1.应用名：靓证制作家 2.是一款自动制作证件照的应用 2.可以从手机相册选取一张照片，自动裁剪成为一寸大小（25mm*35mm） 3.有三个按钮，点击对应按钮，可以将照片背景更换成浅蓝色，纯白，或者红色三种 4.生成结束，可将照片保存到手机相册。 在当今数字化时代，使用智能设备进行日常事务变得越来越普遍，其中手机相册中存储和编辑照片是最常见的应用场景之一。Android证件照制作Demo源码，便是针对这一需求开发的一款应用，其核心功能为自动化处理证件照。用户可以通过这款应用，轻松选取相册中的一张照片，并自动将其裁剪成标准的一寸大小。此外，应用还提供了更换照片背景颜色的功能，用户可以根据需要选择浅蓝色、纯白或红色背景。完成证件照的制作后，用户可以直接将照片保存到手机相册中，以便于后续的使用和分享。 该应用的名称为“靓证制作家”，它不仅仅是一个简单的证件照编辑工具，更是集成了智能技术的高效解决方案。它利用了Android平台的强大功能，以及大模型MLKit（机器学习工具包）提供的技术支撑，使得照片的处理流程更加智能化和自动化。通过这种集成，用户能够体验到更加流畅和便捷的操作，从而提升个人使用体验。 在技术层面，这款应用的实现涉及到图像识别与处理技术，包括但不限于图像剪裁算法、背景色替换以及图像保存等功能。Android大模型MLKit的应用，意味着该Demo源码可能集成了机器学习和人工智能技术，如人脸检测、图像增强等，以提高照片处理的准确性和效率。 在实际应用中，用户无需具备专业的图像处理知识，也无需使用复杂的图像编辑软件，仅需通过简单操作，即可快速获得满足要求的证件照片。这对于需要频繁更换证件照的用户群体，如学生、工作人员等，无疑提供了极大的便利。同时，该应用还可能支持多种证件照片格式的制作，以适应不同的官方要求。 这款“靓证制作家”应用，是Android平台上一款实用且高效的照片处理工具。它简化了证件照的制作流程，同时通过集成先进的图像处理技术和人工智能算法，为用户提供了优质的使用体验。无论对于个人还是专业领域，这款应用都具有广泛的应用价值和实用前景。

在低照度场景下进行目标检测任务，常存在图像RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测，有效提高检测的精确度。 本资源包含传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低照度图像增强代码，均已经过测试，可直接运行。 ### 低照度图像增强技术概述 在计算机视觉领域，特别是在目标检测任务中，低照度环境下的图像处理是一项极具挑战性的任务。由于光线不足，这类图像通常具有较差的可视性，导致RGB特征信息减少，这直接影响到后续的特征提取、目标识别与定位的准确性。为了解决这一问题，研究者们开发了多种图像增强技术，通过对原始图像进行画质提升，恢复图像中的关键信息，从而改善目标检测的效果。 ### 图像增强技术原理 图像增强技术主要是指通过一系列算法处理来改善图像质量的过程。在低照度环境下，主要目的是增强图像亮度、对比度以及颜色信息，以便更好地提取特征。这些技术可以大致分为两类：传统图像处理方法和基于深度学习的方法。 #### 传统图像处理方法 1. **Retinex算法**：Retinex是一种经典的图像增强算法，它模拟人眼感知颜色的方式，通过多尺度分析来恢复图像的真实色彩和细节。 2. **SCI（Single Image Contrast Enhancement）**：这是一种单图像对比度增强方法，通过调整图像的局部对比度来增强图像的细节。 3. **Zero-DCE（Zero-reference Deep Curve Estimation）**：这是一种无需任何参考图像就能进行曲线估计并实现图像增强的技术。 #### 基于深度学习的方法 1. **EnlightenGAN**：这是一种结合生成对抗网络（GAN）的图像增强方法，能够生成更逼真且自然的图像，适用于低照度环境。 2. **IceNet**：IceNet是一种基于深度学习的低光照图像增强模型，能够有效地恢复图像的细节，并保持良好的视觉效果。 3. **RRDNet（Recurrent Residual Dense Network）**：这是一种利用循环残差密集网络进行图像增强的技术，适用于低光照条件下的图像恢复。 4. **URetinex-Net**：这是结合了U-Net架构和Retinex理论的一种深度学习模型，专门用于低照度图像的增强。 ### 技术应用案例 以上提到的各种技术均有其应用场景。例如，在安防监控、夜间野生动物监测等领域，低照度图像增强技术的应用至关重要。通过使用这些技术，可以显著提高图像的质量，进而提高后续处理如目标检测、人脸识别等任务的准确率。 ### 实践资源 为了方便研究者和开发者进行实践探索，提供了一系列低照度图像增强的代码资源，包括但不限于上述提及的各种技术。这些代码经过测试验证，可以直接运行使用。具体资源可以通过链接：[https://pan.baidu.com/s/1H52f68LmRv9ohi5N4sS5jg](https://pan.baidu.com/s/1H52f68LmRv9ohi5N4sS5jg) 获取，提取码为：j666。 ### 结论 低照度图像增强技术对于提高计算机视觉任务的性能至关重要。无论是传统的图像处理方法还是近年来兴起的基于深度学习的技术，都在不断地推动着该领域的进步和发展。通过合理选择和应用这些技术，可以极大地改善低照度条件下图像的质量，进而提高目标检测等任务的准确性和可靠性。未来，随着更多新技术的出现和现有技术的不断优化，低照度图像增强领域将展现出更加广阔的应用前景。

【正文】 在嵌入式系统领域，STM32微控制器被广泛应用，而VEML7700是一款高精度、低功耗的环境光传感器，常用于光照强度的测量。本项目将详细介绍如何利用STM32通过IIC通信协议与VEML7700光照传感器进行交互，实现光照数据的采集。 我们要理解STM32和IIC协议的基本概念。STM32是意法半导体（STMicroelectronics）推出的基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列，拥有丰富的外设接口，如IIC（Inter-Integrated Circuit），也称为I²C，是一种多主控、双向二线制的串行通信协议，由飞利浦（现NXP半导体）开发，适合短距离、低速的设备间通信。 VEML7700光照传感器是ams公司生产的一款光感应器，它能检测环境光的强度，并以数字信号输出。该传感器具有宽动态范围，适用于各种光照条件，包括暗光到阳光直射。其内部集成了一个模拟前端（AFE）、一个ADC以及IIC接口，方便与微控制器连接。 要实现STM32与VEML7700的通信，我们需要进行以下步骤： 1. **配置STM32的IIC接口**：在STM32的固件库中，IIC接口需要通过配置GPIO引脚（通常为SDA和SCL）作为IIC模式，并设置相应的时钟频率。在HAL库中，这通常通过`HAL_I2C_Init()`函数完成。 2. **IIC通信初始化**：在开始与VEML7700通信前，需要发送开始条件、设置从设备地址（VEML7700的7位地址为0x10）并发送命令字节。命令字节可以控制传感器的工作模式，例如读取光照强度数据。 3. **读写操作**：根据VEML7700的数据手册，选择合适的寄存器读取或写入数据。例如，要读取光照强度，可能需要先写入一个命令到配置寄存器，然后读取结果寄存器。使用`HAL_I2C_Master_Transmit()`和`HAL_I2C_Master_Receive()`函数进行数据传输。 4. **数据处理**：接收到的原始数据通常需要进行一定的转换，比如除以系数，得到实际的光照强度值。这部分工作需要了解VEML7700的数据格式和单位。 5. **中断处理**：为了实时获取光照数据，可以设置IIC中断，当有数据可用时，STM32会触发中断服务程序，处理新数据。 6. **错误处理**：在通信过程中可能会遇到数据校验错误、超时等问题，需要编写相应的错误处理代码，确保系统的稳定性和可靠性。 在"VEML7700代码"这个压缩包文件中，通常包含了实现上述功能的C语言源代码，可能包括初始化配置、发送命令、读取数据以及处理结果的函数。通过分析和学习这些代码，开发者可以快速理解和掌握STM32与VEML7700的配合使用，从而在实际项目中实现光照强度的精确测量。 通过STM32和IIC协议与VEML7700光照传感器的结合，我们可以构建一个高效、低功耗的环境监测系统，广泛应用于智能家居、智能照明、健康监测等多个领域。对这个过程的理解和实践，对于提升嵌入式开发者的技能水平具有重要意义。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

道路平均照度Eav、道路照明功率密度LDP计算

该项目包含Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低照度图像增强代码，均已经过测试，可直接运行。

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