所使用的是正点原子探索者开发板，其他同理，改动代码就行，效果详见B站链接https://www.bilibili.com/video/BV1dB4y1k7XN/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=06d06192a2ff6643ccdab6c1aeae235b

《如何读取csv文件内容建立映射表（基于pandas）》这篇博客对应的处理文件

针对含有文本、图像、表格和公式等复杂扫描电子文档的倾斜校正问题,提出了一种基于Shearlet(剪切波)变换与多尺度分析的复杂文档图像倾斜检测方法,利用剪切波变换的局部性和方向性,可以得到各个方向的能量值,能量最高的两个分量分别对应于横画与竖画的方向,根据这两个方向可以较准确地检测出扫描文档图像中文字行的方向并进一步确定扫描文档图像的倾斜角度。实验结果表明,该方法可以避免扫描文档中图像、表格等的干扰,具有较好的抗噪声能力,对于具有复杂内容的文档图像有较高的检测准确率。

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matlab灰色处理代码JPEG压缩实现 这是我在阿尔伯塔大学MM806-（图像和视频处理）课程的第四次编程作业。 这项任务的目的是理解和欣赏JPEG压缩机制。 作业问题（由Nilanjan Ray教授设定）如下： 您的编码器是实际基准系统的简化版本。 首先，它假定为灰度输入图像。 让用户选择一个图像。 因此，没有颜色转换。 然后根据输入图像创建8x8块。 如果图像的高度和宽度不是8的倍数，请对图像进行零填充。 然后，对于每个8x8块，应用DCT。 接下来将量化应用于DCT系数。 为了进行量化，请使用此表。 接下来，以Z字形顺序对量化的DCT系数重新排序。 对DC系数应用差分编码，对AC系数应用游程长度编码。 将这些差分编码的DC和游程编码的AC系数以及图像高度和图像宽度写入文本文件。 这样就完成了您的编码器。 注意，实际上，您将霍夫曼编码进一步应用到差分编码DC和游程编码AC系数。 为了简单起见，我们在这里跳过霍夫曼编码。 解码器读取文本文件，并反转编码器的每个步骤，最后显示图像。 使用Matlab内置的“ cameraman.tif”，“ pout.tif”等对您的程序进行测试。您

(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;

若是你有几百万数据的一个文本，想把数据分割成每个1000条，若是人工手动分割的话。那可是累的够呛，有了这个批处理小程序，几分钟就可以搞定了，，

传统的字符分割方法一般针对单行车牌，本文提出一种针对单行和双行两种结构的车牌字符分割方法。首先进行图像预处理，减少噪声及环境干扰。将车牌图像分为两部分，对前两个字符的部分先垂直投影，再结合先验知识判断进而准确分割；对后五个字符的部分用垂直投影法确定动态阈值并结合连通域分析进行字符分割。实验结果表明，该方法同时适用于单双行结构车牌，对字符粘连断裂的情况也能很好的分割。

基于大数据，模拟web数据的产生，flume采集，将采集到的原始数据发送到kafka中，再通过spark Streaming传入hbase数据库中