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RSS订阅原创 数字图像处理第五课———图像阈值分割
这次实验让我明白图像阈值分割就像给图像“划界限”：手动调阈值时，看着滑动条改变图像黑白分布，才发现一个数字就能让目标从背景中“跳出来”，很神奇但也需要反复试错。自动算法（像Otsu）不用自己猜数字，直接算出合适的阈值，效率更高，尤其对复杂图像效果更好。通过实操发现，不同图像要选不同方法：对比明显的图手动调调就行，光线不均的图得用自动分块的办法。做界面加滑动条时，看着处理结果实时变，突然懂了“交互式”的好处——原来调参数可以这么直观，不像纯写代码那么抽象。
2025-05-21 09:07:09
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原创 数字图像处理第四课——PyQt界面
学习PyQt的过程是探索Python桌面应用开发的奇妙之旅。其将Python的灵活便捷与Qt框架的强大稳定深度融合，提供丰富多样的UI组件，从基础的按钮、文本框到复杂的表格、视图，搭配布局管理器，可实现整齐美观、适配多场景的界面设计。信号与槽机制则是交互逻辑的核心，让事件响应处理自然流畅。同时，跨平台特性使其开发成果能轻松部署于不同操作系统。通过不断实践项目，从简易窗口搭建到完整应用开发，逐步掌握其架构与编程范式，为打造功能强大的桌面应用筑牢基础。
2025-05-08 17:22:31
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原创 数字图像处理第三课——滤波器的运用与探索
高斯滤波按高斯分布加权平均，去除高斯噪声时，图像边缘等细节保留得更自然，让我明白像素间空间关系对图像细节的重要性。中值滤波用邻域中值替代中心像素，处理椒盐噪声时，图像细节几乎无损，让我认识到不同噪声要“对症下药” ，才能保留图像细节。空域锐化滤波，像Roberts、Sobel等算子，通过计算梯度突出边缘，让我明白图像微分在增强细节上的作用，也知道它会放大噪声的缺点。最后，对本节课进行一个总结，我的感知收获主要集中在对图像细节的理解、算法特性的把握和实际应用的认知三个层面。
2025-04-09 10:17:01
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原创 数字图像处理第二课————图像直方图与频域变换
但是存在一些问题，比如第29行，当a=-1时会报错，说超出范围，后来在老师的指导下纠正过来了。以上就是我这节课所做的代码，对数字图像处理有了更深的理解和掌握，将以更饱满的热情去学习这门课。这个代码一开始报错高斯噪声，因为我没有定义，后来去查找了定义之后就正常了，有点粗心。这次用了很可爱的小猫图片，把两张偏亮和一张偏暗的图均衡化，使图片更清晰，灰度适中。这节课做了五个实验，掌握了灰度图像变换的原理，了解了图像频域变换，收获颇丰。这个代码是上节课最后讲的，没有太理解，将会在下节课理解并掌握代码意义及原理。
2025-03-26 09:47:59
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原创 数字图像处理第一课
通过学习如何读取图像文件，将其转化为计算机能够理解和处理的数组，我明白了图像中每一个像素点都对应着特定的数值，这些数值不仅代表了颜色信息，更是后续图像处理和分析的基础。我能亲眼看到原本存储在文件中的图像数据，在代码的运行下呈现为屏幕上熟悉的画面，这种从抽象到具体的转变，极大地加深了我对数字信号处理的理解。这堂课也为我带来了许多灵感。另外，图像显示过程中对像素点数值的操作，让我思考能否通过改变这些数值来实现图像的艺术化创作，像是将普通照片转化为独特风格的画作，从而在数字艺术领域开拓新的可能性。
2025-03-12 09:21:06
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空空如也
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