针对传统混沌雷达对多目标测距困难的问题,提出了一种建立在解析解系统上的混沌雷达多目标测距方法。该方法使用解析解混沌系统中的连续信号作为雷达发射信号,并把解析解混沌系统中的二值离散序列经移位寄存器保存在雷达接收端,通过保存的二值离散序列能够准确重构雷达发射信号模板。使用该模板和回波信号进行匹配滤波,通过匹配滤波输出信号的峰值得到待测目标的距离。该方法能够在-10 d B信噪比条件下实现多目标测距,且雷达接收端因为只需保存二值离散信号所以需要的存储空间小,实现过程成本低廉。仿真实验验证了提出方法的有效性。

使用MATLAB实现的图像二值化处理算法，有Otsu全局二值化算法，kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法，niblack局部二值化算法。

TensorFlow XNOR-net 到目前为止，该存储库包含3个自定义tensorflow运算符，并提供python接口以将其集成到tensorflow模型中。 请按照“设置”部分中的步骤进行操作，以确保可以使用这些步骤。 希望它不会使您发疯。 设置 首先，您需要与运营商建立共享库。 转到operators目录，然后按照README文件中的步骤进行operators 。 为确保一切正常，请运行： python3 run_tests.py --all 这将执行所有测试。 要查看测试选项，请运行： python3 run_tests.py -h 基准测试 基准测试是在NVIDIA GeForce 940MX，2GB GPU上执行的。 已实现的XGEMM与tf.matmul运算符进行了比较。 XGEMM是真正的GEMM（可以乘以任何矩阵，而不仅仅是512的倍数...）。 通过4k输

图像二值化的代码，可直接运行，无需修改。使用大津法Otsu对图像进行二值化。可设置输出图像为1位图像

资源包含文件：课程报告word+源码 利用图像区域中黑色象素的个数对秘密信息进行编码。 把一个二值图像分成 L(m) 个矩形图像区域 Bi ，如果其中黑色象素的个数大于一半，则表示嵌入 0 ；如果白色象素的个数大于一半，则表示嵌入 1 。 当需要嵌入的比特与所选区域的黑白象素的比例不一致时，为了达到希望的象素关系，则需要修改一些象素的颜色。 修改应遵循一定的规则，原则是不引起感观察觉。 修改应在黑白区域的边缘进行 。 判断每一个图像块黑色象素的百分比，如果大于 R1 + 3λ ，或者小于 R0 - 3λ ，则跳过这样的无效块。 如果在 [R1 , R1 + λ] 或者 [R0 - λ , R0] 的范围内，则正确提取出秘密信息 0 或 1 。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125008614

写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个

matlab图形图像二值化代码 PandaHeadMemeGenerator 描述 使用 MATLAB 实现从您自己的面部照片中自动生成熊猫头表情包。 特征 旋转照片直到可以识别出人脸。 人脸识别后分别识别眼睛、鼻子和嘴巴。 显示每一步的所有识别结果，让您选择正确的。 如果面部对称轴不垂直，计算其角度并稍微旋转照片以提高面部识别的准确性。 为了获得面部表情的最佳二值化，可以手动调整参数。 灰色风格，4级灰度（像素风格）或二值化风格（黑白）可以通过使用可选参数“模式”（见用法）来选择。 最多可以在 PandaHead 下方添加两行文字，使其成为最终的表情包。 要求 用法 函数 PandaHeadGenerator.m input_image：将生成模因的面部照片的文件名及其关联路径。 它将由“ imread ”加载，因此支持常见的图片格式。 例如，“ E:\folder_one\kid.jpg ”。 此外，高分辨率图片是首选。 input_template：熊猫头模板的文件名及其关联路径。 它可以在这里下载： output_image：生成的 PandaHead 模因的文件名。 其文件扩

为了提取手掌静脉图像的纹理特征, 并有效提高其识别率, 在联合Gabor小波和近邻二值模式(NBP)的基础上提出了一种纹理特征提取方法。该方法利用静脉结构中血管粗细与延伸方向不同的特点, 将掌静脉图像感兴趣区域与4尺度、4方向的Gabor小波卷积获得多个幅值特征, 并在4个不同的尺度下分别求取均值, 获得Gabor尺度均值模式(GSP), 在每个GSP分块上使用NBP描述算子来提取局部邻域关系模式(GSPNBP)。然后将这些多尺度、多方向的GSPNBP分块区域的编码序列的总和作为掌静脉特征向量。最后通过求特征向量间汉明距离衡量静脉图像的相似程度来计算识别率, 并在PolyU图库和自建图库中进行实验。实验结果显示, 该算法获得的识别率最高可分别可达99.7935%和99.3965%, 识别时间都在1 s以内, 有效增强了算法稳健性。

在指纹识别算法中，由于现有指纹采集设备的不完善性，均需对采集的图像进行二值化处理，这个过程是相对难突破的一个不可或缺的重要环节。二值化是将含有噪声的灰度图像处理成适于特征提取的二值图像，其处理结果的好坏直接影响着整个识别系统的性能。 　　二值化指纹图像就是将图像上的点的灰度值置成0或255，即通过阈值使白色的谷线区域灰度都达到255，黑色的脊线区域灰度都达到0，由此使指纹纹线对象成为黑白两色图像。二值化主要有全局阈值法、局部阈值自适应算法和基于方向信息的二值化方法。全局阈值是在整幅图像内采用固定的阈值分割图像，经典的方法是以灰度直方图为处理对象，但由于单一的阈值会造成特征点的丢失，因此该方法

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率。现把Gabor滤波器应用在指纹图 像增强处理中,利用了Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的 参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除图像噪声,达到了增强图像的目的。在算法设计上采用了查表的方 法,提高了算法的速度,节省了运算的时耗。实验证明,算法工作稳定,效果好,鲁棒性强。