c# GDI+ 实现类似画图板的效果，有画矩形、直线、椭圆，保存，新建，擦除，颜色变换，简单实用，值得保存

bmp图片的打开，旋转，改变大小，颜色变换，傅里叶变换...

Android下图片颜色变换处理Demo，详细参见博客：http://www.cnblogs.com/plokmju/p/android_ColorMatrix.html

sf滤波器matlab代码显着性HDCT 在Matlab中实现“通过高维颜色变换和局部空间支持进行显着区域检测” 抽象的 在本文中，我们介绍了一种通过高维颜色变换自动检测图像显着区域的新颖技术。 我们的主要思想是将图像的显着性图表示为高维色彩空间的线性组合，其中显着区域和背景可以有区别地分开。 这是基于这样的观察：在人类感知中，显着区域与背景相比通常具有独特的颜色，但是人类感知通常是复杂且高度非线性的。 通过将低维RGB颜色映射到高维颜色空间中的特征向量，我们表明可以通过在高维颜色空间中找到颜色系数的最佳线性组合来将突出区域与背景线性分离。 我们的高维色彩空间结合了多种颜色表示形式，包括RGB，CIELab，HSV以及伽玛校正，以丰富其代表性功能。 我们在三个基准数据集上的实验结果表明，我们的技术是有效的，并且与以前的最新技术相比，它在计算上是有效的。 注意：我们的代码需要VLfeat库，可以从以下位置下载该库： 用法 安装所需的库并进行编译： VLfeat（） 直方图距离工具箱（） SQBlib（） 将测试图像保存在“图像”文件夹中。 运行main.m 我们在Windows 7环境的

介绍 使用失真校正，图像校正，颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中，我使用了计算机视觉技术来识别车道边界，并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此，请执行以下步骤： 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像，计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像，该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”，就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域，检测车道像素， 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包，例如op

利用Opencv和QT做的颜色变换系统，包括打开文件夹选取图片，保存生成后的图片等

基于QPropertyAnimation进行动画。自行编写属性，对控件背景色字体颜色等信息修改，实现动画。一个简单的demo，有很大的扩展空间。