本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

需要自己生成模拟光栅或者拍摄采集调制光栅条纹和参考光栅。

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

一、全国分省、市、县、乡镇行政区划矢量图（专业版shp、小白版ppt）1.专业版空间数据分析最基础的数据为地理地图，而且最好是ArcGIS流行的矢量格式shp地图。
这部分资源包括最新的按照各省份为单位、分省市级、县级、乡镇级矢量地图（shp格式），因为是shp格式，需要专门的软件ArcGIS，搞空间数据分析的可以利用这部分资源。
2.小白版有些人不会用ArcGIS软件，不想学，又想画空间图，那还有一个小白版，PPT格式，可直接在PPT上修改（OS：如果PPT都不会用，那就没办法了）。
二、2019-2021中国区县级行政区划矢量数据三、多个版本的全国乡镇级矢量数据

全国所有行政区划边界数据是涉及到我国行政区域划分的详细地理信息，它包含了从国家层面到地方层面的各级行政边界。
具体来说，这些数据涵盖了从中华人民共和国的国界线，到省、市级行政单位，再到区县级行政单位的边界线。
中华人民共和国的外边界轮廓体现了国家的地理范围和国境线，这是最高级别的行政地理划分。
它不仅表明了一个国家的领土完整，而且对于国防安全、跨境管理等多方面具有极其重要的意义。
省级行政单位的边界数据则细致到了省一级的行政区划。
在中国，省级行政区包括省、自治区、直辖市以及特别行政区，它们各自有着明确的边界，是国家行政管理体系中的重要组成部分。
这些边界数据对于地方治理、资源配置、经济规划等方面都至关重要。
市级行政单位的边界数据进一步细化到了地级市这一层。
地级市是城市行政管理的基础单位，它包括了地级市、自治州、盟等行政类型。
这些边界数据对于城市管理、城乡规划、公共设施建设等方面发挥着不可或缺的作用。
在上述层级的基础上，区县级行政单位的边界数据是本次数据集中的核心内容。
区县级行政区划是地方政府管理的基础单元，具体包括市辖区、县级市、县、自治县等类型。
这些区县边界数据对于精确的地域管理、本地化服务提供、紧急事件处理等具体应用场景提供了基础支撑。
区县级边界数据的详尽程度直接关系到地方政府的行政效率和公共政策的有效实施。
总体而言，全国所有行政区划边界数据-区县级别为我们提供了整个国家行政区域划分的详实资料，涵盖了从国家到地方各个层面的行政边界。
这些数据不仅在政府管理和服务中起着基础性的作用，而且对于学术研究、商业分析、地理信息系统（GIS）开发等多个领域都有广泛的应用价值。
通过这些数据，可以实现对我国行政区划的可视化展示，为决策者提供科学依据，同时也为公众提供了了解和研究我国行政区划的便利条件。
通过对这些行政区划边界数据的深入分析和应用，可以促进政府管理的精细化和精准化，提高公共服务的效率和质量，加强国家治理体系和治理能力现代化。
同时，这些数据还能够作为地理信息系统的基础数据，推动地理信息产业的发展，为相关行业提供技术支持和增值服务。
全国所有行政区划边界数据-区县级别是一份极为重要的地理信息资源，其应用价值和现实意义不言而喻。
这不仅关系到国家治理体系的完善和公共服务的提升，也关系到国家经济和社会的可持续发展。

包含21个二线城市的建筑底面轮廓矢量数据，.shp格式.包含21个二线城市的建筑底面轮廓矢量数据，.shp格式.

包含全国省市轮廓，河流，道路，政府单位，医院，商场，机关单位等等

百度echarts地图目前不提供下载和在线构建了，对于想继续使用echarts地图的人员来说，只能从其他途径来获得。
虽然可以从其他网站上下载，但仅限于省市的地图，没有单独的区县地图，于是本人花了一两天时间写了这个小工具，可以生成任何区县的js地图。
注：1、生成的区县地图中没有乡镇区划，只有区县的轮廓（百度echarts地图本身也只到区县）。
2、也可以生成省级或市级的地图，但也仅仅是这个省或市的轮廓，里面没有下一级区划。
如果想要包括下一级区划，可以研究、改动代码。
3、对于不是只包括一个封闭区域的区划，如上海这种包括岛屿的，生成出来的地图只能显示其中一个封闭区域。
因此小工具不适合这种情况，或需要改动代码。
使用方法：1、用IE浏览器打开index.html，当底部提示“InternetExplorer已限制此网页运行脚本或ActiveX控件”时，点击右侧的按钮让其允许。
2、输入行政区划名和地图引用名，点击“点击生成js”按钮。
3、点击“确认生成的地图”链接，确认是否生成了正确的地图。
4、如生成了正确的地图，目录中map.js文件即为可以使用的地图js文件。

边缘检测和SnakeModel结合的轮廓识别

点阵字库（字模）生成器是一款专用于创建点阵字体的软件工具，尤其适合于需要处理大字体和消除斜线限制的情况。
在本文中，我们将深入探讨点阵字库的基本概念、生成器的功能特点以及它在IT领域的应用。
点阵字库，又称为字模，是计算机显示和打印文字时常用的一种技术。
它将每个字符表示为二维像素阵列，这些像素阵列定义了字符的形状和轮廓。
点阵字库的优势在于它们能够确保在低分辨率或有限像素空间的设备上清晰显示文字，比如早期的计算机显示器、电子表盘、打印机以及现在的嵌入式系统。
传统的点阵字库在处理大字体时可能会遇到斜线限制问题，这是因为大字体的斜线部分在转换为像素点阵时容易失真，导致显示效果不佳。
"点阵字库（字模）生成器4.0"正是针对这一问题进行了优化，去除了大字体斜线限制，使得生成的字模在保持清晰度的同时，线条更加流畅自然，这对于设计高质显示效果的大型标题或标语特别有用。
该工具的操作简便，用户友好。
用户只需输入所需生成的字符集，选择字体样式、大小以及颜色等参数，就能自动生成相应的字模字库。
生成的字模字库可以被广泛应用于各种软件开发中，包括嵌入式系统、游戏开发、移动应用、电子阅读器等，以提供定制化的字体显示效果。
在实际应用中，开发者可以利用这款工具生成特定的点阵字库文件，然后将其集成到自己的应用程序中，从而实现对显示文本的个性化控制。
例如，对于需要在小屏幕设备上显示大字体的应用，使用该工具生成的字库能确保即使在受限的像素空间下，文字依然清晰可读。
此外，它还可以用于创建具有独特视觉风格的图形界面，比如复古风格的游戏或者艺术性的网页设计。
总结来说，"点阵字库（字模）生成器4.0"是一款功能强大的工具，其主要优势在于解决了大字体斜线显示问题，提高了点阵字体的视觉质量。
无论是专业开发者还是业余爱好者，都能通过这个工具轻松创建出满足需求的点阵字库，从而在各种项目中实现个性化的文字显示效果。
通过掌握这款工具的使用，我们可以在低分辨率环境或嵌入式系统开发中实现更高质量的文本渲染，提升用户体验。

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。