1. Windows 11 25H2精简版制作全攻略 作为一名长期折腾系统优化的老玩家，我最近刚完成Windows 11 25H2的精简工作。这个版本相比之前有几个值得关注的改进：原生支持Wi-Fi 7企业级连接、可卸载部分预装应用商店程序，以及更流畅的多任务处理体验。但官方镜像依然带着大量普通用户用不到的功能，今天我就分享下如何制作一个既保留系统完整性又足够轻量的25H2精简版。 1.1 为什么要选择25H2版本 25H2作为Windows 11的年度功能更新，在底层性能上有明显优化。实测在相同硬件条件下，系统进程内存占用比23H2降低约15%，特别是游戏场景下DirectStorage的响应速度提升显著。不过官方镜像包含的Xbox游戏栏、混合现实门户等组件对办公用户完全是累赘，通过精简可以节省超过4GB的磁盘空间。 重要提示：精简前请确保已备份原始系统镜像，误删关键组件可能导致系统无法启动 制作精简版需要以下工具（所有工具均可在微软官网或GitHub找到官方版本）： Rufus 4.3+（用于创建可启动U盘） MSMG Toolkit 13.0（系统组件移除工具） NTLite 2.3.8（系统镜像编辑工具） 原版25H2镜像（建议从MSDN下载SHA256校验过的版本） 下载镜像后务必验证哈希值： BASH 复制 1 certutil -hashfile Win11_25H2.iso SHA256 对比微软官方公布的校验值（可在微软支持网站查询） 在虚拟机环境先测试精简方案，确认无问题再实机部署 根据使用场景不同，我建议两种精简方案：

所有游戏相关组件（Xbox、游戏模式） 混合现实(Mixed Reality)组件 Windows Defender（企业环境可用第三方杀毒替代） 系统恢复组件（需保留WinRE.wim） 企业级功能（Hyper-V、远程桌面服务） 基于Python+Open CV的手势识别算法设计 伴随着人工智能时代的到来，人机交互的领域也逐渐成为研究的一大方向；其中，手势识别是人机交互领域的一项关键技术，自此手势识别也迎来了一波高潮，近几年无论是在消费领域、电子领域、数码领域、家电领域甚至汽车领域上，都能或多或少的见到手势识别的身影。 手势识别在设计智能高效的人机界面方面具有至关重要的作用, 目前手势识别已应用到手语识别、智能监控、到虚拟现实等各个领域，手势识别的原理都是利用各种传感器（例如红外、摄像头等）对手部的形态进行捕捉并进行建模，形成一个模型信息的序列帧，而后将这些信息序列转换为机器能够识别的相对应指令（例如打开、切换菜单、移动等）来完成控制。 采用Python的集成开发环境Pycharm进行本次课程设计，在Pycharm中进行需要库（模块）的下载，调取电脑摄像头，按帧读取摄像头采集到的头像，形态学处理，图像旋转（由于摄像头采集到的图像是镜像，需要用cv2.flip将摄像头采集到的图像进行处理），选取图片中固定位置作为手势输入，用红线画出手势识别框，基于hsv的肤色检测，进行高斯滤波，找出轮廓，求出图像中手势的凹凸点，手指间角度求取。 ROS-CV-ImageConverter：将ROS图像转换为OpenCV（cv :: Mat）类型的图像 ROS-CV图像转换器 依存关系 cv_bridge（ROS软件包） 计算机视觉图像处理-CV2与图像插值算法 用最近邻插值与双线性插值原理完成图像缩放 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输。缺点：使用最近邻插值算法处理图像放大时，在图象中可能出现明显的块状效应 双线性插值，在两个方向上做三次线性插值。使用双线性插值算法处理图像放大时，在图象中可能出现马赛克 代码 import cv2 img = cv2.imread(’./xiabang.jpg’, cv2.IMREAD_UNCHANGED) #缩放比例 scale_percent = 0.3 width = int(img.shape[1] * scale_percent) height = int 基于水平集CV模型的图像分割（Matlab代码） 基于水平集CV模型的图像分割（Matlab代码），全套代码 导向滤波（guide_filter）的python实现 导向滤波（guide_filter）的python实现，可以结合暗通道；理论实现比较好的图像去噪效果。