yolov3是优秀的目标检测算法，笔者曾用yolov3完成《数字图像处理》的课程设计，课程设计是大型交通标志牌的检测，使用yolov3模型能够获得很好的效果，文件包括yolov3的论文、笔者录制的视频目标检测结果
2024/9/9 20:32:43
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基于FPGA的数字图像处理原理及应用__牟新刚提供大量关于如何利用FPGA实现图像处理算法的实例及源代码
2024/9/6 19:37:55
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静脉识别，生物识别的一种。
静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。
静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。
静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
2024/9/3 5:18:33
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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；
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；
2024/8/28 4:32:44
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数字图像处理是计算机科学专业的一门基础学科，而其中人脸识别及分割又是其中最为经典不可缺失的一部分。
本文采用MATLAB-VISION包中强大的图像识别功能，对目标图像进行人脸识别。
VISION中的级联分类器具有识别人脸，嘴巴，鼻子，左右眼等功能。
并且准确度高，能在较为复杂的环境下识别出目标。
本文采用MATLAB-VISION包中强大的图像识别功能，对目标图像进行人脸识别。
VISION中的级联分类器具有识别人脸，嘴巴，鼻子，左右眼等功能。
并且准确度高，能在较为复杂的环境下识别出目标。
2024/8/24 22:06:16
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针对遥感数字图像处理的三大内容（质量改善、特征提取与选择、信息提取）及其处理流程，本书分三部分（遥感数字图像处理基础、遥感数字图像质量改善、遥感数字图像特征选择与信息提取）由浅入深系统地介绍了遥感数字图像处理的原理与方法，其中不仅包括常用的经典方法，也包括近几年新提出的方法。
本书特别强调从图像含义的角度来理解遥感数字图像处理各种算法的物理意义，因此本书尽量避免数学公式的罗列与推导，而是借助生活中一些通俗易懂的案例来引导读者理解各种算法。
本书特别强调从图像含义的角度来理解遥感数字图像处理各种算法的物理意义，因此本书尽量避免数学公式的罗列与推导，而是借助生活中一些通俗易懂的案例来引导读者理解各种算法。
2024/8/23 3:08:54
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数字图像处理的期末作业，matlabgui实现，对指纹图像进行特征点的抽取与编辑。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。
2024/8/22 12:45:44
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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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