主要是读取当前文件下的制定图片，然后可以灰度处理并手动保存，二值化可以任意调节并保存。使用的是VB6.0环境，上传的为源代码，大家可以借鉴参考一下。

这是单位搞演讲活动时需要做的一个评分程序，演讲人姓名和演讲题目的信息输入保存起来，进入评分程序时，选择保存的演讲人姓名，有几个评委就点击输入几个评委，选手最后得分为：去掉1个最高分和1个最低分后的平均分，得出平均分，还有超时扣分，在平均分上超1-10秒扣0.02分；超11-30秒扣0.1分；超30秒以上扣0.2分。评委的评分和平均以及最后得分也保存起来，可以实时查询最后得分排行榜。后经过几天的努力，终于可以实现，觉得挺好，就一起分享给大家吧。。。

基于scrapy编写的爬虫，能够爬取城市二手房的各种信息，比如房价、面积、所处位置等十分方便易用，并采用Beautifulsoup进行页面解析无视反爬机制

AndroidStudio代码。在MyApplication建立全局realm数据库，gridviewItem点击更新数据，重载或重新进入App时显示最后更新的数据！

/****************************************************** SolveFlashingAndRedraw框架说明 ******************************************************/ /** 项目名称: SolveFlashingAndRedraw框架 包含文件: 1. ReadMe.txt 2. SolveFlashingAndRedraw MFC工程 版本号: v1.0.1 第一作者: Jef 地址: 中国/江苏 日期: 20091126 电子邮箱: dungeonsnd@126.com QQ: 420554565 (加好友时注明下载的文件名) 版权: 1.您可以修改及免费使用本程序。 2.修改之后附上您的个人信息发送到上面的作者邮箱，作者负责在全面测试后发布您修改后的新版本。 3.您使用本程序而导致任何伤害以及经济损失,由过错方依法承担所有责任,一概与第一作者及合作单位无关。 4.如果您使用本程序则表示您已经同意此版本协议!否则请勿使用! 项目功能: SolveFlashingAndRedraw 样例工程是MFC解决窗口保存及重绘闪烁问题的一种比较好的方案(Win32解决方法类似)。 运行步骤: 直接运行里面的程序，在窗口上任意拖拉鼠标画线，然后点击菜单栏的几个示范菜单项，然后移动窗口、 改变窗口大小、最大最小化窗口、用其它窗口覆盖此窗口、鼠标放到任务栏。。。 以上种种操作观察窗口内的图像变化。可以发现窗口内图像几乎看不到闪烁，而且窗口的元素已经保存下来重绘时任然可以看到图像。 如何使用: 进行项目开发时，可以先建立项目，然后把本解决方案框架拷贝到新建项目中即可。 也可以自己根据需要修改。 其它: 友情提示，小心 View类头文件及View类的实现文件中有说明，使用时别把它弄到你实际项目里哦! 进行大量复杂的图形的输出，而且对效率要求特别高时要考虑适当修改此框架(如增加裁剪区)后再使用哦。 如何有任何问题欢迎与作者分享!!!

delphi7 下已经调试通过，将stringgird数据保存为csv格式，同时将csv格式文件导入stringgird；比保存为excel格式快了很多，而且导入时间也是非常快。

下面小编就为大家带来一篇js 实现数值的千分位及保存小数方法(推荐)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节，请查看相关！ 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目，请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸，裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据，我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中，我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么？ 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是，如果您知道更简单的解决方案，请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签（作为整数），组成如下一行： /path/to/image.e

matlab 对一个文件夹里的所有图像进行批量旋转90度并保存.rar

matlab如何进行交叉交叉验证的代码场景分类 杰西卡·斯宾塞（Jessica Spencer）进行的研究，由康涅狄格大学的Ozgur Izmirli教授建议，2016年秋季-2017年Spring 为什么？ 图像中的场景分类是许多领域的重要机器学习问题，包括归档，博物馆作品和社交媒体标记。 场景分类可用于定位社交媒体中的广告，预标记图像以及了解有关公司受众的更多信息。 这项研究是在不依赖于对象检测的情况下创建场景分类器的尝试（很多人都这样做）。 从我获得的所有研究中，我使用了一个数据集。 怎么办？？ 该分类器的准确度为78.6％，交叉验证为10倍。 ！ 所需成分 为了正确运行此代码，您需要使用Matlab机器学习工具箱，该工具箱需要花一些钱（或者您可以免费试用30天）。 它还需要将数据库从上传到名为allPhotos的文件夹。 专家提示：“旧建筑物”和“田野”的类别是模糊的，因此如果将其包括在内，结果将有所不同。 我该如何运行？ 运行framework.m之后，转到matlab工具栏中的Apps，然后打开分类学习器。 点击显示“新会话”的黄色+，然后选择“ T”作为变量。 在所有SV