照片集成

MLPHOTOVIEWER能够加载和显示指定文件夹中所有支持的图像格式。用户可以通过前进/后退按钮浏览照片，使用编辑框跳转到特定照片或进行幻灯片展示。调用句法包括mlPhotoViewer提示用户输入包含图像的目录，或直接指定目录路径如mlPhotoViewer('dirname','C:\images')。用户还可以调整幻灯片间隔以优化图像加载和显示速度。

MATLAB lm算法代码WhalePhotoID MATLAB存储库中的内容，专注于基于MATLAB的鲸鱼照片识别。该代码尚未经过清理和优化。运行此代码的主要脚本是matching_siftbased_with_reduction。输入应包含目录DIRNAME，其中包含.jpg格式的鲸鱼图像及其内部鲸鱼掩码的子目录masks。输出包括.mat和.xls文件中的匹配结果，以及.png文件中的匹配可视化。

Matlab中紫色的代码Deep-Photo-Style-Transfer-PyTorch NYU CSCI-GA 2271-001计算机视觉课程项目照片风格转移任务。在运行代码之前，确保安装了PyTorch 0.4.1和火炬视觉0.2.1 Matlab引擎API。预训练语义分割模型在不同的设置中运行，Branch master是我们的组合方法。设置--masks dummy_mask以在没有分段的情况下运行模型。设置--sim 0以运行模型而不会丢失相似性。要使用用户提供的分段运行模型，请使用make_masks.py从掩码图像生成掩码文件，并设置--masks。图像中可以使用的颜色有蓝色（rgb：0000ff）、绿色（rgb：00ff00）、黑色（rgb：000）、白色（rgb：fff）、红色（rgb：ff000）、黄色（rgb：ffff00）、灰色(rgb: 808080)、浅蓝色(rgb: 00ffff)、紫色(rbg: ff00ff)。

实现步骤： 创建数据表: 在数据库中设计数据表，用于存储照片相关信息，例如文件名、上传时间、照片数据等。 编写存储过程: 创建存储过程以处理照片上传逻辑，包括接收照片数据、压缩图片、生成缩略图、将照片信息和数据存储到数据库等步骤。 Visual Studio 开发: 使用 Visual Studio 创建应用程序界面，允许用户选择和上传照片。编写 C# 或 VB.NET 代码调用存储过程，将照片数据传递给数据库。 技术要点： 选择合适的数据类型存储照片数据，例如 VARBINARY(MAX)。 考虑使用压缩算法减小存储空间占用。 可以存储照片的缩略图，提高照片列表展示效率。 使用参数化查询防止 SQL 注入攻击。

这个脚本专注于利用MATLAB的内置功能，将实验显微照片分割为离散的局部状态，以支持PSP工作流程（即空间相关性）。随着时间推移，它还添加了图像预处理和分割后处理等通用材料信息学用例的功能。

随着技术的进步，存储照片以及连接数据库读取显示、模糊查询的操作正变得更加高效。

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

Matlab代码从一系列棋盘游戏Go的照片中提取游戏记录（SGF）。这段代码随附于UCSC上Scher、Crabb和Davis撰写的ICPR 2008论文“使虚拟游戏成为现实：追踪棋盘游戏片段”。代码原本是为一个班级项目编写的，尽管注释不足且使用了全局变量，但它仍然可以轻松改进。请注意，由于时间推移，代码的现代Matlab兼容性可能需要进一步验证。

Elasticsearch与Hive和Hadoop集成的工具，可映射Hive和Elasticsearch文档。

不同应用中的长度单位统一 在数据集成过程中，经常需要处理来自不同应用的数据，而这些数据可能使用不同的单位或格式表示相同的信息。 以下是一个例子： | 应用 | 长度单位 ||---|---|| 应用 A | cm || 应用 B | inches || 应用 C | mcf || 应用 D | yds | 为了整合这些数据，需要将所有长度单位统一转换为相同的标准，例如厘米 (cm)。