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图像处理第二次作业(2).docx

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简介：
这份文档是关于图像处理课程的第二份作业，包含了多个练习和任务，旨在帮助学生深化对图像处理技术的理解与应用。 数字图像处理作业要求使用MATLAB代码绘制灰度图像的中心化频率谱，并利用高斯低通滤波器和高通滤波器进行频域处理。

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  • 图像处理第二次作业(2).docx
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    这份文档是关于图像处理课程的第二份作业，包含了多个练习和任务，旨在帮助学生深化对图像处理技术的理解与应用。 数字图像处理作业要求使用MATLAB代码绘制灰度图像的中心化频率谱，并利用高斯低通滤波器和高通滤波器进行频域处理。
     
  • 数字图像处理第八次作业
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    本作业为《数字图像处理》课程第八次作业，涵盖了滤波、边缘检测及图像复原等内容，旨在加深学生对数字图像处理技术的理解与实践能力。 这是数字图像处理的第八次作业，涵盖了哈尔变换和小波等内容，希望能对大家有所帮助。
     
  • 【SWJTU】数据结构第二次作业.docx
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    这份文档是西南交通大学为数据结构课程设计的第二次作业，包含了多项练习题，旨在帮助学生巩固和深化对数据结构理论的理解与应用。 编写两个程序： 1. 输入一个非零正整数，并输出其各位数字。要求数字之间至少间隔一个空格。例如：输入12085, 输出为1 2 0 8 5。 - 要求使用递归和堆栈两种方法实现； - 不允许逐个字符地输入该整数。 2. 编写程序，将中缀表达式转换成后缀表示并输出。已知中缀表达式的操作数全部用小写字母表示，运算符只包括 +, -, *, / 四种符号，定界符为 ( ) 和结束标志#。
     
  • 第二次大作业V2更新版.docx
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    这份文档是针对第二次大作业的升级版本（V2），包含了对之前作业的修正和改进，旨在提升学习效果与作品质量。 ARM Cortex-M3 微处理器基础知识点：ARM Cortex-M3 是 ARM 处理器家族中的一个系列，属于 32 位微处理器。它具有高性能、低功耗的特点，并被广泛应用于嵌入式系统及消费电子产品等领域。 管脚简介：在 ARM Cortex-M3 中，管脚是该微处理器与外部设备之间的接口。它们可以作为输入或输出使用，用于传输数据和控制信号。本次作业中，PB0 被设置为带下拉电阻的输入端口，而 PA0 至 PA7 则被设定为输出端口，并连接到发光二极管的正极端。 GPIO 界面：在 Keil 开发环境中，ARM Cortex-M3 的 GPIO（通用输入/输出）界面包含多个可配置为输入或输出模式的引脚。本次作业中，PB0 对应 GPIOB 接口中的 Bit 0 引脚，而 PA7 至 PA0 则对应 GPIOA 接口中的 Bit 7 至 Bit 0。 定时器：ARM Cortex-M3 中包含用于生成时钟信号的定时器模块。这些定时器可以用来实现时间控制功能，例如本次作业中乐曲播放所需的1/4音符时长设置。 中断服务程序：在 ARM Cortex-M3 上运行的应用可以通过中断服务程序响应外部硬件输入请求（如按键触发）。在此项目里，当检测到 PB0 引脚上的高电平时会启动音乐的播放功能。 代码编写与调试：完成本作业需要编写并注释完整的源码。该程序应包含 GPIO 接口初始化、定时器设置及中断服务程序等功能实现，并通过 Keil 软件进行编译和调试优化。 视频录制要求：项目成果需提交一段清晰展示从 PB0 按键控制到学号显示完整过程的录像，以证明代码执行的有效性与正确性。 文档提交格式：最终作业须包含源码文件（附带详细注释）以及上述提到的操作演示视频。所有交付物均应遵循指定命名规则及大小限制要求。
     
  • XML第二次作业
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    简介：本次作业是关于XML语言应用的第二次练习，内容包括但不限于数据结构、标签定义及使用、嵌套元素和属性设置等。通过实践进一步巩固对XML语法的理解与掌握。 一、使用XML来设计最简单的公司网页，该网页应包含公司的简介、产品介绍、招聘信息以及联系方法。请编写相应的“公司网页.xml”文档及其DTD（或Schema）。 二、接着，请创建一个XSL文档，并利用IE浏览器展示出来。
     
  • 数字图像处理（第2版）
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    《数字图像处理（第2版）》全面介绍了数字图像处理的基本理论与技术，涵盖了图像增强、复原、压缩及分析等多个方面，是学习和研究该领域的理想教材。 《数字图像处理》（冈萨雷斯）是图像处理入门者必备的教材之一。
     
  • 第二次mind+作业（sb3）
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    本作业为《Mind+》编程软件的第二次练习任务，基于Scratch 3.0 (SB3) 平台完成，旨在提升学生的编程技能和逻辑思维能力。 第二次mind+作业的文件名为“第二次mind+.sb3”。请确保按照要求完成相关任务并提交此文件。如果有任何问题或疑问，请及时询问。
     
  • 北京理工大学_数字信号处理第二次大作业
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    本作业为北京理工大学“数字信号处理”课程的第二次大作业，涵盖滤波器设计、频谱分析等多个方面，旨在加深学生对理论知识的理解与实践能力的培养。 北京理工大学数字信号处理第二次大作业。
     
  • MATLAB图像处理作业
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    本作业聚焦于使用MATLAB进行图像处理技术的应用与实践，涵盖图像的基本操作、滤波、变换及特征提取等内容，旨在提升学生在数字图像领域的编程能力和问题解决技巧。 MATLAB图像处理大作业要求使用Matlab GUI制作，并包含基本功能和一些进阶功能。
     
  • 图像处理作业一
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    《图像处理作业一》是课程学习中基础而重要的实践环节，通过本作业，学生将掌握基本的图像处理技术，如灰度变换、几何运算和滤波操作等。 【图像处理作业1】主要涉及两个实例：人像美肤滤镜和晶格化效果（SLIC超像素分割），这些技术在数字图像处理中十分常见。 一、人像美肤滤镜 1. 运行环境：实现基于Python 3.7，依赖于numpy和opencv库。 2. 运行步骤：进入Skin-Filter目录，在beatyskin.py的main函数中修改filename变量为输入图片路径，然后运行python beatyskin.py。处理结果默认保存在根目录newimage.jpg。 3. 算法原理：人像美肤利用人脸检测和自实现的双边滤波技术。使用opencv提供的预训练模型（基于haarcascade_frontalface_default.xml文件）进行人脸区域检测，然后对每个检测到的人脸应用双边滤波算法。该方法结合了空间距离与色彩距离，使得平滑效果更自然且不会过度模糊边缘。 4. 算法效果：通过使用双边滤波技术可以有效改善皮肤纹理的质量，并仅在面部区域内起作用，从而保留图像的重要细节信息。 二、晶格化效果（SLIC超像素分割） 1. 运行环境：代码基于Python 3.7编写，依赖于skimage、tqdm和numpy库。 2. 运行步骤：进入SLIC-Superpixels目录，并直接运行python slic.py命令。 3. 算法原理：SLIC算法是一种结合了K-means聚类的超像素分割方法。它在LAB颜色空间及XY坐标系中同时考虑像素的距离，以此来创建均匀且紧凑的超像素区域。通过迭代过程计算每个像素与最近中心点之间的距离，并根据梯度最小原则调整位置以实现优化。 4. 算法效果：随着K和M参数的变化，生成的超像素数量及紧密程度也会随之改变，从而影响到最终晶格化的效果呈现形式。 5. 参考文献：SLIC算法的具体介绍可以参阅Achanta等人的论文《SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods》。 通过这两个实例的学习与实践，我们能够深入了解图像处理中的关键技术和应用方式，包括人脸检测、双边滤波以及超像素分割技术。这些方法在图像增强、美容修饰及分析等领域有着广泛的应用前景。掌握这些算法将有助于提高我们在图像处理方面的技能和效率。