FINDCLU 在 2D 像素阵列中找到孤立和聚集的像素。 这些结构的识别通常用于处理像素化探测器中的电离粒子或天体物理学中的 CCD。 - -目的 - - 该函数提供孤立和聚集像素的有序列表。 簇是由相邻像素相邻的集合定义的。 孤立像素是没有邻居的像素。 像素 P(i,j) 的邻居定义为子阵列 P(i-1:i+1, j-1:j+1) 的 8 个像素。 该函数可以快速处理具有大量孤立点和大尺寸簇的大型二维阵列。 - -输入 - - dimx = 像素数组的行数 (int)。 dimy = 像素数组的列数 (int)。 Pos = 所选像素位置索引的二维数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 （见演示脚本） - -输出 - - Sol = 孤立像素位置的有序索引的 2D 数组（int），排列在 [行索引列表; 列索引列表]。 Clu = 聚集像素位置的有序索引的二维数

Word笔记 1.要高级查找和替换可直接按左下角的“页面：1/1” 2.右下角的小圆点可以分多钟形式的翻页，如：按图片，表格，标注等 3.1英寸=2.54厘米（默认上页边距/大拇指长度） 1英尺=30.48（某国王的一只脚）（1寸=3.33厘米， 1尺=10寸）（英寸与英尺是12进位） 4.Word文件分：.docx（97-03的为doc文件）和.docm（带宏的）， Word模板分：.dotx（97-03的为dot文件）和.dotm (带宏的)

根据Kittler算法和Bernsen算法提出一种新的二值化算法,该算法能够保证二维条码对实时性和效果的要求。以Data Matrix二维条码为例,首先根据Kittler算法找到图像发生光照不均的区域,然后改进 Bernsen算法的处理过程、调整参数、削弱原算法的伪影问题,并用改进后的算法处理图像光照不均的部分。实验结果表明该算法具有良好的稳定性和自适应性,可以明显提高二维条码的二值化效果和识别率。

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