PowerExif图像EXIF信息批处理工具

该工具能够高效执行 SQL 批处理操作，包括批量更新数据库记录，并支持针对不同类型数据进行灵活操作。

这是一个小型批处理工具，用于快速启动或停止Oracle服务，以减少系统资源占用。只需简单修改批处理中的服务名称，即可方便地管理您的Oracle实例。

MATLAB 的文件批操作，getfiles.m挺实用的一个小工具。专门干啥的？列目录里指定扩展名的文件，像.txt、.mat这类，轻松搞定，效率还不低。 getfiles.m和 MATLAB 自带的dir函数比起来，功能多了一些，像是支持递归查找，能翻遍所有子目录，挺适合文件多、结构深的项目。 用法也简单，比如你想找当前目录下所有.txt文件，就一句： files = getfiles('.', '*.txt'); 就能返回一个结构数组，里面是匹配到的所有文件，带路径、大小这些信息。 从代码看，getfiles.m还加了点别的东西，比如根据文件大小、修改时间过滤，也有性能优化，响应也快，批量

HRVmass是一个Matlab程序，专为批处理模式设计，用于从心电图信号计算HRV。输入文件可以是EDF格式的心电图或R时间的txt文件。用户可以通过更改RpeakDetectionAlgoFile.m中的算法自定义R峰检测。默认情况下，使用基于小波的内置R峰检测方法。支持输出多种HRV指数如meanRR、STD、CV、Poincare和Periodogram。用户可以通过修改processfile.m文件添加更多指数。输出结果以.mat文件形式保存，包含所有设置、HRV结果以及R时间和RR间隔，可供进一步研究使用。

这个库是我作为艺术爱好的一部分开发的，包含了各种图像处理和降级功能。尽管我尝试将一些功能扩展到更通用的图像编辑或分析工具中，但请注意，这些工具并非出于这种意图而诞生。我发布这些工具的基本假设是：如果对我有用，对其他人部分也会有帮助。这个库在R2009b和R2015b中编写和测试，并在R2012a和R2019b中进行了初步测试。只有少数文件使用了IP工具箱（请参阅DEPENDENCIES.txt）。如果您发现错误，请通过我的个人资料告诉我。重要功能包括GUI扩展、多模型拾色器、Alpha和4D图像浏览器、图像融合和遮罩工具等。

MATLAB 的图像工具箱，真的是搞图像的利器，尤其是二值图像那块，功能挺全，操作也直观。像applylut这种基于查找表的边缘，配合makelut用起来效率还挺高。如果你经常做块，bestblk和blkproc组合用，基本上能搞定大图分块，而且还能加速不少。brighten调亮图像的时候方便，适合做视觉对比实验。面积计算、欧拉数、轮廓提取这类操作，bwarea、bweuler、bwmorph都挺好上手。对了，像bwfill和bwlabel，连通区域、填洞啥的也都不赖，适合搞医学图像或者目标检测的前阶段。

MATLAB 的图像工具箱，功能真是挺全的，尤其适合做二值图像或者搞机器视觉的朋友用。像边缘检测、图像增强、连通区域这些基础操作，全都有现成的函数。你直接丢进去一张图，几行代码就能跑出效果，调试起来也方便，响应也快。 applylut比较适合做一些二值图的边缘调整，比如你用查找表快速突出某一类特征，代码也简单： A = applylut(BW, lut); 用在图像分割前的预效果还不错。 bestblk这个用来自动算最佳块大小，大图的时候效率提升蛮的。你传个图尺寸，它就帮你算好最合适的块，挺省事： siz = bestblk([mn], k); blkproc则是老牌的块函数，适合跑一些自定义

DIPUM 的 Matlab 源码工具箱，说白了就是图像届的一把老工具了。书是 Gonzalez 写的那本经典的《数字图像》，这个 Toolbox 就是书里配套的函数集合，跟 Matlab 自带的 Image Processing Toolbox 能无缝配合，用起来挺顺。函数设计得比较贴近实战，不是那种为了教学而教学的风格，像imnoise、imadjust这些起来效率还不错。适合你平时搞算法原型、做图像预或者教学演示的时候用。代码注释也比较清晰，不会让你看得云里雾里。而且大部分函数调用方式也挺直观，熟悉 Matlab 的基本语法就能快速上手。哦对了，Toolbox 和 Matlab 原生功能

Piotr 的图像和视频 Matlab 工具箱算是我用过的比较顺手的图像工具之一了。自带的函数挺丰富，搞图像分割、边缘检测啥的都比较方便，尤其适合搞视觉算法的朋友。 Piotr 的工具箱里封装了不少常用算法，比如nonMaxSupr、edgesDetect这些，用起来比较省事。你不用从头写，直接调用就能上手，响应也快，调试的时候挺省心。 像你要跑一个边缘检测，只需要几行代码，基本这样： model = load('models/forest/modelBsds'); I = imread('example.jpg'); edges = edgesDetect(I, model.model);