OPENCVANN(类神经网路)手写数字辨识(opencv249_ann_digital_number)资料来源:https://blog.csdn.net/cherrywish/article/details/78761411https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51385861opencv249_ann_digital_number01-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10opencv249_ann_digital_number02-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10一亿次或10万分之一的误差为中止条件

自己写的matlab实现的resize函数，调用方法为MyResize(I,scale,method),其中I为图像读入矩阵，scale为放大或缩小的系数，method支持nearest和bilinear两种方式。
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修改后，输入图像可以是任何大小要求jpg格式，如果不是要修改resize文件，需要基于keras（这个很好装的），图像放入指定文件，然后运行就可以了，输出在test里面，输出图像改为输出血管结果图像，且只能应用于测试，亲测对一般眼底图像数据库分割效果都很好。
有问题或不能运行戳我。

privatevoidbutton1_Click(objectsender,System.EventArgse) {//保存为EXCEL文件 if(this.listView1.Items.Count0) { MyRange=MyWorkSheet.get_Range("A2",Missing.Value); object[,]MyData=newObject[this.listView1.Items.Count,3]; foreach(ListViewItemlviinthis.listView1.Items) { MyData[lvi.Index,0]=lvi.Text; MyData[lvi.Index,1]=lvi.SubItems[1].Text; MyData[lvi.Index,2]=lvi.SubItems[2].Text; } MyRange=MyRange.get_Resize(this.listView1.Items.Count,3); MyRange.Value2=MyData; MyRange.EntireColumn.AutoFit(); } MyExcel=null; } catch(ExceptionErr) { MessageBox.Show("调用EXCEL程序时出现错误！"+Err.Message,"信息提示",MessageBoxButtons.OK,MessageBoxIcon.Information); } }

本文通过代码给大家介绍了Vue-drag-resize拖拽缩放插件使用简单示例,代码简单易懂，非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Matlab实现nearest+bilinear+bicubic插值resize图片代码仅供参考、交流

LFW-a数据集子集mat文件，曾经做cropped处理切割人脸部分，并且resize成了30x15的大小。
只包含样本个数大于等于20的类别。
fea为样本矩阵，每行一个样本,gnd为类别标签。

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。