主要为大家详细介绍了Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的改进版，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

在vs2008下，c#语言开发图像的灰度值提取

设 X(1),X(2),...,X(N) 是来自正态分布的样本 X1,X2,...,XN 的有序统计量。 让M = medium([X1,X2,...,XN]) 和 S = mad([X1,X2,..XN],1)/.6745 是（分别）平均值和标准偏差的稳健估计量分配。 Hampel 标识符是一个规则，它将满足样本 X 的所有值标识为异常值|XM|/S > g(N,alpha)。 函数 g(N,alpha) 用于标准化以下方式（参见 [1]，第 783 页，标准化 (4)）： P（样本中没有异常值）= P(|X(N)-M)|/S < g(N,alpha)) = 1 - alpha。 这个 matlab 函数计算临界值，即 g(N,alpha)。

中心差分matlab代码SkillMetrics工具箱 该工具箱包含一组Matlab函数，用于根据观察值计算模型预测的技巧。 它包括诸如均方根误差（RMSE）差异，中心均方根（RMS）差异和技能得分（SS）之类的度量标准，以及用于生成目标图和泰勒图的功能的集合。 工具箱更有价值的功能是目标图和泰勒图的绘图功能以及轻松自定义图的功能。 该工具箱包含有关泰勒图的入门知识，以及“示例”文件夹，其中包含示例Matlab脚本的集合，这些脚本显示了如何生成各种格式的目标图和泰勒图。 目标图有6个示例，泰勒图有7个示例，这些示例已从非常简单的图形逐步发展为更具个性化的图形。 这些示例系列提供了有关如何使用target_diagram和taylor_diagram函数的各种选项的简单教程。 它们还为将来如何制作具有特定功能的图提供了快速参考。每个脚本生成的图都是可移植网络图形（PNG）格式，并且文件名与带有后缀“ png”的脚本相同。 可以在“示例”文件夹中找到产生的图的示例，该文件夹的名称与脚本相同，并以“ _example.png”结尾。 例如，由target1.m生成的图被命名为target1_

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。

该程序主要用于rinex3版本的文件读取，其中需要做一些更改，详细见代码上注释，最终获得的结果是双频观测中的两个载波相位及其对应的伪距值，看不懂的可以私聊我，看到的话会回复

本资源讲述了如何在matlab中创建数组并做了非常详细的汇总，包括数组和向量、矩阵、张量的区别，重点是解决matlab中如何创建N维数组以及怎么给他循环赋值等等，非常详细地总结了一系列创建二维数组的方法如eye、rand、ones等近十种创建方法，其中有从已知的数组（矩阵、向量）创建一个新数组的方法（升维），并且在持续更新中，我这主要简述创建方法，相关运算会在下一篇文章介绍，这样可以有助于初学者分模块理解与记忆，并且其中的算法思想非常值得新手借鉴，同时示例了再matlab中如何书写for循环、变量的定义、输入与输出，以及一些常见的命令，总之希望对大家有帮助，我会持续更新！

每个代码都可以运行哦 运行环境我的是VC6.0 数值分析C++源码-二分法,迭代法,牛顿法,高斯消元法,高斯先列主元消元法,高斯全主元消元法,标度化列住院消元法,直接三角分解法,道立特分解法,改进的平方根法,平方根法,雅克比法,高斯赛德尔迭代法,牛顿插值法,拉格朗日插值法,最小二乘法,牛顿插值

此功能旨在通过简单地提供数据来轻松使用。 轴名称、灵敏度值、绘图保存和函数定义是可选的函数输入。 该函数返回两个具有低灵敏度值和高灵敏度值的向量以及龙卷风图。 语法是： [low,high]=TorPlot(data,names,0.2,true,fh); 其中 data=[1,2,3...] 和 names={'First','Second','Third'...}。 0.2 对应于 20% 的灵敏度分析，true 表示绘图将作为“Objective.png”自动保存在工作目录中。 fh 是函数句柄，即：@my_fun。 包含一个示例，可通过键入 help TorPlot 或打开文件来访问。

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度，本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis交叉熵的阈值选取公式，然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法，进一步加快布谷鸟算法的收敛速度，最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis交叉熵的阈值寻找过程，并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明，与二维倒数交叉熵法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较，本文方法分割的目标更为准确，细节更为清晰，且运算时间更短。