用Python去除背景，得到有效的图像 此目的是为了放入深度学习计算中来减少计算量，同时突出特征，原图像为下图，命名为1.jpg，在此去除白色背景，黑色背景同理 需要对原图像进行的处理是去掉白色背景，抠出有效的参与计算的图形的大小即下图 对此有两个思路： 用掩模法得到有效部分，其次去掉空白，但太繁琐喽，并且一万多张图片，其不弄到天荒地老（截图也是哦） 对图像进行处理，即先做numpy变化，后反变换，将255-原图像，此时得到的图像就是 在此计算图像的横轴相加为0，纵轴相加为0，删去和为0的列和行得到的numpy矩阵，用255减去numpy矩阵得到的图像就是所求有效图像。（在此我没能实现三

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标准的 Matlab jet 调色板不包含黑色/白色，而这些颜色的最小值/最大值很自然地呈现出来。 这是在呈现的扩展喷射调色板中完成的。 此扩展调色板中还提供了 256 色喷射调色板的限制。

固件经过本人回写检验，带checksum校验，压缩文件有恢复记录。确保能用，压缩包内有2个FW，同样的，都可以用。 MT7620FW。带网卡口和无线300M，5000MA，内带smb协议，可以分享500G以上硬盘

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这个还不够，你还得下载资源哦

SimpleBoxPro主题是博客吧自emlog官方论坛淘来的一款非常简约的emlog CMS模板，该emlog模板全局仅使用了3张图片，蓝白色设计，两三布局，预览728*90大幅广告位置，整体看上去简洁大气，挺好看的一款emlog模板，据说还可以切换为两栏博客布局。 使用说明： SimpleBoxPro默认为cms主题，该主题配置在文件config.php中，可以打开文件config.php自己试着 该主题只是用了3张图片，可以不用，在main.css文件中找到background值为图片自行删除就可以

这个程序是去除一张图片的四周白色部分 并将中间剩余的部分取出并显示出来。可以用vs打开调试

nantowhite - 将 2D 矩阵转换为 NaN 替换为白色的图像 用法： [im, clim] = nantowhite(cvals) [im, clim] = nantowhite(cvals, clim) [im, clim] = nantowhite(cvals, clim, cmap) nantowhite接收一个N x M值矩阵（“ cvals”），并输出一个N x M x 3 uint8图像，可以使用“ image”在屏幕上显示该图像。 对于输入矩阵中存在 NaN 值的情况，此函数会替换 'imagesc'。 它没有使用颜色图中的第一个值显示“NaN”值，而是使用白色显示它们。 您可以将原来的 'imagesc(cvals)' 替换为 'image(nantowhite(cvals))'。 创建此函数是因为当图像以矢量格式保存时，用于使“NaN”值透明的 alph

热处理对于CIS器件中白色像素点的影响，李晓玉，秋沉沉，对于互补金属氧化物半导体图像传感器CIS(CMOS Image Senor)器件来说，白色像素点（White Pixel，WP）的数目严重影响其成像质量，如何降低白��