杂。
随机当其他微观结构细节存在时，障碍物的位置是构建人造多孔介质最简单的位置可以忽略。
为了调整孔隙大小和连通性，Coveney等人提出了一种孔隙增长随时间模型。
通过从进一步与集群增长理论有关，我们建议本文是一个更全面的方法，其中四个参数被确定用于控制内部多孔颗粒介质结构，从而形成一个称为四重结构生成集（QSGS）的集合。
这一套使我们能够生成多孔形态学特征，为许多真正的多孔介质的形成进程作出贡献。
人们只能获得一些基于统计的平均信息，如平均孔隙度或更好的孔径分布。
如果需要对多孔结构的全部细节进行更为严格的处理，则必须解决此问题。
事实上，更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质的形态，包括几何性质（如颗粒或孔形状）以及体积和拓扑性质（如孔迂曲度和互连性）。
已经报道了几次这样的尝试。
重建过程是一种流行的方法再现多孔结构[。
然而，确定相关函数非常复杂。
随机当其他微观结构细节存在时，障碍物的位置是构建人造多孔介质最简单的位置可以忽略。
为了调整孔隙大小和连通性，Coveney等人提出了一种孔隙增长随时间模型。
通过从进一步与集群增长理论有关，我们建议本文是一个更全面的方法，其中四个参数被确定用于控制内部多孔颗粒介质结构，从而形成一个称为四重结构生成集（QSGS）的集合。
这一套使我们能够生成多孔形态学特征，为许多真正的多孔介质的形成进程作出贡献。
2025/5/30 12:29:12
3KB
1
对获取到的车牌图像用MATLAB进行预处理（包括灰度化处理，二值化处理，中值滤波等）边缘化处理、形态学处理来确定车牌的位置。
2025/5/21 13:09:43
5.94MB
1
该课题为基于颜色的MATLAB设计。
根据RGB不同分量，可以定位不同颜色，再结合形态学知识，可以精准去除干扰区域，如去除大于某阈值或者小于某阈值的面积，实现精准定位和计数。
可以应用改造于路锥识别，交通标志，红绿灯，安全帽，不同颜色的餐盘等课题中，触类旁通，举一反三，是一个很好地课题。
带有GUI可视化界面。
根据RGB不同分量，可以定位不同颜色，再结合形态学知识，可以精准去除干扰区域，如去除大于某阈值或者小于某阈值的面积，实现精准定位和计数。
可以应用改造于路锥识别，交通标志，红绿灯，安全帽，不同颜色的餐盘等课题中，触类旁通，举一反三，是一个很好地课题。
带有GUI可视化界面。
2025/5/2 18:14:09
951KB
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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
2025/4/28 10:16:08
7.98MB
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国家医保版ICD编码ICD9-CM3医保版数据.xlsxICD-9国临版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-9团标版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-10国标版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-10国临版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-10医保版数据（肿瘤形态学）.xlsxICD-10医保版数据.xlsx
2025/4/11 3:32:54
4.48MB
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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。
2024-04-09 15:03
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