本程序用matlab对有污染的指纹进行提取，采用边沿检测。
膨胀腐蚀等方法进行处理。
里面含有源程序和程序说明

本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术，常用的图像格式，以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。
本书共8章，内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例，前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容，同时提供了非常详细的程序代码，第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。
本书提供了丰富的源代码，并提供了详细的注释，为读者的学习提供方便。
第1章图像的基础知识1.1图像的基本概念1.2三基色原理和图像的输入1.3图像的几种常见的格式1.4图像格式转换器实例1.5图像浏览器实例1.6Delphi图像处理中Scanline的用法第2章图像的点运算2.1图像灰度处理2.2图像的灰度直方图2.3图像的二值化2.4图像亮度处理2.5图像对比度处理2.6饱和度调节2.7图像着色2.8图像反色2.9图像曝光2.10Gamma校正2.11迷人的万花筒2.12位图的反走样2.13位图的与、或操作2.14创建大型位图以及统计位图颜色2.15位图的噪声调节第3章图像的几何变换3.1图像的平移3.2图像的缩放3.3图像的旋转3.4图像的镜像3.5图像扭曲3.6图像的波浪效果3.7远视图3.8裁剪和合并第4章图像的颜色系统4.1颜色的基本概念4.2颜色空间简介4.3颜色空间的转换4.4亮度/饱和度调整4.5通道与模式4.6RGB颜色调整4.7特殊色彩的实现4.8颜色量化与减色4.9颜色混合第5章图像的增强5.1图像增强概述5.2灰度线性变换5.3灰度非线性变换5.4灰度直方图拉伸5.5图像锐化与图像平滑5.6伪彩色增强5.7中值滤波第6章图像代数与图像分割6.1图像的腐蚀6.2图像的膨胀6.3图像的结构开和结构闭6.4图像的细化6.5图像的边缘检测6.6图像的Hough变换6.7图像的轮廓提取6.8图像的识别和模板匹配第7章图像的特效处理7.1图像的滑入和卷帘显示效果7.2图像的淡入淡出效果7.3扩散效果7.4百叶窗效果和马赛克效果7.5交错效果7.6浮雕效果7.7图像的中心渐出和渐入效果7.8图像的雨滴效果和积木效果第8章综合实例8.1利用Delphi实现桌面变换8.2图片文件的加密解密8.3自定义光标的实现8.4基于Delphi的图像漫游8.5用Delphi实现屏幕图像捕捉8.6图片存取到流以及从流中复原8.7Delphi图像处理在纺织检测中的应用8.8Photoshop中流动蚂蚁线的实现8.9用Delphi读取JPEG文件的缩览图8.10Delphi数据压缩/解压缩处理8.11特大位图的快速显示8.12Photoshop中的喷枪实现8.13颜色填充8.14位图与组件8.15颜色拾取器8.16位图的打印8.17Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别8.18位图文件信息写到文本文件以及恢复8.19放大镜8.20调色板创建及应用8.21图像的局域网传输8.22图像纵横比率最佳调节8.23JPEG格式图片错误信息显示8.24JPG图片存取到数据库8.25基于小波变换的JPEG2000压缩实现8.26傅里叶变换

opencv无敌自学第九天膨胀和腐蚀.rtf

Word文档（Matlab程序代码及其处理效果）和Matlab程序处理图片，设计Matlab常用的形态学操作，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、击中击不中变换等。
详见博文：http://blog.csdn.net/fightingforcv/article/details/45390233

用C语言实现数字图像处理中的多种操作：如实现图像的灰度变换，图像的中值滤波，线性变换，缩放，平移，旋转，灰度直方图，开运算，闭运算，，膨胀/腐蚀元素的设定等等功能。

基于FPGA的图像识别常用算法的设计，Sobel边缘检测，肤色识别算法，腐蚀膨胀算法，中值滤波算法，均值滤波

matlab中通过腐蚀与膨胀提取物体边缘，可直接下载使用。

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

内容分为基础篇、中级篇和高级篇，具体包含的主要内容有：1．图像文件的格式；
2．图像编程的基础-操作调色板；
3．图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等；
4．利用图像来美化界面；
5．图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作；
6．图像显示的各种特技效果；
7．图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等、图像的伪彩色、彩色图像转换为黑白图像、物体边缘的搜索等等；
8．二值图像的处理：腐蚀、膨胀、细化、距离变换等；
9．图像分析：直线、圆、特定物体的识别；
10．JEPG、GIF、PCX等格式文件相关操作；
11．图像文件格式的转换；
12．图像的常用变换：付利叶变换、DCT变换、沃尔什变换等；

本代码由MATLAB语言编写，通过形态学方法，即腐蚀和膨胀进行图像内部的噪声处理，实现去噪效果，内附有处理过程和处理结果

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。