灰度图像动态阈值全局动态阈值法：大津法OSTU/OTSU封装完整，移植方便优化后的（优化前运行需要10ms，优化后需要1ms）适合智能车图像处理
2025/9/2 1:21:26
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两种阈值分割算法，一种是ostu算法，另一种算法，对ostu算法进行改进，可以对双峰值图像分割，效果有很大改善
2025/7/16 13:19:37
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Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为：1)先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量2)归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点3)i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代4)通过归一化的直方图，统计0~i灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素)所占整幅图像的比例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；
统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素)所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；
5)计算前景像素和背景像素的方差g=w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)6)i++；
转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素)所占整幅图像的比例w1，并统计背景像素的平均灰度u1；
5)计算前景像素和背景像素的方差g=w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)6)i++；
转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最大g相应的i值作为图像的全局阈值
2025/4/13 20:54:49
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1.1要提高图像处理水平，需要从哪些方面努力？2.1编程实现：分别用最近邻插值、双线性插值和双三次插值等方法把一幅图像面积放大9倍，并对放大效果进行比较。
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法（习题2.13），并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法，并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强，使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案，并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案，并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别（包括增强、分割、特征提取和识别）。
7.2编程实现桃子图像识别，要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
（包括增强、分割、特征提取和识别）
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法（习题2.13），并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法，并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强，使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案，并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案，并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别（包括增强、分割、特征提取和识别）。
7.2编程实现桃子图像识别，要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
（包括增强、分割、特征提取和识别）
2024/4/11 4:39:24
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大津法及最优迭代求分割阈值（opencv2），采用了该文献中的代码思想并作了修改。
大津法OSTU：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032迭代的最优阈值选择：http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974，这篇文中附的代码有问题，做了修改。
大津法OSTU：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032迭代的最优阈值选择：http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974，这篇文中附的代码有问题，做了修改。
2024/1/31 1:29:30
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主要使用了OpenCV的视频采集,图像色域转换,颜色通道分割,高斯滤波,OSTU自动阈值,凸点检测,边缘检测,余弦定理计算手势等功能，实现手势识别与控制
2024/1/31 0:20:41
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自己编写的多种去噪方式比力，首要针对于椒盐噪声做示例，实现为了一种高水平论文中的去噪方式，行使ostu算法探究阈值，基于阈值联系举行降噪
2023/3/23 4:25:42
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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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