针对传统智能视频监控中背景更新算法计算量大、对光照变化敏感等问题,提出了一种基于分块分类的背景更新算法.首先,根据视频序列获得初始的背景参考图像,采用背景差分法得到当前帧的差分图像.然后,将差分图像采用分块处理,按照子块的均值特征对各子块图像进行前景块和背景块的分类.最后,根据分类情况采用不同的背景更新策略,实现背景的实时更新.该算法以块为操作对象,相比单个像素处理时的计算量更小,运算速度更快.实验结果表明,新算法能较好地适应光照变化,背景更新效果较好.

实现对图像的分块，并进行基于压缩感知算法的恢复与重构。恩不错的资源 。

基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法，对比全局同态滤波,局部同态滤波以及分块同态滤波+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

为解决在网络环境复杂的条件下套接字传输数据被分块抵达，导致一次接收不能正确接收完的问题，封装了一个传输类模块，可以保证一次发送的数据，能被一次正确完全接收。 包含模块代码和用例，对外接口简单，使用方便

人工智能-机器学习-蛋白质分块量子化学计算方法的发展和振动斯塔克效应的研究.pdf

可与牛B黑洞木马作者媲美，暂时无法和radmin比高下，毕竟最牛的还是老外，汗~

地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分块 特效地区分

基于HSV颜色空间的图像分块聚类，曾璐，黄朝兵，论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征, 首先将图像划分成 16×16 子块, 然后在块中按

一个用C语言实现的分块读取文件程序，能有效的解决读取较大文件时间过久的问题

分块矩阵乘法，利用cannon算法进行实现。运行环境：Centos7、mpic++3.2.0 分析见 MPI编程——分块矩阵乘法的博客