通过mfc读入bmp图片，然后转化为灰度图片。
并进行与原图片对比，也与知识灰度图片对比效果通过mfc读入bmp图片，然后转化为灰度图片。
并进行与原图片对比，也与知识灰度图片对比效果
并进行与原图片对比，也与知识灰度图片对比效果通过mfc读入bmp图片，然后转化为灰度图片。
并进行与原图片对比，也与知识灰度图片对比效果
2023/7/16 12:09:11
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用LabVIEW制作的图像二值化法度圭表标准图像二值化当然二值图像含有的信息比力少，然则它有一系列短处，譬如图像比力扼要易懂，资源很低以及处置进程中运算速率快，使患上二值图像的使用极其普及，主若是由于二值图像约莫、信息量少，举行处置操作时运算速率快，资源低。
图片二值化是针对于灰度图片的进程上举行的，行将全部灰度图片上的像素点的灰度值配置为0或者255，全部图片惟独黑白两种色调，末了的图片是黑白色的下场[10]。
灰度化能够有255个亮度品级，而二值化惟独两个，0以及255，即黑以及白，配置安妥的中间值（阈值），在整张图片的齐全亮度下,比阈值大的便是255，比阈值小的便是0。
如公式（1）所示。
（1）
图片二值化是针对于灰度图片的进程上举行的，行将全部灰度图片上的像素点的灰度值配置为0或者255，全部图片惟独黑白两种色调，末了的图片是黑白色的下场[10]。
灰度化能够有255个亮度品级，而二值化惟独两个，0以及255，即黑以及白，配置安妥的中间值（阈值），在整张图片的齐全亮度下,比阈值大的便是255，比阈值小的便是0。
如公式（1）所示。
（1）
2023/5/7 13:09:10
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迩来试验名目用到了车牌识另外数据集，在CSDN上下了格式千般的数据集，发现踩了许多若干坑。
收入许多积分后我将好用的数据打包做了汇总，阻滞是你们所需要的。
该数据集搜罗两个文件夹，一是代表熬炼集的车牌字符集，(联系以及标注好的车牌标志（英文+中文）的灰度图片)。
二是，用于作为测试数据的车派司片（玄色车辆车派司片）共183张。
收入许多积分后我将好用的数据打包做了汇总，阻滞是你们所需要的。
该数据集搜罗两个文件夹，一是代表熬炼集的车牌字符集，(联系以及标注好的车牌标志（英文+中文）的灰度图片)。
二是，用于作为测试数据的车派司片（玄色车辆车派司片）共183张。
2023/3/22 0:53:17
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转眼间大学就毕业了，这是我大三学习《数字图像处理》课程时完成的小作业，使用C++MFC完成的数字图像处理软件，由于老师只要求对bmp图片进行处理，所以该图片只是对bmp图片处理。
功能包括：双显示图片，显示图片信息，灰度图片，采样量化图片，直方图显示图片（手动绘制），几何变换和非几何变换（图像均衡化），几何变换，灰度级差值，图像增强（拉普拉斯等各种算子），图像编码压缩，霍夫变换等功能。
由于这只是测试版本，有些功能可能不是最终版本（已丢失），但是上述功能基本实现，rar文件包括源代码和测试的图片。
提示：代码非常基础，而且在显示图片时采用的方法教差，是判断数字。
但是每个功能里面实现的函数非常不错，而且大三完成的很多功能可能有些忘记。
如果想实现jpg等图片，提示用GDI+。
显示效果参见博客：http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/34619941毕业分享的免费资源，仅供大家学习参考，希望对大家有所协助，不喜勿喷——by:Eastmount
功能包括：双显示图片，显示图片信息，灰度图片，采样量化图片，直方图显示图片（手动绘制），几何变换和非几何变换（图像均衡化），几何变换，灰度级差值，图像增强（拉普拉斯等各种算子），图像编码压缩，霍夫变换等功能。
由于这只是测试版本，有些功能可能不是最终版本（已丢失），但是上述功能基本实现，rar文件包括源代码和测试的图片。
提示：代码非常基础，而且在显示图片时采用的方法教差，是判断数字。
但是每个功能里面实现的函数非常不错，而且大三完成的很多功能可能有些忘记。
如果想实现jpg等图片，提示用GDI+。
显示效果参见博客：http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/34619941毕业分享的免费资源，仅供大家学习参考，希望对大家有所协助，不喜勿喷——by:Eastmount
2023/3/19 21:22:32
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FashionMNIST数据集的png格式将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式pngFashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。
它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能，且不需要改动任何的代码。
它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能，且不需要改动任何的代码。
2021/3/18 16:51:04
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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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