通过直方图比较两个图像相似度原理及OpenCV实现（C#）
需要注意的是直方图比较图像的相似度时，在计算上未考虑像素的空间位置，如下图，当图像旋转时，计算结果仍然不变；同理在某些极端情况下，有可能两个图像直方图完全一致，但是两个图像完全不相似的情况，因此直方图比较图像相似度仅适合环境和特征物体种类固定的图像比对。如上图测试结果，使用相关性比较方法，相似的图像计算值接近1，不相似的图像计算值接近0。由公式可知相关性比较计算结果越接近1，两个图像越相似。由公式可知，卡方计算结果越接近0，两个图像越相似。由公式知，计算结果越接近0，两个图像越相似。_c# 图片相似度比较
OpenCV matchTemplate 模板匹配原理及代码实现（C#）
该方法在进行相关匹配前，先对模板和识别区域的矩阵进行了预处理：用矩阵减去矩阵均值，这种方法解决了模板图像和识别图像亮度差异造成的影响。由计算结果逻辑可知，计算结果越大，匹配结果越好。该方法会因为图像的全局亮度改变导致计算结果改变，例如图像变亮，每个像素的灰度值都会增大，这会导致计算结果变大；T为模板图像，I为匹配图像；在匹配图像的（x,y）位置，向右x’，向下y’ 框定识别区域，计算相关性。图像完全匹配时，计算结果为0；模板与匹配图像相乘，计算结果越大，匹配结果越好；完全匹配为1，完全不匹配为-1。_c# opencv 模板匹配
Opencv凸包查找-ConvexHull（C#）
clockwise: 表示凸包的方向，true顺时针或者false逆时针。包含点集合S中所有点的最小凸多边形称为凸包。points: 查找到的轮廓。返回结果: 查找到的凸包。_c# convexhull
OpenCV在轮廓周围拟合最小矩形或多边形（C#）
一般视图像质量，对图像可先进行模糊处理（均值模糊），二值化后，提取图像边缘，再提取图像轮廓（一般只提取外轮廓），最后调用相关API提取图像集合特征。epsilon：主要表示输出的精度，就是另个轮廓点之间最大距离数；closed：表示输出的多边形是否封闭，true：封闭。本案例在.NET使用的OpenCV库为。curve：轮廓点集合；_approxpolydp c#
OpenCV CornerHarris角点检测(C#)
用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。绘制角点思路：遍历CornerHarris输出矩阵的像素值，设置阈值，大于阈值的像素位置即可以认为是角点。2.dst：存储角点结果图像，它的格式是CV_32FC1，图像大小和原图大小一致。3.blockSize：扫描窗口的大小，ps：此值越大检测到的结果越多。1.src：必须是单通道8位或者32位浮点图像。
OpenCV分水岭算法实现图像分割(给大豆上色) C#
分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
YOLO V5 训练自定义数据集
一. 环境搭建VSCode 克隆仓库需要安装Git搭建Yolo5环境项目下requirements.txt文件中为Yolo环境所依赖的外部库可通过pip单独安装，也可CMD运行requirements.txt批量安装。_vott标注好的数据集去哪里训练
.NET6 独立模式部署应用程序（无需客户机安装指定版本.NET运行时）
下图是采用独立模式+生成单个文件选项部署和常规模式部署，生成的项目文件结构对比，可以看到独立模式部署生成项目大概会大了200多M，则多的应该就是.NET的运行时，虽然发布的项目文件大了200M，但是无需客户机安装指定版本.NET运行时，这对开发体验和用户体验都是极大的改善，下图对于.NET开发人员一定不陌生，尤其时CS架构，客户电脑要运行基于.NET开发的程序，无论是使用C#，还是VB.NET、F#，发布后的程序的运行环境都需要有相应版本的.NET的运行时，否则应用程序将无法正常运行。_iis10 .net6独立发布
Matlab中绘制流程图
在Matlab中，我们可以使用绘图函数和控制语句来创建流程图。流程图是一种用于描述算法、过程或系统的图形化工具，它使用不同形状的框和箭头表示操作和数据流。你可以根据自己的需求修改上述代码，添加更多的框和箭头，以创建更复杂的流程图。希望这个例子能帮助你在Matlab中绘制流程图。函数绘制了连接框的箭头，表示数据流的方向。我们还设置了坐标轴范围、添加了标题，并隐藏了坐标轴刻度，以便获得更清晰的流程图。函数创建了表示流程图中不同操作的矩形框。在上述代码中，我们首先创建了一个新的图形窗口。
基于改进的飞蛾扑火算法的最小乘支持向量机（LS-SVM）预测
最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。本文将介绍基于改进的飞蛾扑火算法的LS-SVM预测，并提供相应的MATLAB源代码。作为飞蛾扑火算法的适应度函数，并使用改进的飞蛾扑火算法来搜索最优的LS-SVM参数。然后，我们使用优化得到的参数训练LS-SVM模型，并进行预测和评估。接下来，我们将介绍如何改进飞蛾扑火算法来优化LS-SVM模型的训练过程。工具包来实现LS-SVM模型的训练和预测。
基于Matlab的双门限法对语音信号进行判别
当信号超过上门限时，被判定为有语音活动（Speech Active），当信号低于下门限时，被判定为无语音活动（Speech Inactive）。通过对语音信号进行阈值判别，我们可以实现语音活动的检测和分割。然后，我们对每一帧进行能量计算，并根据能量与门限的比较判断语音活动。双门限法是一种常用的语音信号处理方法，用于对语音信号进行判别和分析。通过以上的Matlab代码，我们可以实现基于双门限法的语音信号判别。你可以根据自己的需求进行参数的调整，并使用不同的语音信号进行实验和分析。
Matlab绘制中国地图
幸运的是，Matlab提供了一些内置的地理数据集，其中包括中国地图数据。中国地图是一幅常见且有用的地理信息图，可以用于各种目的，例如教育、研究和数据可视化。在Matlab中，我们可以使用一些工具和技术来绘制中国地图并进行自定义。我们设置边界的填充颜色为浅灰色（[0.9 0.9 0.9]），边界线的颜色为黑色。如果你需要进一步的地图定制和数据可视化，Matlab提供了丰富的功能和工具，可以满足你的需求。然后，我们关闭坐标轴的显示，以便更好地呈现地图。函数为地图添加标题，这里我们将标题设置为"中国地图"。
形态学方法在扑克牌识别中的应用
综上所述，基于MATLAB的形态学扑克牌识别方法主要包括图像预处理、扑克牌区域提取和扑克牌特征提取与识别。当然，扑克牌识别是一个复杂的任务，还可以结合其他图像处理和机器学习方法进行进一步改进和优化。其中，形态学方法是一种常用的图像处理技术，可用于提取和识别扑克牌的特征。本文介绍了基于MATLAB的形态学扑克牌识别方法，并提供相应的源代码。以上代码通过计算扑克牌区域的色调通道直方图，并根据直方图的均值判断扑克牌的颜色类别，包括红桃、黑桃、方块和梅花。希望本文对您理解形态学方法在扑克牌识别中的应用有所帮助。
计数器的各种写法（Matlab）
在这个例子中，我们定义了一个递归函数recursion_counter，该函数将一个整数n作为输入，递归地调用自身n次，并在每次递归时将计数器count加1。计数器是在编程中常用的一个工具，用于记录、计算和跟踪某个事件的次数。下面将介绍几种常见的计数器写法，并附上相应的源代码。在每次循环中，计数器count会自增1，最后通过disp函数输出循环执行的次数。在这个例子中，我们使用一个for循环来迭代n次，并在循环体内执行一些操作。每次循环都会将计数器count加1，最后通过disp函数输出循环执行的次数。
基于Matlab模拟Swerling型目标检测概率随信噪比变化的曲线
接下来，通过循环遍历不同的信噪比值，我们模拟了Swerling型目标检测的过程。然后，我们使用预先设定的阈值对接收信号进行目标检测，计算出误报次数和检测次数，并通过除以样本数量得到目标检测概率。根据Swerling模型，当信噪比较高时，目标的回波信号与噪声相比较容易被检测到，因此目标检测概率较高；在雷达系统中，目标检测是一个重要的任务，它涉及到在复杂的噪声环境下，准确地识别和定位目标。在本文中，我们将使用Matlab来模拟Swerling型目标检测概率随信噪比变化的曲线，并提供相应的源代码。
基于PM模型的图像降噪算法及MATLAB代码实现
图像降噪是数字图像处理中的一个重要任务，旨在减少图像中的噪声并提高图像质量。PM（PatchMatch）模型是一种有效的图像降噪方法，它基于局部图像块的相似性来恢复清晰的图像。本文将介绍基于PM模型的图像降噪算法原理，并提供MATLAB代码实现。首先，将待降噪的图像分割为大小相等的图像块。然后，随机选择一些图像块作为参考块，并随机选择一些图像块作为搜索块。对于每个参考块，通过搜索相似的图像块来更新其位置。通常情况下，选择具有较低噪声的图像块作为更新后的块。根据更新后的图像块，重建降噪后的图像。
Qt中的进程间通信与Matlab
在上面的示例中，Sender脚本打开一个名为/my_queue的消息队列，并使用mq_send函数向队列发送数据。在Qt和Matlab中，都提供了各自的方式来实现进程间通信。本文将介绍如何在Qt和Matlab中进行进程间通信，并提供相应的源代码示例。在上面的示例中，Sender类发送一个名为dataReady的信号，并传递一个QString类型的数据。信号与槽是Qt中一种强大的事件通信机制，可以实现对象之间的松耦合通信。以上是关于Qt和Matlab中进程间通信的简要介绍和示例代码，希望能对你有所帮助。
遗传算法优化风电场调度问题
本文将介绍如何使用改进的遗传算法来解决风电场的优化调度问题，并提供相应的MATLAB源代码。本文将介绍如何使用改进的遗传算法来解决风电场的优化调度问题，并提供相应的MATLAB源代码。风电场的优化调度问题旨在确定每个风力发电机的最佳发电功率，以最大化整个风电场的发电量，并满足一系列的约束条件。风电场的优化调度问题旨在确定每个风力发电机的最佳发电功率，以最大化整个风电场的发电量，并满足一系列的约束条件。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于演示如何使用改进的遗传算法来解决风电场的优化调度问题。
基于Frost滤波器的图像去噪及MATLAB代码实现
图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，它的目标是降低图像中的噪声并保留图像的细节。它利用每个像素周围邻域内的像素值进行计算，通过对邻域内像素的统计特性进行建模来估计噪声的强度，并对图像进行滤波。通过使用基于Frost滤波器的图像去噪算法，我们可以有效地降低图像中的噪声，并保留图像的细节。为了使用上述代码，你需要将待去噪的图像作为输入，并选择适当的滑动窗口大小和噪声强度参数。然后，我们遍历图像的每个像素，并在每个像素周围的滑动窗口内进行处理。首先，我们定义了滑动窗口的大小，并计算出滑动窗口的半径。
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