屏幕亮度调整

Matlab亮度调整的源代码包括线性和非线性变换以及直方图处理。线性变换分为分段线性和直接线性两种类型，非线性变换包括对数变换和幂律变换。直方图处理涵盖了直方图均衡和直方图归一化。

视频处理中，调整视频的光照亮度是一项常见的任务，可显著提升视觉效果，增强观看体验。深入探讨了如何利用奇异值分解（SVD）和离散小波变换（DWT）这两种数学工具来实现亮度调整。SVD能有效处理图像去噪、压缩和特征提取，通过调整矩阵Σ中的像素强度，改变视频整体亮度。而DWT则能在不同尺度和位置上捕获视频帧的频率成分，帮助分析和重构视频的亮度。文章介绍了主程序“Main_satellite_contrast.m”和算法实现“SVD_DWT.m”的配合使用，展示了如何通过多尺度分析和小波系数调整实现视频亮度的优化。

UISETSCRENPIXELSPERINCH工具可以启动一个GUI，帮助用户在实际设置根属性值之前，通过可视化效果调整屏幕像素每英寸的设定。通过修改ScreenPixelsPerInch根属性值，可以轻松调整MATLAB图形中文本和其他项目的大小，使其更符合用户需求。

在现代计算机使用中，有时需要根据环境光线或个人需求调整屏幕亮度、对比度和色度。\"电脑显示调节器\"是专为此设计的软件，允许用户自由调整显示参数，以获得最佳观看效果。它提供直观界面，支持滑动条和预设模式，如夜间模式和阅读模式，方便快捷。无论是白天亮度调高以避免反光，还是夜间降低以减少眼疲劳，该工具都能满足不同场景需求。对比度调整和色度微调功能，能帮助用户优化图像细节和颜色准确性，适合设计、摄影等色彩敏感工作。

基于Matlab的实时屏幕人脸分析 该项目使用OpenCV和Keras实现屏幕人脸的实时检测和情绪分析。 主要功能: 检测电脑屏幕中的人脸 分析人脸情绪 运行步骤: 安装依赖: 确保已安装OpenCV和Keras库。 运行程序: 执行 python main.py 启动程序。 选择区域: 程序会提示您选择屏幕截图区域，将光标移动到目标窗口的左上角和右下角，然后按Enter键确认。 实时分析: 程序将自动捕获屏幕截图、检测人脸并分析情绪。 技术细节: 屏幕截图: 使用 pyautogui 获取屏幕位置，并利用 mss 模块进行高效的屏幕截图。 人脸检测: 采用基于Keras的MTCNN人脸检测模型，确保检测准确性。 情绪分析: 通过Keras模型分析人脸的情绪状态。 注意事项: 运行程序时，终端窗口需要保持为活动窗口，以便程序接收键盘输入。 支持多显示器环境，可以选定非主显示器进行分析。

DFT 的 MATLAB 源代码 DFTDebugScreenShot 是一款用于调试的简单截图工具。可将调试信息发送到电子邮件、Slack 或输出图像。如果创建适配器，还可以添加输出目标。要求：* iOS 7.0 或更高版本* 仅限 ARC 用法 使用说明：1. 在 Podfile 中添加：tpod 'DFTDebugScreenShot'2. 在 .m 文件中添加：t#import 3. 编写代码 - [UIViewController dft_debugObjectForDebugScreenshot] 以获取调试信息。 以这种方式编写代码时，将输出 NSUserDefaults 字典。 自动捕获屏幕截图：使用自动捕获截屏功能时，捕获将自动执行。

ApowerMirror 是一款功能强大的屏幕镜像与控制软件，可以将 Android 或 iOS 设备的屏幕无线投射到电脑或其他设备上。 主要功能： 高画质实时屏幕镜像 支持多种设备间镜像 跨平台控制，可在电脑上操控手机 录制屏幕活动，捕捉精彩瞬间 进行屏幕截图，保存重要信息

在MatLab中，屏幕截图是一种非常实用的功能，特别是当您需要捕捉界面或图像内容进行保存或分享时。本代码提供了一种简单的方法来实现对屏幕的截图。该功能通过调用MatLab的相关函数，捕获当前显示器上的内容并保存为图像文件。具体实现步骤如下： 设置屏幕截图区域：可以根据需要设置特定的截图区域或全屏截图。 调用图像保存功能：通过MatLab自带的图像处理库，保存截图为常见格式如PNG或JPEG。 应用场景：适用于教学、项目演示或报告中需要保存图像内容的场合。 通过上述代码，您可以快速获得高质量的屏幕截图，提升工作效率。

在Matlab环境下，开发了一种降低灰度图像亮度的算法，调整图像的视觉效果。该算法通过改变灰度级别来减少图像的亮度，以满足特定视觉需求。

该文件夹包含.m和.fig文件，涵盖了多个自定义函数以及所需的素材图片。